摘要：为了激光测距发射电路的集成化要求,设计了一种小型半导体激光器驱动电源,该驱动电源可以用于激光测距中。驱动电路采用MAX3656集成电路作为核心元件,可以通过调节电路中电阻的阻值设置所需要的调制电流和偏置电流。半导体激光器的输出可以直接通过数字电路产生的信号控制,可以输出上升沿时间约为4 ns、脉冲宽度为8 ns的脉冲,这些特性可以用于脉冲激光测距中。

摘要：随着汽车行业的快速发展,数字化生产已成为提升汽车总装生产线效率和品质的关键。研究和设计一种面向汽车总装生产线的数字化生产系统方案,通过对现有生产系统的深入分析,基于物联网(IoT)系统为制造执行系统(MES)提供生产过程数据,从而实现数字化生产系统的整体架构。方案注重提升生产过程的透明度、可预测性和灵活性,目的是提高生产效率、降低成本并优化资源配置。结果表明,该方案显著提升了汽车总装生产线的数字化水平,较之传统生产线,节约了人力成本,提高了生产效率,为汽车行业的持续发展提供了有力支持。

摘要：利用自主研发的煤体“吸附-力学-渗流”耦合特性测试系统,实验研究了瓦斯对煤体强度和吸附膨胀变形特征的影响,设计了不同围压和瓦斯压力条件下的三轴加载实验。实验结果显示,瓦斯显著削弱了煤体的强度,其中游离瓦斯的影响大于吸附瓦斯。煤体强度的削弱程度与瓦斯压力呈正相关关系,而围压变化对其影响较小。另外,通过对比分析发现,实验室实验法测得的含瓦斯煤体体积应变比理论计算法更为准确。实验室实验法能够为确定煤基质的吸附膨胀最大应变和吸附变形朗格缪尔压力提供可靠依据。

摘要：目的　观察不同剂量参数下Nd:YAG激光照射家兔面神经所致形态及支配肌功能改变。了解激光对面神经热效应的安全域为临床应用提供参考。方法　采用不同剂量组设计,观察28只家兔56侧面神经在各组Nd:YAG激光照射后神经升温状况、功能评价、面神经运动状况,支配肌肌电改变。结果　能量密度≤70Jcm2时Nd:YAG激光可致面神经轻度变性;术后3周支配肌功能基本恢复。能量密度≤140Jcm2时激光可致面神经中度变性,术后3周支配肌功能明显下降,6周基本恢复。能量密度为240Jcm2时激光致面神经不可逆损伤,面神经支配肌功能完全丧失。

摘要：“算法设计与分析”是计算机专业的核心课程,该课程的授课对象是所有计算机大类相关专业的学生。因此,将思想政治教育融入该课程中,能够对更多的学生产生积极影响。然而,当前算法类课程思政建设实践存在思政资源挖掘不够、课程与思政“两张皮”的问题,易导致课堂氛围沉闷,降低学生的求知欲望。为了解决这些问题,通过提炼思政元素,实现“术道融合”,赓续文脉传承,厚植家国情怀,激发学生的学习兴趣,锤炼其创新能力,并从国家、学校、个人三个层次开展课程思政建设,构建了具有哈工大特色的“三层次”“算法设计与分析”课程思政实施路径。

摘要：孔洞缺陷是影响表面氧化皮断裂失效的重要因素.本文结合分子动力学软件Lammps和Atomsk软件建立了半径相同位置不同(模型1)和孔洞位置相同半径不同(模型2)两种模型,为了探究两者对FeO/Fe多晶模型拉伸失效的影响,文章从抗拉强度、断裂韧性、中心对称参数(CSP)三方面进行了分析,模拟结果表明:1.当孔洞位于晶界和三叉点时,模型1和2的抗拉强度随着孔洞半径的增大而减小,断裂韧性在抗拉强度降低的同时增强.2.孔洞位于晶内时,模型2的抗拉强度呈现“先下降-后上升-再下降”的变化趋势,断裂韧性整体降低;模型1既增强了模型的抗拉强度,又降低了断裂韧性.3.裂纹扩展受孔洞半径影响较大,半径达到1 nm以上时,模型2的裂纹扩展速度加快,模型1的裂纹扩展速度减慢.本研究为进一步认识氧化皮的断裂过程提供了帮助.

摘要：层析γ扫描技术(Tomographic Gamma Scanning,TGS)是目前最为先进的桶装放射性废物γ无损检测技术之一,对于投影数据欠采样条件下的TGS图像反演,传统迭代算法不再适用。本文将基于压缩感知理论的MLEM-TVM算法应用于废物桶TGS图像反演中,在传统MLEM算法迭代的基础上增加TVM迭代过程,提高投影数据欠采样条件下的TGS图像反演的准确性。结合阵列碲锌镉探测器的TGS系统、桶内介质与核素,利用蒙特卡罗程序MCNP5开展废物桶TGS扫描实验模拟,分别采用MLEM算法和MLEM-TVM算法反演桶内介质线衰减系数分布图像和核素活度分布图像,结果表明:MLEM-TVM算法反演桶内介质线衰减系数分布图像的均方差约为MLEM算法的0.18倍,信噪比约为MLEM算法的2.19倍,同时MLEM-TVM算法反演桶内核素^(137)Cs、^(60)Co总活度值也比MLEM算法更加接近实际值。该方法在兼具较高的TGS检测效率、较好的核素识别能力和成像质量方面具有一定参考意义。

摘要：指针式机械水表主要依靠人工进行抄表和识别,存在耗时长、人工成本高、识别错误率高等缺点。近年来随着深度学习技术的发展,研究人员将其应用于水表读数识别方面。设计一套基于深度神经网络的指针式机械水表读数识别算法(PWMR-DL),可准确地识别指针式机械水表的读数,并构建指针式机械水表数据集用于算法训练和测试。针对子表盘的检测和矫正,引入MaskRCNN模型实现表盘定位与分割,并设计了高效的矫正策略对各个子表盘进行旋转校正,以提升指针式机械水表图像在不同旋转角度下识别的鲁棒性,减少误差。在子表盘读数识别阶段,引入CA注意力机制改进EfficientNet模型,以提升读数识别的准确率,并通过增加分类维度到20类,细化了指针位置处于数字间隙时的判断精度。同时,结合子表盘读数序列相关性校正逻辑设计读数生成方法,有效减少了读数错误。实验结果表明,PWMR-DL算法在子表盘读数识别方面,与改进前的EfficientNet模型相比精度提升了约2.4%,而且经过优化的模型仅增加了少量参数,维持了其轻量级的特性。在低分辨率图像下,PWMR-DL算法的整体识别精度可达到96.8%。

摘要：水稻浸种催芽技术主要通过改变浸种条件和改善稻种萌发环境使浸种效果和效率得到提高。针对不同的浸种催芽方式设计适合于不同的水稻浸种催芽设备。分析水稻浸种催芽技术的研究现状,对目前水稻浸种催芽方法和设备进行总结分析,并提出了未来研究方向,为提高水稻浸种催芽机械化水平提供参考依据。

摘要：GPR40 has emerged as an attractive drug target for the treatment of type 2 diabetes due to its role in the enhancement of insulin secretion with glucose dependency. With the aim to improve the metabolic and safety profiles, a series of novel phenylpropionic acid derivatives were synthesized. Extensive structural optimization led to identification of compounds 22 g and 23 e as potent GPR40 agonists with moderate liver microsomal stability. All the discovery supported further exploration surrounding this scaffold.