摘要：基于计算流体力学相关理论,实现丘陵沟壑区域大场域空间内塔线高度层气流场的精准模拟是研究风载荷下高压输电线路风振响应及力学特性,实现塔-线偶联结构体优化设计的关键。但由于缺乏针对边界效应的系统研究,致使流场仿真结果不精准或模型边界过度冗余而难以求解。为了解决这个难题,基于数字高程模型(digital elevation model,DEM)数据对某典型地域建模,通过流场仿真和边界效应分析,系统讨论了复杂地形下特定高度层流场仿真中建模方法和边界效应的影响。结果表明:计算域高度达到地形高差7倍以上时其边界效应影响基本消失;壁面边界约束导致的流场畸变随冗余距离增加而减小,选择700 m的冗余距离可获得更稳定的风场。相关结论明确了计算域对于流场的影响以及流体模型边界效应的消除方法,对高压输电线路结构稳定性和抗风能力提升具有参考价值。

摘要：针对一类由线性中性稳定的外系统驱动的具有未建模动态和外界扰动的非线性不确定系统的输出调节问题,结合动态面控制法和内模原理提出一种具有动态面控制的设计方法。根据非线性输出调节问题可解的必要条件,运用状态变换和标准内模将输出调节问题转化为镇定问题。运用动态面控制法将一阶滤波器引入反步设计中,避免了反步设计中所存在的"膨胀项"。引入具有误差的内模方程,根据外系统信息设计出控制律镇定闭环系统。仿真结果表明,得到的控制器能够实现闭环系统的信号全局最终有界且跟踪误差在期望的任意精确度范围内。

摘要：与金属材料相比复合材料具有“低密度、高强度、高模量、耐高温、耐腐蚀”等优势,是提升飞行器结构寿命效益的理想选择,有助于提升产品可靠性、安全性、维修性,降低产品全寿命周期成本,而复合材料的高废品率/缺陷率成为阻碍其广泛应用的主要原因。

摘要：目的构建一种基于积极体验的参数化产品设计模型。方法首先,以文献研究为基础,通过理论分析法,界定积极体验与参数化产品设计概念与现状;其次,以积极体验为依据,以参数化设计流程为基础,构建基于积极体验的参数化产品设计的一般框架;接下来,通过设计实践法,对该设计框架进行设计实践;最后,从积极界定、图像生成、参数设计与方案产出的角度,分析并讨论设计结果。结论提出了一种基于积极体验的参数化产品设计模型,包括积极界定、图像生成、参数设计、方案产出四部分,即通过积极界定,提取产品背后的积极意义;通过图像生成,抽象积极要素并可视化肌理;通过参数设计,让用户参与调整产品参数;通过3D打印技术产出设计结果。这有助于设计师利用该参数化产品设计框架提升用户的积极体验,乃至主观幸福感。

摘要：为了提高电压滤波组合的测试性和故障诊断能力,在对其功能、故障模式及影响进行充分分析的基础上,建立了基于测试信息的相关性模型,并优选了故障检测用测试点和故障隔离用测试点,制定了测试诊断策略。通过测试性分析和评估,表明该测试诊断策略的故障诊断率和故障隔离率均达到100%,且故障诊断和隔离测试的平均测试步数低至3.3步,从而证明了该方法的有效性。

摘要：随着船舶导航系统的组合应用,有必要对组合导航信息进行数据融合以提供高可靠性的导航信息。在简单分析了船舶导航信息主要的数据融合方法的基础上,针对联邦滤波器的结构设计了传感器本地多次数据融合决策算法,并对融合了传感器本地决策数据融合算法的容错性进行了分析,对于推动数据融合在船舶组合导航中的应用具有一定借鉴意义。

摘要：未来联合作战呈现出体系对抗体系的特点,为满足作战需求对武器装备体系设计提出了更高的要求,实现动态作战环境下武器装备体系结构建模和评估是体系设计中的重要内容。基于联合作战背景下的远程专家保障装备体系想定,从体系作战需求角度出发通过SysML(系统建模语言)建立体系结构模型,设计远程专家保障装备体系结构视图产品,结合ExtendSim建立了可执行模型,并进行仿真分析和结构评估,为提升体系能力提出有效可行的建议。

摘要：针对船舶导航系统传统的网络通信技术在实际应用中所暴露出来的不足和问题,论文研究了现代船舶导航系统网络通信系统的构建,提出了结合串口通信、CAN总线通信和以太网通信技术于一体的现代导航网络通信系统,并对构建该系统的关键技术进行了讨论分析,给出了实现方案,对于提高现代船舶导航系统的网络通信技术具有一定借鉴意义。

摘要：随着移动互联网时代正式到来,即时通讯软件成为了最受欢迎的软件之一,但是目前的即时通讯类软件必须通过互联网接入服务器,才能实现设备间的通讯。文章设计的移动设备应急通讯系统主要通过对Android、Wi-Fi Direct等相关技术的研究,利用无线网络的便捷性,快速搭建局部通讯网络,在没有通讯服务器的情况下为智能移动设备提供应急的临时通讯服务。

摘要：蒲石河抽水蓄能电站，位于辽宁省丹东市宽甸满族自治县境内的中朝界河鸭绿江右岸一级支流蒲石河上。该电站是我国东北第一座大型纯抽水蓄能电站，总装机容量为1200MW，单机容量为300MW，共4台机组。