摘要：本文以南海某气田开发工程为背景,介绍水下生产控制系统的主控站系统软件,主要是为水下控制系统提供动力、控制逻辑和数据通讯,并包含用于液压动力单元、供电单元等监控所需的应用软件。该应用软件提供了灵活的人机接口,是保证水下生产系统协调运行的中枢,因此主控站系统软件的设计是保证系统稳定运行的关键。该项目主控站软件设计具有典型性,为今后同类工程提供一定实践参考。

摘要：服务器带宽是Internet视频点播系统的瓶颈问题。文中设计了基于P2P的VoD系统模型,讨论了以该模型为基础的BTBM-Tree建立、维护的算法思想。对整个系统进行了性能分析,表明系统具有较好的稳定性、扩展性和延迟性,能较好地解决网络带宽瓶颈。

摘要：为了解决吸收渗出液后纱布与周边组织接触粘连,纱布层滞留水分压迫组织,妨碍细胞增殖等问题,基于Janus润湿性理论,对纱布层结构进行设计。以疏水性丙纶(PP)非织造层代替棉纱布接触层,以棉纱布为吸收层,制备具有定向吸收渗出液能力的复合纱布层。系统研究了非织造层成型方式、棉纱布结构参数、纱布块复合方式等对定向吸液能力的影响,分别采用单向传递指数和润湿性指标对定向吸液能力进行了定量分析。分析结果表明:当复合纱布接触层为25 g/m^2纺粘PP,吸收层棉纱布结构14.58 tex(40~s)棉纱,经纬密为102×71根/10 cm(26×18根/inch),5层棉纱布时,复合纱布正反向液体单向传递指数分别达796.07(5级)和-633.01(1级),具有最优的定向吸液能力。且反向伤口接触层含水量始终低于50%的水平,显示了复合纱布(块)良好的抗反渗效果,即渗出液始终由接触层向吸收层转移。润湿性测试结果表明,复合纱布接触层接触角在滴入液体的10~14 s发生骤降,从112°下降到0°,显示了渗出液体受毛细管力和静水压力,克服了疏水层阻力,从伤口接触层穿透到吸收层的过程。

摘要：气阀制造商为了满足用户对气阀使用寿命的要求,使气阀的通道宽度设计得相对窄小而密封宽度又相对宽大,其结果有可能导致气缸最大工作压力大于1.5倍的额定排气压力。为了使标准具有普遍性,提出了合适的水压试验压力。

摘要：为降低某乘用车型的综合油耗,应用计算流体力学方法对其进行空气动力学仿真分析。仿真发现了影响整车风阻的关键因素,并对其进行优化。结合油泥模车风洞试验对降风阻效果进行验证,通过优化前保、顶盖及扰流板,整车风阻系数降低了6.5%,优化效果明显,为以后汽车设计相关的外饰造型提供参考性的建议。

摘要：为解决P2P流媒体播放系统中多发送节点对一个节点同时提供服务的数据调度问题,提出了一种考虑网络变化、抖动、调度失败等情况下的动态数据分派策略。本文设计了基于P2P和C／S的混合流媒体系统三层结构,建立了数据分派的数学模型,并给出了一个具有最小缓冲延迟的动态数据分配算法。

摘要：为实现弹丸威力与加工成本的合理匹配,用ANSYS的AutoDyn模块,采用数值仿真方法计算内置式预制破片的初始速度、飞散偏转角、衰减因数和存速能力等以及工艺方面的初始参数,优选出合理的破片大小和形状.试验表明优选得到的方案是可行的.

摘要：Aspen Plus是运用最为广泛的化工流程模拟软件之一,能够为新工艺设计、装置改造提供可靠的定量数据分析支持。但随着化工新技术的发展,单一的Aspen Plus软件无法完全满足用户的全部需求。将拥有不同功能的软件进行集成,是拓宽Aspen Plus软件功能的有效途径。Matlab是一款先进的数值求解软件,拥有强大的数值计算和模型开发能力。本文探讨了Matlab与Aspen Plus软件之间的两种交互方式。第一类是基于Active X技术,实现在Matlab环境下调用Aspen Plus模拟数据,并控制软件运行,显著增强Aspen Plus的数据处理和优化能力。第二类是以Excel作为Matlab与Aspen Plus软件的桥梁,实现了基于Matlab的Aspen Plus自主用户模型开发,由于Matlab语言的友好性,该方法能够降低Aspen Plus模型开发的难度,拓宽软件适用范围。以渗透汽化/精馏集成分离乙醇水溶液为例,对两种集成方式的实现做了详细说明。结果表明,两种集成方式都有效可行,并有着各自的优点及适用范围,通过软件集成有效地拓宽了Aspen Plus的模拟与分析能力。

摘要：针对部分跟踪雷达不具备数字引导功能、目标搜索耗时长的问题,结合数字伺服的新技术、新手段,通过研究控制电压接入位置、增加D/A模块和功放电路等,设计出一套跟踪雷达数字引导系统,实现了雷达天线自动、实时跟随引导数据指向目标方向,提高了雷达搜索截获效率,有效解决了上述问题。经过测试和实际应用,该数字引导系统能够实现动态引导、定点引导和匀转速天线控制,在实现数字引导的基础上增加了天线控制方式,使天线转动更加灵活,具有较高的实用价值。

摘要：由于社会生活、工作节奏越来越快,许多人没有足够的时间与金钱去请私人教练或者去健身房健身。个人进行自我锻炼的时候,难免会有动作不规范的情况存在。众所周知,养成正确规范的仰卧起坐动作有助于提升身体协调度,肌肉系统、神经系统等形成正反馈,达到增强体质,巩固锻炼成果。仅仅依靠自身来进行动作及时纠正显然不太现实。针对以上现象,本文开发设计出一套动作训练纠正系统,通过识别用户行为动作来判断用户健身动作是否标准,以此纠正健身动作的不规范甚至错误,提升健身效果。本项目以Python作为开发语言,以SQLite为数据库,用PyQt实现用户界面,调用OpenCV函数库并结合TensorFlow框架实现特征点提取。最终可为运动爱好者提供一个有效的健身动作管理及指导平台。