摘要：滚动体进入承载区打滑是滚动轴承工作过程中客观存在的一种现象,是诱发滚动轴承振动的一个重要激励源,影响滚动轴承的振动特性。针对滚动体进入承载区的打滑问题,综合考虑滚动轴承时变刚度、游隙、载荷及打滑激励等因素,建立了滚动轴承打滑振动分析模型,研究滚动体打滑状态下滚动轴承的振动特征,分析轴承转速、径向载荷、摩擦因数和打滑范围角等因素对滚动轴承打滑振动特性的影响规律,为滚动轴承的设计、减振降噪与故障诊断提供理论依据。

摘要：论课堂教学的组织福建林学院何海斌自１７世纪伟大的捷克教育家杨·阿姆斯·夸美纽斯倡导和创立班级授课制以来，一直主要运用与之相适应的课堂讲授法进行教学。这种方法可控性强，信息量大，效率高，而且简便易行。但随着社会的发展，科学的进步，对人才智能培养要求越来...

摘要：以5种含氧萜类物质(-)香芹醇、(+)香芹酮、(-)薄荷酮、(-)香芹基乙酸酯和(+)雪松醇为化感物质替代物,以稗草为受体,运用正交旋转回归组合实验,分析物质间的互作效应。各单因子的主效应分析结果表明:(-)香芹醇、(+)香芹酮、(-)薄荷酮和(-)香芹基乙酸酯的主效应曲线均为开口向下的抛物线,而(+)雪松醇为开口向上的抛物线。各单因子的边际效应分析表明:当浓度低于-2水平时各因子对稗草根长的抑制作用大小为(-)薄荷酮>(-)香芹醇>(+)香芹酮>(-)香芹基乙酸酯>(+)雪松醇,当各因子浓度高于+2水平时,则为(+)雪松醇>(+)香芹酮>(-)香芹基乙酸酯>(-)香芹醇>(-)薄荷酮。综合分析显示,当各物质浓度水平分别为(-)香芹醇0.033mmol·L-1、(+)香芹酮0.030mmol·L-1、(-)薄荷酮0.080mmol·L-1、(-)香芹基乙酸酯0.020mmol·L-1和(+)雪松醇0.001mmol·L-1时,方程有最优解,即在理论上其混合物对稗草根长的抑制率达到最大,为93.69%。

摘要：前纵梁是汽车正碰主要吸能部件,在很大程度上决定了汽车的碰撞性能与安全性。为研究汽车前纵梁的碰撞性能,建立了两种材料(钢和铝)及五种不同截面形式(U形、长方形、正方形、六边形和圆形)的前纵梁与刚性墙碰撞有限元模型。采用分段线性塑性材料本构模型和显式动力学算法对其碰撞过程进行动态仿真,获得了前纵梁的变形情况、能量变化情况和碰撞力曲线,分析了不同截面形式及材料类型对前纵梁碰撞性能的影响,为前纵梁的结构设计与优化提供了一定的理论依据。

摘要：利用共生理论,分析长治市红色旅游资源整合的可行性,提出红色旅游资源整合的三个层面,即同质共生层、异质共生层与外部竞合层。

摘要：针对新工科建设要求,将项目学习的方法引入“汽车设计”课程中,通过引进CDIO教学理念、采用项目学习的教学方法、补充学习内容、改进学生评价方法等一系列措施,探索新工科建设过程中课程改革,经过三年的研究,取得了一定的进展。

摘要：为解决分布式能源系统的规划设计问题,研发了一款分布式能源系统优化规划设计软件DES-PSO。这一软件适用于多种分布式能源系统设计场景,实现了资源及负荷数据的生成与分析、系统配置的优化计算、设计结果的比较与推荐等功能。软件对于典型系统采用针对性的优化算法,更加合理地确定分布式能源系统技术的组合和规模。采用这一软件可以进行综合性强、集成度高的分布式能源系统规划设计与优化。

摘要：由于干式双螺杆真空泵具有工作压强范围宽、抽速大、可抽除水蒸气和固体粉尘、性能稳定等独特优势,目前已广泛应用于半导体、石油化工、光伏新能源等热门行业,具有广阔的市场前景,引起了国内外的广泛关注。本文基于国内外研究论文和专利资料,从螺杆转子端面型线设计、变螺距和变截面的内压缩设计、动平衡设计、计算流体力学和热力学工作性能分析等研究角度,全面综述了干式双螺杆真空泵的理论研究进展,为螺杆真空泵领域的研究工作提供参考。

摘要：为提升增程器电机控制器的散热性能,保证其工作的稳定性,采用数值仿真手段,对其散热翅片结构进行了数值优化研究。首先,基于电机控制器的结构与工作参数,利用SOLIDWORKS FLOW SIMULATION模块,搭建准确可靠的散热系统仿真模型。其次,基于上述模型,详细研究散热系统中翅片长度、厚度、宽度对绝缘栅双极型晶体管(insulated gate bipolar transistor,IGBT)结点温度以及进出口压降的影响规律。最后,利用回归分析法对翅片长度、厚度及宽度进行优化设计。研究结果表明,采用回归分析法可有效优化散热系统翅片尺寸,提升系统散热性能,优化后,翅片长度L=7.23 mm,厚度T=1.00 mm,宽度W=7.09 mm,在保持进出口压降相同的情况下,IGBT结点温度由72.29℃降低为71.76℃。

摘要：针对预测函数控制难以很好地实现非线性系统控制的问题,将模糊神经网络与预测函数控制相结合,设计一种基于模糊神经网络的非线性系统的预测函数控制器。用模糊神经网络辨识非线性系统的模型,辨识结果送到预测函数控制中,从而得到预测模型,最终得到最优的控制量。通过Matlab计算机仿真,可以看出此控制器对于非线性系统具有良好的控制效果和鲁棒性。