T=题名(书名、题名),A=作者(责任者),K=主题词,P=出版物名称,PU=出版社名称,O=机构(作者单位、学位授予单位、专利申请人),L=中图分类号,C=学科分类号,U=全部字段,Y=年(出版发行年、学位年度、标准发布年)
AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
范例一:(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二:P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016
摘要:为定量研究钠热管轴向热阻分布特性及径向传热特性,开展了钠热管启动过程中轴向传热及稳态径向传热实验。结果表明:启动过程中加热功率对轴向传热等效热阻的影响显著,随着功率的增大,其轴向传热等效热阻先减小后趋于平缓;在低倾角工况下,轴向传热等效热阻显著增大,倾角较大时其影响较小;温度在350℃以下时,蒸汽处于自由分子流状态,汽液界面热阻可达10^(-4)(m^(2)·K)/W的量级,而更高温度下的蒸汽处于连续流状态,汽液界面热阻仅为10^(-6)~10^(-5)(m^(2)·K)/W;热管固液界面上存在可能由氧化层导致的传热热阻,量级为10^(-4)(m^(2)·K)/W,在低温下该热阻占热管径向传热总热阻的60%左右,其随温度的升高略有增大,在650℃时可达总热阻的80%。
摘要:A design method based on tip to tail streamline tracing and osculating inward cone methods is discussed for designing the integrated Osculating Inward Cone Waverider Inlet(OICWI). A practical geometrical constrained experimental model of OICWI is designed based on the validated design method. It has a total contraction ratio of 4.61 and inner contraction ratio is 2.0. Wind-tunnel tests have been conducted for the OICWI model at free stream Mach number(Ma) of 4.0, 3.5 and 3.0 respectively. The experimental results show that the OICWI has high flow capture ratio and compression abilities. It can self-start at Ma= 3.5 and 4.0 and its flow capture ratio is 0.73 at Ma= 4.0, and Angle of Attack(AOA) 0°. The research results show that the OICWI has advantages of inward cone waverider and streamline tracing inlet. Present OICWI is a novel approach for waverider inlet integration studies and it will promote the use of waverider inlet integration configuration in the studies of airbreathing hypersonic vehicles.
摘要:为解决车辆在信号交叉口频繁停走导致高能耗的问题,同时考虑到自动驾驶车(autonomous vehicle, AV)与人工驾驶车(human-driven vehicle, HDV)混合交通的趋势,采用通过自动驾驶车引领人工驾驶车组成混合车队的方式实现信号交叉口处的生态驾驶。在混合车队建模方面,不仅考虑跟驰行为和能量消耗模型,还通过真实车辆轨迹数据进行理论分析,并采用Lighthill, Whitham and Richards (LWR)模型研究排队消散行为,为后续生态驾驶策略设计提供理论基础;研究了前方不同排队情况下目标速度的计算方法,提出了两阶段速度策略,并针对混合车队在同一绿灯时长内不能通过交叉口的情况设计了车队拆分策略。研究结果表明:在前方无排队的情况下,混合车队总能量消耗较自由驾驶模型减少了33.96%,比传统生态驾驶模型多节约了3.33%;在前方有排队且可消散的情况下,未考虑拆分策略的混合车队总能量消耗较自由驾驶模型减少了23.26%,应用拆分策略后总能量消耗的节约比例提高了4.41%;在存在二次排队的情况下,提出的模型相较自由驾驶模型总能量消耗下降了14.55%。研究结果有助于交通管理者根据不同交通状态为混合车队设计更加精准、灵活的动态策略,以降低单位车辆能耗,为实现双碳目标奠定基础。
摘要:随着移动互联网的发展,新媒体平台的出现和传统媒体的经营模式转型正在改变媒体市场结构。考虑传统媒体转型和新媒体内容外包,引入新媒体平台建立三方双边市场结构模型,考察竞争型市场结构中传统媒体平台的定价策略。研究发现:针对消费者和广告商进行差异性定价可以给传统媒体平台带来最佳收益,因此对消费者的低收费和补贴是合理的,并不构成非正当竞争;平台间差异化程度直接影响到其议价能力和利润水平;此外,消费者对广告的容忍程度也会影响媒体平台对广告商的定价,容忍程度越低,广告费用越高。
摘要:宽频惯性基准(H-IRU)能够提供一束稳定于惯性空间的参考光束,作为捕获、跟踪与瞄准(ATP)系统视轴的惯性参考.根据H-IRU的弹簧-质量模型推导了系统的传递函数,并对系统的频响特性进行了辨识实验.为了抑制H-IRU柔性支撑结构引入的低频谐振,提出了一种改进型陷波器.为了避免因陷波器参数设计不合理导致谐振抑制效果不理想或设计过程反复等情况的发生,提出了一种陷波器参数优化设计方法.以H-IRU系统模型幅频特性曲线最大幅值处的频率确定陷波中心频率,根据系统的直流增益与最大幅值之差确定陷波深度参数,以最小化加入陷波器后系统幅频曲线凸起为目标构造目标函数,对陷波器宽度参数进行快速寻优.将设计的陷波器串联入控制回路,结合不完全微分PID控制和噪声抑制扰动观测器设计了一种混合控制器作为H-IRU的位置环控制器.对串联陷波器后的H-IRU系统的开环及闭环频域特性进行了Matlab仿真,并利用扫频法和辨识法对其实验频域特性进行了测试.仿真和实验结果表明:采用参数优化方法设计的陷波器能够有效抑制系统27 Hz附近的低频机械谐振,结合闭环控制方法,可拓展系统闭环带宽至110 Hz.
摘要:为了解决移动Ad hoc网络(MANET)中因保存能量而拒绝合作的节点自私性问题,对刺激合作的激励模型进行了研究,提出了将经济学上的委托一代理关系应用到Ad hoc网络的发报方与参与转发数据包的节点上.利用简化的博弈原理,使合作双方虚拟货币收支达到一定的纳什均衡.模型将刺激合作方案设计转化为发报方的最优激励合同设计问题,从而在理论上保证发报方以最小的成本设计一种机制,促使转发节点尽力工作,在一定程度上抑制了合作中的自私性行为.
摘要:提出了一种离线式锂离子电池开路电压快速估计方法,在短时间内完成对需要经过长时间搁置才能稳定的开路电压的预估。建立了一个带有权重的电压弛豫模型并利用短时间内搁置电压数据和模型预估值构造损失函数,通过优化算法对损失函数中的参数进行寻优。电池开路电压预估流程包括对电池进行放电,搁置和开路电压预估,整个过程所需时间为30~40 min,即通过30~40 min就可以完成对需要进行数小时静置后才能稳定的开路电压的预估。为了检验此模型的适用性,设计了三元锂电池在不同电池荷电状态(State of charge,SOC)下、不同温度下和以不同的放电倍率放电下开路电压预估的试验,以及设计了电池容量循环衰减试验,并在电池容量衰减后继续对电池开路电压进行预估。试验结果表明,此模型可以通过短时间搁置便能精确地预测电池在不同SOC和不同温度下以及电池容量衰减后的开路电压。提出的离线式锂离子电池开路电压快速估计方法能够快速、准确地预估电池稳定开路电压,在电池SOC以及电池健康状态(State of health,SOH)等状态估计及电池容量估计方面有重要作用,能够大大缩短预估时间。
摘要:从最大化频谱利用率的角度提出了一种设计超宽带(UWB)脉冲的算法,此算法是通过对理想UWB脉冲进行加窗、卷积来设计UWB脉冲的.所设计的脉冲不仅时间上受限减少了多址干扰,而且在满足频谱模板的情况下提高了频谱利用率,改善了UWB通信系统的性能.另外,本算法具有通用性与灵活性,适合任意国家的频谱模板.
摘要:在构建“融媒体、智平台”背景下,艺术设计专业“全新”线上教学新模式,借助“融媒体”全覆盖、“广平台”各发挥、“全环节”相贯通、“多交流”常互动、“众资源”齐汇集等,在教学创新中不断探索,营造教师乐教、学生喜学的新气象。
摘要:大尺寸码本设计是有限反馈干扰对齐面临的关键问题之一,最优矢量量化码本设计问题可以等价为格拉斯曼线性装箱问题,只在某些特定条件下才存在解析解,通常采用计算机搜索或者信源编码中矢量量化算法求解,计算复杂度高,不利于大尺寸码本设计。从降低大尺寸码本设计计算复杂度出发,该文提出一种基于加速全面学习粒子群优化的码本设计算法。在全面学习粒子群优化算法实现简单,对非线性问题,特别是多峰值问题具有较强全局搜索能力的基础上,通过向最优粒子学习提高算法初期收敛速度,通过最大运动速度缩减提高算法后期收敛速度和算法性能。试验结果表明,无论是相对于经典粒子群优化算法和全面学习粒子群优化算法,还是相对于广义Lloyd算法,新算法均能在降低算法复杂度的同时提高算法性能。
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