柴油机喷油器中针阀的碰撞与运动轨迹研究

针对柴油机喷油器内的针阀运动速度快,作用时间短,负荷强度高的特点,按针阀实际工作负荷确定加载函数,采用有限元方法,对喷油器多质量运动系统进行非线性动力学分析,研究针阀碰撞的影响因素,模拟针阀系统的运动,计算冲击应力.在190试验柴油机上对多种喷油器的针阀运动、喷射压力进行了试验研究,证实数学模型和模拟方法实用有效,研究结果可用于喷油器的设计和改进.     

小腿皮神经伴行血管蒂逆行岛状皮瓣的解剖与设计

研究小腿皮神经伴行血管皮瓣的血供方式,并设计其逆行岛状皮瓣供临床参考应用.对30侧成人下肢标本经股动脉加压灌注红色乳胶后进行解剖观测.腓浅神经、腓肠神经及隐神经均有主要伴行动脉营养,并与其他动脉皮穿支吻合营养相应区域的皮肤.根据小腿皮神经伴行血管设计的逆行岛状皮瓣血供可靠,并为沿皮神经轴设计长皮瓣提供了可能.     

基于滑模极值搜索的SSC-LINAC RFQ调谐系统设计与测试

将滑模极值搜索算法引入基于腔体反射信号的SSC-LINAC射频四极场加速器(Radio Frequency Quadrupole,RFQ)腔体频率稳定系统设计中,结合Lyapunov稳定性理论和SSC-LINAC RFQ高频系统的特点,对滑模极值搜索算法的控制增益和参考信号进行改进;通过求解微分方程,得到腔体反射信号关...     

股票市场分形特征研究

文章以上证综指日与周收盘价指数的对数收益率序列为研究对象,借助经典与修正R/S分析方法计算Hurst指数,得出上证综指日与周收益率序列具有长记忆性与自相似性的分形特征.同时运用配分函数法得出收益率序列具有多重分形特征.     

基于3DSVPWM调制的三相四线制有源滤波器仿真研究

详细推导了3D-SVPWM空间调制技术,介绍了三维空间中电压矢量的分布以及空间矢量脉宽调制的实现方法。利用MATLAB/Simulink构建了电容中点式有源滤波器的补偿模型。对建模过程中的难点给出了必要的说明,最后分析仿真波形验证了3D-SVPWM控制策略的有效性。     

论标志设计中现代与传统的融合

标志是一种代表使用者特征、主张、精神的象征性识别符号，是人类进行社会活动、思想交流和商品买卖的媒介。在标志设计中，应该体现现代与传统融合的原则。具体来说，就是应该遵循提取原形，再造新形；承袭母题，延伸其意；突破外形，承传气韵的三项原则。唯有如此，才能真正将传统艺术形象的形、意、神融铸在现代标志设计之中，体现现代与传统的融合原则。     

改进负荷均衡法在配电网重构中的应用

本文从配电网重构的潮流算法、优化目标单调控制、降低搜索空间三方面对已有的配电网重构负荷均衡算法进行改进。改进算法能以更少的支路交换次数收敛于最优网络结构,网络整体电压质量更好。在IEEE33节点系统算例结果表明,本文的改进算法具有寻优快、寻优结果好、原理简单的优点,具有实用价值。     

ITS中智能车辆关键技术软件仿真平台研究与设计

采用统一软件开发过程的系统集成策略,将智能车辆关键技术的各个仿真模块集成为一个整体,既保证了各个模块的独立性,又将不同功能、不同语言编写的模块集成到一个统一的软件平台上,提高了研究和开发效率。     

基于深度卷积神经网络的无序蛋白质功能模体的识别

针对目前实验方法识别天然无序蛋白质中的功能模体耗时费力、难度大,而传统计算机辅助识别方法过于依赖人工挑选特征且准确度低等问题,提出一种利用深度卷积神经网络预测功能模体位置的方法;该方法直接将蛋白质序列作为输入,通过计算对应的位置特异性打分矩阵和3组氨基酸指数特征,将序列映射到数值矩阵中,模型自行抽取特征并自动识别功能模体的隐性序列模式来进行预测。结果表明:当使用相同数据集进行训练和测试时,本文中提出的方法的性能明显优于其他传统的识别算法,在验证集上的感受性曲线下的面积(AUC)值达到0.708,在测试集上的AUC值达到0.760,说明深度卷积神经网络能够有效地识别功能模体的隐性序列模式;该方法也可以用于其他聚集型蛋白质功能位点的识别。     

城市隧道机动车细颗粒物排放研究

机动车尾气排放的颗粒物对城市大气污染影响作用日趋明显,本文选取南宁市凤岭南隧道对机动车排放颗粒物的浓度及其成分进行监测分析,结果显示,实验期间隧道内外3个采样点处的PM2.5平均质量浓度值分别为166.869,237.529,111.314μg/m3,且浓度变化趋势基本相似.隧道内机动车排放的PM2.5中含碳物质所占的比重最大,水溶性离子次之,金属元素最少.其中,含碳物质中EC的浓度大于OC,OC/EC的值约为0.511~0.660,而隧道重型车比重并不大,但EC与重型车的相关系数在0.59~0.89间,可见其对颗粒物污染的影响很大.此外,金属元素Ca及其水溶性离子Ca2+的占比均是最大的,表明机动车带起的扬尘加重了颗粒物污染.