摘要：舰载机的最终着舰过程受到强烈的舰尾流的干扰,为了抑制舰尾流扰动,本文提出一种基于径向基函数神经网络(radial basis functions neural network,RBFNN)结合线性自抗扰控制(liner active disturbance rejection control,LADRC)的创新设计方法,确保舰载机直接升力控制自动着舰系统的鲁棒性。LADRC将阵风扰动和系统不确定项作为总扰动,通过线性扩展状态观测器(liner extended state observer,LESO)对总扰动进行估计,并通过线性反馈控制律进行补偿,然后根据系统状态利用RBFNN在线调整LADRC控制器的参数,并构建Lyapunov函数以证明闭环系统的稳定性。舰载机跟踪理想下滑道的仿真结果表明,RBF-LADRC的抗干扰性、鲁棒性和跟踪精度均优于与之对比的控制方法。

摘要：当前市场中的传统烘干设备与叠衣辅助工具普遍面临功能局限性大、实用性不足的问题,不能广泛普及市场及家庭。鉴于此,设计一款集烘干、消毒和折叠功能于一体的机器,机器采用Arduino为控制器,主体框架由铝型材构建,配合直流电机、舵机及传感器共同驱动设备高效运作。设备通过底部的加热系统实现衣物的烘干,并内置温湿度传感器监测烘干过程,确保衣物干燥;通过紫外线灯管杀灭衣物上的细菌与病毒。折叠环节采用同步带轮机制,驱动衣架进行独立而精准的运动,实现衣物的自动识别与智能折叠。此设计旨在解放人力,用户可享受从烘干、消毒到自动折叠的一站式服务,节省时间的同时减轻了用户的日常负担。凭借其高效、卫生、健康及便捷的特性,设备可广泛部署于医院、工厂等场所,推动相关领域向更加高效、卫生的方向发展。The traditional drying equipment and folding aids in the current market are generally faced with the problems of large functional limitations and insufficient practicability, and cannot be widely used in the market and families. In view of this, a machine with drying, disinfection and folding functions was designed, with Arduino as the controller, the main frame made of aluminum profiles, and the DC motor, servo and sensors to drive the equipment to operate efficiently. The equipment realizes the drying of clothes through the heating system at the bottom, and has a built-in temperature and humidity sensor to monitor the drying process to ensure that the clothes are dry;Ultraviolet light kills bacteria and viruses on clothing. The folding link adopts a synchronous pulley mechanism to drive the hanger to carry out independent and precise movement, so as to realize the automatic identification and intelligent folding of clothes. Designed to free up manpower, users can enjoy a one-stop service from drying, disinfection to automatic folding, saving time and reducing the daily burden on users. With its efficient, hygienic, healthy and convenient characteristics, the equipment can be widely deployed in hospitals, factories and other places, promoting the development of related fields in a more efficient and hygienic direction.

摘要：萃取精馏是一种通过添加新的溶剂来分离多组分共沸物的分离技术,能够有效地提取和分离混合物中的目标物质。在传统的萃取精馏工艺存在着分离效率低、能耗高和环境污染严重等不足,急需设计节能高效的强化萃取精馏工艺的背景下,首先总结了萃取精馏工艺的设计路线,指出热力学拓扑理论在萃取精馏工艺设计中的重要地位,研究了过程强化在精馏工艺设计中的应用。介绍了萃取精馏中萃取剂的选择方法,详细说明了相对挥发度和分子模拟在其中的应用,介绍了萃取精馏工艺参数优化和设计的方法,讨论了顺序迭代优化和多目标优化的优势和劣势,可为绿色节能萃取精馏工艺的设计与强化提供新的思路和方法,为相关领域的研究和应用提供参考。

摘要：针对齿轮箱运行状态监测数据量大而数据价值密度低导致的数据传输和存储困难、受到带宽影响导致的故障辨识实时性差以及大而深的深度学习模型难以有效部署至边缘端硬件等问题,本文提出了一种基于乘法-卷积网络(MCN)的齿轮箱故障边缘智能诊断方法。首先,综合考虑信号滤波在特征表征以及深度学习在特征提取的优势,设计了一种轻量化的MCN模型,同时在嵌入式微处理器搭建了一套端侧边缘智能处理原型与系统。该系统可以直接部署于齿轮箱边缘,通过云服务器训练和更新MCN模型参数并部署至边缘端,于边缘端完成数据采集、处理和故障状态辨识等功能,将大量传感器数据直接消耗在边缘端。实验结果显示MCN具有99.75%的平均识别精度,且部署MCN的齿轮箱故障边缘智能诊断系统可以在0.696 s内准确识别出故障状态。

摘要：盐穴因其密封与稳定特性成为压缩空气储能库(以下简称储能库)首选,储能库可以实现大规模的清洁储能,能实现电力供需的“削峰填谷”,是实现“双碳”目标的重要方向之一。井口装置、注采管和封隔器组成的井筒体系是储能库与地面设备的连接通道,然而受气体注采流量的限制和冲蚀作用的影响,现阶段的小通径井筒严重限制了压缩空气储能电站的装机规模。为优化储能库注采井筒体系,对大通径井口装置、耐腐蚀套管和大尺寸封隔器的设计与加工中存在的主要问题进行了分析,并结合工程实际提出了解决措施和合理化建议。研究结果表明:(1)井口装置设计需考虑到每层套管头座挂芯轴悬挂器台阶的承载强度,需要校核及验证悬挂器最小壁厚处的抗外挤强度、承受井下反压时顶丝的抗剪切强度等参数;(2)套管选材应充分考虑制造工艺及经济成本在盐穴压缩空气储能工况中的适用性,建议在易发生冲蚀处使用耐蚀合金纯管材,其余部位优选具有性价比的耐腐蚀套管;(3)大尺寸封隔器建议整体采用芯轴设计,胶筒选用氢化丁腈橡胶或四丙氟橡胶等材质,卡瓦建议采用笼式桶状。结论认为,提出的注采井筒体系设计优化措施,能够为该类型储能项目的大尺寸井筒注采体系设计与优化提供方法和思路。

摘要：本试验旨在研究饲养密度对2~4月龄断奶羔羊生长性能及血清激素、生化和抗氧化指标的影响。选取2月龄、平均体重为(14.86±1.24)kg的健康澳洲白公羔72只,随机分为3组,分别命名为试验Ⅰ组、试验Ⅱ组和试验Ⅲ组,每组3个重复,每个重复8只羊。试验Ⅰ组、试验Ⅱ组和试验Ⅲ组的饲养密度分别为0.875、0.625和0.375 m^(2)/只。试验期60 d。结果表明:1)随着饲养密度的增大,各组羔羊终末体重(FW)、平均日采食量(ADFI)、平均日增重(ADG)和料重比(F/G)均没有显著差异(P>0.05),但试验Ⅲ组、试验Ⅱ组的F/G较试验Ⅰ组有降低的趋势(P=0.091)。2)试验第40天,试验Ⅲ组羔羊血清中甲状腺素(T_(4))浓度显著高于试验Ⅱ组、试验Ⅰ组(P0.05)。试验第60天,试验Ⅲ组羔羊血清中总抗氧化能力(T-AOC)与过氧化氢酶(CAT)、谷胱甘肽过氧化物酶(GSH-Px)、超氧化物歧化酶(SOD)活性均显著低于试验Ⅱ组、试验Ⅰ组(P<0.05),血清中丙二醛(MDA)含量显著高于试验Ⅱ组、试验Ⅰ组(P<0.05)。由此可见,试验Ⅲ组羔羊有应激反应发生。从经济效益和动物福利的角度考虑,建议2~4月龄断奶羔羊的饲养密度为0.625 m^(2)/只,羊舍栏位宽度可以设置成2 m。

摘要：本研究通过水热-浸渍两步法成功制备了不同Mn负载量的二元xMn/Ce(xMnOx/CeO_(2))催化剂,并评估了催化剂在甲苯催化氧化反应中的性能。研究结果表明,引入MnOx能显著提高催化剂的甲苯氧化活性。特别是当Mn负载量为10%(10Mn/Ce)时,在气体空速为60000 mL/(g·h)的条件下,t90(甲苯转化率达到90%时的温度)仅为233℃,显示出最优的甲苯催化氧化活性。这一结果说明,适量加入MnOx能够显著提高催化剂的催化性能。通过X射线衍射(XRD)、拉曼光谱(Raman)、透射电子显微镜(TEM)、程序升温还原(H2-TPR)和X射线光电子能谱(XPS)等表征手段,发现MnOx的加入在MnOx与CeO_(2)之间形成了界面效应,这显著改变了Mn/Ce催化剂的物理化学性质。由于界面效应的作用,不仅提高了10 Mn/Ce催化剂中Ce3+、Mn3+离子的浓度以及氧空位的浓度,而且还降低了催化剂表面Ce−O键强度,使得表面晶格氧更易于参与甲苯的催化氧化,提升了催化剂的氧化还原性能,从而促进了甲苯的催化氧化。本研究不仅成功制备了具有优异甲苯氧化活性的Mn/Ce催化剂,而且揭示了其背后的界面效应机制,为VOCs高效氧化催化剂设计与制备提供了简单有效的方法与思路。

摘要：本文基于数字经济的时代背景,结合我国应用型本科院校新商科人才教育的实际情况,接轨社会需求,参考国际上颇具影响力的数字素养框架,构建了应用型本科院校新商科人才数字素养框架,为我国应用型本科院校新商科人才数字素养教育提供理论参考。

摘要：为了研究大坝内部的沉降和水平位移,设计了一种精密的微位移测量装置。其中,基于二维图像处理的激光光斑位移检测算法为该装置重要的组成部分。本文提出了一种抗畸变激光光斑中心检测算法,通过对原始光斑进行阈值分割,得出光斑发散部分的图像,并通过闭操作和高斯滤波对之进行降噪和平滑。然后,用sobel算子对其进行边缘检测,从而得出较为光滑的边缘轮廓。最后,对其进行抗畸变激光光斑中心检测算法的处理,确定光斑中心。同时,又通过实验装置来采集一系列激光光斑图像,并用传统激光光斑中心检测算法和抗畸变激光光斑中心检测算法对其进行了处理并进行比较。结果表明,抗畸变激光光斑中心检测算法精度最高,有效消除了远距离光斑的畸变对光斑中心计算的影响。

摘要：无人机通信由于空对地无线信道的开放性,易受到各种有源或无源的物理层干扰,这些干扰会严重影响无人机通信的性能,导致无人机通信质量下降甚至通信中断等问题。因此,为保障无人机在复杂环境下能实现安全可靠的通信,对各类干扰的有效检测和精准识别尤为重要。传统的无人机通信干扰识别方法通常考虑闭集干扰场景的假设,即只能识别训练过程中使用过的干扰模式,而难以有效判断新出现的未知干扰模式。然而,在实际复杂电磁环境中,由于无法事先获知所有可能的干扰模式,无人机通信系统需要同时应对已知和未知的干扰,即面临开集干扰场景。为此,本文提出了一种基于对抗互易点学习的无人机通信干扰开集识别方法。首先设计了基于残差神经网络(ResNet)的对抗互易点学习框架,以从I/Q数据中有效地提取干扰特征,并确保已知和未知干扰类在特征空间中的良好分离。接着,考虑到在不同干信比和不同干扰信号的特征分布的差异性,设计了联合自适应阈值开集分类器,实现对已知和未知干扰模式的准确识别。为验证所提方法的有效性,考虑无人机空对地通信的多种因素,并基于双射线传播模型生成了一个无人机通信干扰数据集。仿真结果表明,所提方法在不同干信比情况下识别性能均优于基线方法,在干信比为10 dB时,达到了88.1%的归一化识别精度,实现了对无人机通信干扰的有效开集识别。