摘要：为了让用户能够更加准确、快速、全面地获取查询信息,笔者设计并实现了一款基于Android的汉英对照查询APP,它主要由输入模块、汉字选择模块和结果显示模块构成,通过申请和调用有道API实现汉英互译和显示,以期更好地满足用户汉字或者英文信息处理的需求.

摘要：文章通过分析蜗杆头数和蜗轮齿厚对蜗轮蜗杆机构效率和齿根弯曲强度的影响,采用三头变齿厚蜗轮蜗杆机构,利用Kisssoft和Workbench软件对其建模,对结构参数、安全系数和齿根弯曲强度进行设计计算.通过实验验证,结果表明优化后的蜗轮蜗杆机构的输出效率提高7%,齿根弯曲强度的安全系数达到1.65以上,满足设计要求.

摘要：本文以休闲豆干为原料,通过单因素实验方法,明确卤制温度、卤制时间、真空度对休闲卤豆干的感官评分的影响。按照Box-Behnken设计试验方案,运用响应面分析法建立二阶多项非线性回归方程和数据模型,以感官评分为指标,优化休闲豆干真空脉冲卤制工艺,确定卤制温度、卤制时间、真空度。再结合脉冲次数分析研究,得到最佳脉冲次数。结果表明,休闲豆干真空脉冲卤制工艺的最佳工艺条件为:卤制温度80℃,卤制时间80 min,真空度0.03 MPa,脉冲次数为3,在此条件下的豆干感官评分为(89.80±1.33)分。真空脉冲卤制与传统卤制相比,缩短了卤制时间,提高了生产效率、保留了食品风味,降低了感染微生物的风险,产品安全性大幅提升。

摘要：回转滚筒内D型二元物料混合时常出现大密度颗粒聚集在物料中心,小密度颗粒聚集在物料四周的现象,极大影响混合产物质量。本文建立了颗粒运动的离散元模型及"颗粒接触数"标定法,将直刮板的高度和数量作为变量,用离散元法模拟了D型二元物料在滚筒内的混合过程,得到了在一定操作条件下对物料混合促进作用最大的直刮板高度及数量,为实际应用中刮板的结构设计提供理论依据。

摘要：研究了单片机控制的全数字车用微电机闭环直流调速系统。速度外环由红外传感器实现对直流电机转速的检测,单片机AT89C51定时器产生可定频调宽的PWM波,经电机驱动芯片L298驱动直流电机,实现对直流电机的平滑无级调压调速;结合控制原理及硬件系统,利用Keil C51编程和Proteus系统建模,基于车窗微电机的仿真及实验结果表明,该方法有效,实现便捷、周期短,测试风险小,可直接运用于车用微电机的双闭环控制。

摘要：跌倒检测系统能够及时发现独居老人的跌倒发生情况,使老人能在第一时间获得有效救治并避免受到二次伤害。对此,重点围绕基于智能手机的跌倒检测系统、基于智能家居的远程跌倒检测系统、基于视频中图像及声学等信号实现跌倒检测系统、基于传感器跌倒检测系统以及基于云智能的跌倒检测系统等不同类型的跌倒检测系统设计,详细阐述了各种跌倒检测系统在设计和应用方面的发展趋势,期望为跌倒监测系统应用方面的研究提供借鉴。

摘要：本文以大豆、葛根、白砂糖为主要原料,通过单因素实验方法,明确白砂糖、葛根汁、菌种量和发酵时间对葛根酸豆奶的感官评分和乳酸含量的影响。按照Box-Behnken设计实验方案,运用响应面分析法建立二阶多项非线性回归方程和数据模型,以感官评分为指标优化葛根酸豆奶配方,确定白砂糖添加量、葛根汁添加量和菌种的添加量,探索葛根酸豆奶的最佳配方。结果表明:优化后验证实验的感官评分为90.3分(n=3),与预测值89.62分接近,偏差为0.76%,得到葛根酸豆奶的最佳添加量,白砂糖的添加量为7.86%,葛根汁的添加量为18.0%,菌种添加量0.35%。此研究结果下的葛根酸豆奶的质构、持水性、乳酸菌、蛋白质含量和总黄酮含量,优于市售同类产品,具有商业推广价值。

摘要：准Z源谐振变流器因为存在输入电压范围大、升-降压变换灵活以及高转换效率等优良特性,在光伏发电领域受到广泛关注。然而该谐振变流器包含了诸多电磁功率元件,存在体积大和功率密度低的问题。采用柔性多层带材集成技术,并对集成单元进行仿真分析,仿真结果表明,集成单元运行时的最大总磁通密度为0.33 T,小于磁芯的饱和密度0.47 T,验证了本设计的合理性。

摘要：基于对某纯电动汽车锂电池组参数选型而确定1P105S电池单元布局形式,设计了宽式和窄式两种液冷散热流道,并于1.5C充放电倍率时分别在25℃、45℃环境温度下对该电池组进行了温度场仿真以及在0.5m/s和1m/s入口流速下对流道流体进行了速度场仿真,结果表明:仿真与试验数据吻合良好;在相同温度、入口流速下,窄式流道液冷散热系统有更好的散热效果;窄式流道内部流体温度均匀性更好,可更好地降低电池组内部温差;窄式流道内部流体最高流速更高,冷却液流动性更剧烈,可带来更高的换热效率;当环境温度达45℃时,电池组温差超过5℃,可能会降低锂电池组性能、缩短循环使用寿命,需进一步改进液冷散热系统。

摘要：针对传统算法检测钢材表面缺陷(如开裂、斑块、划痕等)精准度较低的问题,提出一种基于分割与分类的两段式深度学习网络。该网络是专为表面缺陷的检测、分割以及分类而设计的。第一阶段利用YOLOv5算法对钢材表面的缺陷进行定位、分割;第二阶段使用EfficientNet网络对钢材表面的六种缺陷类型进行分类。实验结果表明,相较于传统的YOLOv5算法,该方法的平均精准度提高了16%,适合用于钢材表面缺陷检测。