典型底部结构对轿车侧风稳定性的影响及作用机理

凹凸底部和光滑底部是进行轿车车身设计与布置时2种典型的设计方案，但底部结构对轿车侧风稳定性的作用机理尚不明确，厘清其影响不仅可为底部结构设计与布置提供参考数据，而且是进行轿车侧风稳定性评价的关键技术问题。通过建立典型底部结构轿车的数值计算模型，分析了不同侧风风速对轿车气动力和气动力矩的影响规律；采用汽车空气动力学与汽车系统动力学耦合方法建立了典型底部结构轿车的侧风稳定性分析与评价模型，研究了底部结构对轿车侧偏运动、横摆运动以及侧滑运动的影响规律及作用机理。研究表明：凹凸底部结构会增加轿车的气动升力、气动俯仰力矩、气动阻力以及气动侧力，加剧轿车的侧偏运动和横摆运动，增加轿车侧滑的风险；路面附着系数越低，凹凸底部结构对轿车侧偏运动和横摆运动的影响越大、对侧滑临界风速的影响越小。     

Anomalous Metallic State Driven by Magnetic Field at the LaAlO3/KTaO3(111) Interface

The origin of the quantum superconductor to metal transition at zero temperature in two-dimensional superconductors is still an open problem, which has caused intensely discussion. Here, we report the observation of a quantum superconductor-to-metal transition in La Al O₃/KTa O₃(111) interface, driven by magnetic field. When a small magnetic field perpendicular to the film plane is applied, the residual saturated resistance is observed,indicating the emergence of an anomalo...     

不同结构参数下桥梁风障阻风性能试验

为探究不同结构参数对桥梁风障阻风性能,通过风洞试验,获取不同构造形式的挡风障整体及局部流场分布规律.试验结果表明,不同风速下,桥梁风障后方折减规律一致.利用风速折减系数作为风障阻风性能评价指标,定量分析比较挖板圆孔式风障及障条式风障在不同风速工况下的阻风效果,发现安装桥梁挡风障后,车道上风速折减系数最低仅为裸桥工况的2...     

混合离散粒子群算法求解机器人装配线平衡问题

以最小化总成本为目标，将一组工序和机器人分配至工作站上的问题称为面向成本的机器人装配线平衡问题(cRALBP),为了解决此NP难问题，提出一种混合离散粒子群优化(HDPSO)算法.首先，对于给定工序，设计动态规划方法直接获取工序对应的最优机器人分配方案，从而缩小搜索空间，提高算法的全局寻优能力.然后，提出一种新的算法框架，其通过融合路径重连加强算法的局部搜索能力，并通过汉明距离评估解之间的差异，选择采用多片段交叉算子或者片段变异算子进行粒子更新，取代随机选择算子的方法，从而实现算法全局搜索和局部搜索的平衡.将所提出的HDPSO算法与最新的粒子群、人工鱼群算法在144个算例上进行对比，验证了HDPSO算法的有效性和优越性.     

孔径尺寸对梯级蓄能纳米流控系统特性的影响研究

纳米流控系统的能量吸收密度远高于传统吸能材料，构建具有梯级蓄能特性的纳米流控系统，可同时实现不同品级能量的吸收，使其应用更广泛.本文采用碳纳米管构建双管不同径及单管变径2种梯级孔道模型，研究了水分子侵入2种不同梯级孔道模型的过程，获得了使纳米流控系统形成梯级蓄能特性的临界孔径差.结果表明，当水分子侵入小孔径的渗透压小于其填满大孔径的渗透压时，纳米流控系统不展现梯级蓄能特性.多级孔道结构的变径方式影响系统各级临界渗透压，继而影响其梯级蓄能特性.单管变径纳米流控系统中，由于水分子在侵入底管的过程中氢键数目减少，顶管临界渗透压低于相应孔径的单级系统临界渗透压.本文研究结果可为构建碳纳米管多级纳米流控系统提供指导，为渗入研究多级纳米流控系统奠定基础.     

智能农机装备产业现状及发展建议

 智能农机作为传统农机的智能化升级，是智慧农业的重要组成部分和重要物质基础。梳理了国内外智能农机相关政策、技术和产业发展现状，从关键核心技术、共性基础标准、数字化基础设施、企业竞争能力、人才法规要素等方面，分析了当前中国智能农机发展面临的挑战，提出应从加快关键核心技术攻关，加强标准检测体系建设，加大宜机化数字化改造，培育发展优质企业，营造良好生态环境等方面加快提升智能农机装备综合实力和竞争力，促进中国农机装备产业高质量发展。     

基于L-M梯度迭代算法的煤质发热量预测模型

选取150家火电企业的煤质检测数据，通过分析泛在煤质化验数据信息，构建L-M算法下的煤质发热量的预测模型。实验结果表明：(1)煤质化验数据中仅碳(C_d)、灰分(A_ad)与发热量(Q_gr,ad)的线性关系较为显著，相关系数R²为0.8768和0.6880;(2)主成分分析法挖掘出影响煤质发热量的主成分特征值、特征矩阵及得分，实现了由六维矩阵降至四维矩阵的降维效果，增强了神经网络在训练过程中收敛的稳定性；(3)基于L-M算法下，改进的BP神经网络预测模型(LMBP)的训练集系数R_t、验证集系数R_a和测试集系数R_m分别为0.9957、0.9942和0.9963，总体系数为0.9931，同时通过待测20组数据进一步验证了LMBP预测模型可靠，预测精度较高，更符合实际预测需求。