摘要：合肥国家同步辐射实验室6 T超导Wiggler磁体低温系统通过引入3台4.2 K级的GM制冷机作为冷源,利用富裕制冷量来液化氦气产生液氦,从而实现低温系统液氦的零蒸发率。通过优化设计,低温系统的热负荷小于GM制冷机提供的制冷量;采用ANSYS仿真软件对低温系统的温度场进行仿真分析,束流管、高温超导电流引线等关键部件的温度仿真结果满足系统运行的要求。在完成低温系统的装配后,进行了低温系统的降温和氦气液化实验,超导Wiggler磁体经过62 h的降温实验被冷却到4.2 K,低温系统的氦气液化率可达12 L/day,上述实验结果证实了研制的低温系统满足了超导Wiggler磁体低温系统稳定运行的要求。

摘要：针对现有不动产信息登记和制证过程中所流通的数据易被篡改、数据来源真实性难以核实、错误信息的追责途径不完善等问题,设计并实现一套基于区块链的不动产存证系统。利用智能合约和星际文件系统将不动产登记信息和制证信息锚定在区块链上,形成可追溯且不可篡改的记录。通过结合智能合约、数字签名等技术,为用户提供了反馈并申诉数据上链前失真的途径,也为政府机构提供了数据失真的证据留存和追责方法。系统的分析结果表明,该系统相对于现有的不动产存证应用,具有不可篡改、可信度高、可申诉等特点,为不动产数字化存证提供了新的思路和技术支持。

摘要：为弥补传统比例积分微分(PID)整定方式的不足,提出结合鲸鱼优化算法(WOA)进行PID控制的方式,以保证PID参数整定的时效性和精确性。在建立分数阶比例积分微分(FOPID)的参数整定模型过程中,通过结合粒子群(PSO)算法、遗传算法(GA)、搜索(GPS)算法以及WOA分别进行数学建模,并进行仿真以分析其动态指标。结果表明,相比其他算法结合控制方式以及传统PID控制方式,通过WOA进行优化的FOPID控制方式更能保证PID参数整定的高效及精确,能够实现更加稳定、精确以及高适应度的控制。

摘要：文章利用水位自回归与多元回归相耦合模型,建立了与开采量、降水量相关的水位递推方程;在地下水水位不低于设定水位的约束下,设计岩溶水合理开采量,讨论了外调水支持下的岩溶水开采策略,并对开采量与临界水位的动态关系进行了研究。结果表明,利用水位递推方程可以计算临界水位控制条件下的合理开采量,当采用7.5 m作为管理控制的临界水位,开采强度可控制在22.05×10^(4) m^(3)/d左右,可为未来外调水支持下淮北市岩溶水开采方案的制定提供一定的参考依据。

摘要：反渗透隔膜增压泵中活塞的动力学特征对其工作性能有直接的影响。由于活塞还与膜片中的工作区域连接,运动中使膜片受到拉伸,决定了膜片的受力方式以及拉伸的大小,因此对膜片的寿命也有直接影响。为了了解反渗透隔膜增压泵活塞的运动特征,提高其设计精度,根据其结构特征以及设计原理建立动力学模型,通过活塞与偏心轮的相对运动关系分析了活塞在轴向以及径向的运动特征,通过理论分析和仿真得到活塞相对缸体的位移、速度、加速度运动规律,为反渗透隔膜增压泵的优化设计提供理论基础。

摘要：感性耦合等离子体(ICP)源作为聚变中性束注入(NBI)加热系统的关键部件,其工作过程中会产生大量的热量,不仅会影响装置真空,还会导致等离子体阻抗发生变化,进而对射频功率馈入产生一定的影响,因此有必要对放电腔体进行冷却。设计了双层玻璃筒放电腔体以实现对放电腔体的主动冷却,并定量研究了不同冷却剂(去离子水、纯净水、氟化液等)情况下对ICP放电的影响。实验结果表明,在双层玻璃筒中间层主动通入冷却剂能够有效避免等离子体热负荷对放电腔体真空度的影响。采用氟化液作为冷却剂时,等离子体阻抗值最低,对等离子体电子密度提升最大,较采用去离子水和纯净水最大高出约15.3%和18%。通过比较冷却剂的体积电阻率和相对介电常数发现,冷却剂的相对介电常数与等离子体电子密度和等效阻抗的变化呈现出负相关性,即在放电腔体温度不变情况下,相对介电常数越低等效阻抗也越低,等离子体密度也越高。实验结果对于感性耦合等离子体放电腔体的设计及冷却剂的选择具有指导意义。

摘要：为了消除外界干扰和转向系统运动学模型的不确定性的影响,建立了自动垂直泊车系统的车辆运动学模型,设计了线性扩张状态观测器,该观测器可将系统外界干扰和模型不确定性看作总的扰动量进行观测和补偿,而不需要建立被拉对象的精确数学模型。在此基础上,将扩张状态观测器的值作为滑模控制器的补偿量,用于削弱干扰和不确定对控制器的影响,提高路径跟踪的精度。设定适当的扰动,通过Matlab/Simulink软件仿真,与没有观测器的传统滑模控制相比,验证了该系统跟踪效果的有效性。实车试验结果表明,该路径跟踪控制器能够精确控制车辆完成垂直泊车任务,提出的方法在变速及不确定扰动的泊车情况下具有较好的跟踪控制效果。

摘要：介绍了一种基于全永磁微波离子源钛自成靶技术的紧凑型氘氘(D-D)中子源,其设计中子产额为1×10^(9)s^(-1)。该D-D中子源已经进行了800 h以上的测试,系统可重复稳定运行。早期测试结果显示,系统打火频率高、中子产额低,长时间放电后反向电子会烧蚀Al2O3陶瓷窗,导致微波耦合困难,氘等离子体无法点亮。通过在等离子体腔室中添加氮化硼(BN)保护片以及在钛靶与高压电极之间增加电子抑制电阻,有效抑制了Al2O3陶瓷窗的损伤。通过对等离子体电极孔径的优化和降低腔室压力,降低了打火频率,提高了中子的产额。系统优化后,氘离子能量为70 keV、束流强度为5 mA时,中子产额达到了2.0×10^(8)s^(-1)。在氘离子能量为97 keV、束流强度为6.6 mA时,系统中子产额达到5.2×10^(8)s^(-1)。

摘要：土壤有机碳含量关乎地力强弱、生态均衡及农业的永续经营,是精细农业实践中不可或缺的指标。高光谱定量分析技术以其高效性和成本优势成为评估该指标的首选方法。但当前研究多基于少量单一样本,且在光谱数据处理和建模关键技术等方面,仍需突破以提高有机碳检测的准确度。为此,本研究以欧盟统计局提供的LUCAS多种类型土壤光谱数据集作为分析对象,设计了一种基于频谱图的土壤有机碳(SOC)含量高光谱反演方法。将土壤高光谱数据进行预处理,去除光谱中的噪音和冗余信息;运用小波包变换(WPT)、短时傅里叶变换(STFT)将一维光谱数据分别转换成大小为33×34和128×36的二维频谱图,提高光谱特征信息维度,以更好适应卷积神经网络(CNN)学习结构,同时二维形式呈现了吸收率随波长变化的频率分布,可以更精确地显示不同频率或波长上的吸收率差异;将频谱图输入构建的CNN模型进行回归预测,估测SOC含量。对比偏最小二乘回归(PLSR)和一维卷积模型(1D-RDC)与STFT-CNN、WPT-CNN估测模型。结果表明,经小波包变换和短时傅里叶变换后得到的频谱图能够很好体现光谱中的特征信息,配合CNN模型的特征提取和学习能力能够有效地估测大规模土壤高光谱中SOC含量,WPT-CNN模型估测效果最优(决定系数R 2,0.84;均方根误差RMSE,11.2),STFT-CNN模型的回归预测效果次之(R 2,0.77;RMSE,13.29)。因此,基于频谱图的土壤有机碳含量高光谱反演方法对大型土壤高光谱数据集中的土壤有机碳含量估测有较好的效果,可为构建智能化的土壤属性预测技术提供参考。

摘要：为了研究智能鲜面机面辊结构对面团的流动影响,对普通结构面辊和优化结构面辊的和面过程开展了流固耦合分析。结果表明,二者在和面时的最大应力分别为0.20 MPa和0.19 MPa,优化面辊后所受应力更小。同时,为揭示面辊转速对智能鲜面机抗震性能的影响,开展了模态分析。前4阶模态分析结果表明,最大变形位于面辊中部,前4阶模态的频率都在1700 Hz以上,对应的临界转速都在102000 r/min以上,说明面辊工作转速在1600 r/min时可以避免发生共振。为了提高单位时间内的面条产量并保证面条口感,适当提高面辊的转速并限制面团的温升在理论上是可供选择的方法。