摘要：随着智能家电的广泛应用,实现用电行为优化已成为家庭智能用电的重要研究内容。从经济性和舒适性两个方面入手,提出一种智能用电环境下用电行为多目标优化模型。首先,分析了家庭用户的负载特性,并定义了可中断和可转移电器的运行约束。然后,考虑家电负载和用电习惯等各方面的约束条件,设计了家电关联最小化电费支出模型和用户用电舒适度模型,实现了多目标优化。最后,提出基于持续搜索多目标粒子群算法进行优化模型的求解。算例分析表明,多目标优化模型能有效降低用电费用并提高用电舒适性。

摘要：文学的基本功能是教诲,当然童话也不例外。教诲是通过树立道德榜样来实现的。在奥斯卡·王尔德的《快乐王子》这部童话里,作者借主人公快乐王子这一道德榜样,通过一个个生动有趣、耐人寻味的故事,教诲儿童,同时也在告诫成人,在面对伦理困境时,如何做出正确的伦理选择。为英国维多利亚时期的浮躁社会、唯金钱至上的人们指明了方向。童话中有两条伦理线,其所涉及的道德问题分别是快乐的定义和情感的选择,这两个问题对当今社会依然有着很好的借鉴意义,显示出王尔德艺术作品的永恒魅力!

摘要：针对传统PID控制方法在主动磁悬浮轴承系统中由干扰和负载等因素导致不平衡振动问题,将传感器检测到的转子运动状态分为若干级别,根据各级别系统的性能要求设计相应的控制参数,通过模糊控制方法实现PID参数自调整。基于实际试验台参数的MATLAB/Simulink仿真结果表明,设计的模糊PID控制器能有效的加快磁悬浮轴承控制器的响应速度,减小超调量,增强了系统的抗干扰能力和负载能力。

摘要：随着我国失业保险制度作用的日益增大,越来越要求完善现行的失业保险金领取资格管理,失业保险金领取资格应当成为促进失业者再就业的重要政策工具。完善我国失业保险金领取资格管理具有非常重要的现实意义。本文主要从失业保险金领取资格设计和执行两个方面提出具体的对策和建议。

摘要：本文在原有的油气分配器的基础上,设计了一种新型的油气分配器,并基于CFD仿真原理,建立了设计后的油气分配器流体域模型,仿真了导流槽底面分别为平面,球面和锥面三种情况下油气分配器分配界面、导流槽中截面、出口油气两相流的流体分布,并提取了各自出口油液和气体的质量流量,分析了导流槽底面结构对油气分配器分配性能的影响。结果表明,球面和锥面导流槽均提高了油气分配器油液分配的均匀性和稳定性,改善了出口油液的流型,形成薄的环状油膜,其中锥面导流槽油气分配器分配性能最好。

摘要：波片精度对偏振光学系统性能有着重要的影响,故需要对其相位延迟量和快轴方位角进行高精度测量。提出了一种新型基于双频激光干涉相位检测的高精度波片测量方法,采用双频激光外差干涉光路,利用一个可旋转半波片和一个角锥反射棱镜测量待测波片,可实现任意波片的相位延迟量和快轴方位角的高精度同时测量。所提方法不受波片、偏振片等双折射器件的方位角精度的影响,从原理上避免了该类系统误差。所设计的系统具有共光路结构,测量稳定性高,信号处理采用相位检测方式相对于一般的光强检测方式测量精度更高。此外,所设计的测量系统中元件很少,结构简单,测量过程快捷。误差分析表明,在现有实验条件下,测量系统的波片相位延迟量的测量不确定度约为3.9′,快轴方位角的测量不确定度约为5′′。实验比对结果表明,所提方法的测量结果与其他方法测量结果的一致性很好。重复性测量实验表明,测量结果的标准偏差约为2′。

摘要：建立了递进式分配器的数学模型,利用AMESim仿真平台建立了递进式分配器的仿真模型,分析递进式结构、黏性摩擦系数、系统流量及压力、节流阀节流面积对递进式分配器工作特性的影响。结果表明:递进式分配器3个活塞顺序运动的重叠导致系统流量及压力的波动;选择合理的油液黏性摩擦系数有助于递进式分配器的出油稳定性;节流阀节流面积影响分配器活塞的运动稳定性、系统流量和压力稳定性。这些结论为油气润滑系统的设计及递进式分配器结构的改进提供了依据。

摘要：本文阐述了地理信息系统(GIS,Geographic Information System)在现代社会的广泛应用及其界面设计的重要性,梳理了GIS系统界面设计要素和界面呈现常见问题,并针对这些问题提出了相应的解决办法。

摘要：《第五子》是部很难把握的作品,批评者对它意义的看法是庞杂的,这本书也因此被界定为一个次要经典m(inor classic)。事实上它并不是一般的"次要的"恐怖故事,而是对《圣经》的颠覆。从原型批评的角度看,作为启示意象代表的大卫和哈利特扮演着法老和撒旦在《圣经》里的冒牌者角色,而作为恶魔意象代表的"本"占据了耶稣和摩西的传奇英雄角色。该书的结构设计,显示了莱辛对人命运的悲观态度和由此而生的恐惧。

摘要：由于电网运行数据具有多源、异构、高维等典型大数据特征,使得传统检测方法已无法实现异常数据高效辨识;因此提出一种基于Spark框架的电网运行异常数据辨识与修正新方法。首先,提出了并行化最小生成树方法对待检测数据进行初始聚类;在此基础上结合并行K-means算法对数据进行二次聚类实现异常数据辨识;然后,在Spark框架下设计了基于径向基函数(RBF)神经网络的异常数据修正模型,实现对异常数据修正。最后,利用某省调度中心SCADA数据对方法的有效性进行了验证,结果表明所提方法能够有效处理电网运行异常数据,具有实际应用价值。