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铝合金挤压模具型腔曲线优化设计
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合肥工业大学学报(自然科学版)》2008年 第1期31卷 85-88页
作者:舒洁 刘全坤 胡龙飞合肥工业大学材料科学与工程学院安徽合肥230009 
应用上限法建立铝合金圆棒料挤压成形的流动模型,推导了坯料在5种不同型腔曲线下变形时的动可容速度场、应变速率场及上限功率的表达式。同时,以挤压力最小为优化目标,对成形过程进行优化,获得最低能耗下的型腔曲线长度;为验证上限解的...
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螺旋弹簧的计算机辅助优化设计系统
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《机械》2001年 第5期28卷 14-15页
作者:朱政红合肥工业大学安徽合肥230009 
根据螺旋弹簧设计特点 ,应用计算机辅助设计、数据库及计算机绘图术开发螺旋弹簧优化设计和参数化绘图的计算机辅助设计系统。该设计系统可以根据不同的输入条件 ,采用不同的设计方法 ,输出设计结果、螺旋弹簧特性曲线及工作图。
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绕顶转动模式下三维被动土压力的数值研究
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《工程地质学报》2020年 第3期28卷 459-470页
作者:史克宝 卢坤林 陈一鸣 赵瀚天 尹志凯 石峰合肥工业大学土木与水利工程学院合肥230009 安徽工业大学建筑工程学院马鞍山243002 
已有的刚性挡土墙上三维被动土压力的研究主要基于挡土墙平移模式(T位移模式)下开展的,而对挡土墙绕顶转动模式(RT位移模式)下三维被动土压力的研究尚不充分。因此,该文采用数值方法系统地研究了RT位移模式下三维被动土压力及三维空间...
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环境设计中空间的融合与渗透及其应用
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合肥工业大学学报(社会科学版)》2017年 第1期31卷 119-125页
作者:管亦青 陈新生合肥工业大学建筑与艺术学院合肥230009 
在绿色、可持续设计语境下,关注环境设计中空间融合与渗透的方法,从人类对空间的物质和精神需求、自然资源的限制分析入手,确认空间融合与渗透符合绿色、可持续发展的诸多要求;并结合国内外的优秀作品实例分析,对室内外空间渗透和室内...
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液晶显示驱动板的设计与实现
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《电视技术》2005年 第2期29卷 53-55页
作者:盛磊 徐科军 赵明 陈智渊合肥工业大学电力系统及其自动化研究所安徽合肥230009 
分析了两种常用的彩色TFT液晶显示驱动板的系统组成、性能及优缺点,提出了一种基于工业级FPGA的设计方案,成功地研制出一款工业级液晶显示器驱动板,并通过了测试,从性能与成本两方面说明了该方案的优点。
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一种用于FMCW雷达系统的中频信号滤波器
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合肥工业大学学报(自然科学版)》2015年 第5期38卷 635-638页
作者:戚昊琛 张鉴 张杰 高伟清合肥工业大学电子科学与应用物理学院安徽合肥230009 
调频连续波(FMCW)雷达是近年来在汽车主动防撞领域新兴的一种测距传感器,该雷达系统的中频信号处理中,滤波器是最关键的部分之一。基于对干扰杂波的分析,文章设计并实现了一种用于FMCW雷达系统的中频信号滤波器,该滤波器包含高通与低通...
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基于Udwadia-Kalaba理论的协作机器人轨迹跟踪控制
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《组合机床与自动化加工技术》2021年 第1期 78-83页
作者:韩江 王凡志 董方方 夏链合肥工业大学机械工程学院CIMS研究所合肥230009 
协作机器人通常应该跟踪给定的轨迹来与人类一起工作,给定轨迹认为是施加于机器人的约束(可能是非理想的)。因此,获得约束力成为核心问题。已有拉格朗日乘数法等多种基于d'Alembert原理的方法来处理这个问题。其缺点为,如果约束是...
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Buck-Boost基于精确反馈线性化统一控制研究
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《电力电子技术》2016年 第7期50卷 4-7页
作者:张国荣 武志强 马催合肥工业大学电气与自动化工程学院合肥工业大学智能制造技术研究院安徽合肥230009 
利用状态空间平均法建模建立了Buck-Boost变换器的数学模型,然后基于非线性系统的微分几何理论,在变换器仿射非线性模型的基础上,推导出了非线性坐标变换矩阵和状态反馈表达式,进而得到了Buck-Boost变换器的精确反馈线性化模型。以此模...
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基于Vegas协议的包错误检测机制
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《计算机工程》2010年 第13期36卷 120-121,124页
作者:沈明玉 黄谊拉 段布托合肥工业大学计算机与信息学院合肥230009 安徽艺术职业学院基础教育部合肥230011 
为解决无线或异质网络中TCP拥塞控制性能不稳定的问题,提出一种基于Vegas协议的包错误检测机制。该机制扩展了TCP Vegas头部选项并允许接收端返回一个发生包错误的特殊ACK给TCP发送端,保留TCP Vegas机制端对端的语义,无须修改基站或中...
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智能设计中的基因模型
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《机械工程学报》2001年 第2期37卷 8-11页
作者:张向军 桂长林合肥工业大学机械与汽车工程学院合肥230009 
分析综述了智能设计的层次、研究现状和发展趋势 ,提出和研究了智能设计的知识模型 ,即符号模型、神经网络模型和基因模型 ,并对基因模型进行了重点阐述 。
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