检索结果-南通市图书馆

晃荡条件下养殖舱流场特征与颗粒物的去除效果

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

晃荡条件下养殖舱流场特征与颗粒物的去除效果

作者：吉泽坤大连海洋大学

学位级别：硕士

养殖工船是拓展深远海养殖空间的新途径之一,在船载舱养过程中,如果未消化的饲料残渣和排泄物等颗粒物不能及时从养殖舱流场中去除排出,则会对适养鱼类的健康及其生长环境产生严重的负面影响。本文以30万吨级养殖工船养殖舱为研究对象,... 详细信息

养殖工船是拓展深远海养殖空间的新途径之一,在船载舱养过程中,如果未消化的饲料残渣和排泄物等颗粒物不能及时从养殖舱流场中去除排出,则会对适养鱼类的健康及其生长环境产生严重的负面影响。本文以30万吨级养殖工船养殖舱为研究对象,通过数值仿真计算方法,研究工船养殖舱舱内的流场特性与流场中颗粒物的去除情况。同时,结合海上工船日常锚泊养殖的作业情况,对横摇运动下养殖舱进行数值研究,以探究横摇运动对舱内流场与其中颗粒物去除的影响。采用FLOW-3D软件进行数值仿真计算,研究了30万吨级工船养殖舱出水口数目对舱内流场特征的影响,并在此基础上探究不同粒径与密度的颗粒物在舱内的去除效果。结果表明:当总进出水流量与出水口总面积恒定时,随着出水口数目从1增加到4,养殖舱内流速减小;以占投放总量95%的颗粒物排出养殖舱所需时间为标准,当颗粒物密度为1050kg/m时,粒径为1 mm的颗粒物排出需要约24 min,粒径为0.5 mm的颗粒物排出需要约45 min,粒径为0.1 mm的颗粒物排出需要约78 min,当颗粒物密度相同时,随着粒径增大,其在养殖舱内的停留时间减少;颗粒物粒径为1 mm时,密度为1100 kg/m的颗粒物排出需要约15 min,密度为1150 kg/m的颗粒物排出需要约11.6 min,当颗粒物粒径相同时,颗粒物密度越大,其在养殖舱流场内的停留时间越短。基于养殖舱舱内流场特征与不同粒径与密度的颗粒物的去除,探究了横摇运动对舱内流场特征的影响,并在此基础上计算了不同横摇工况下流场中废弃颗粒物的去除情况。结果表明:控制总进出水流量与横摇周期一定时,随着横摇角度幅值从0°增加到2°,养殖舱流速略有增加,V从0.113 m/s增加到0.171 m/s。而当横摇角度幅值从2°增加到7°时,养殖舱流速出现大幅的增加,V从0.171 m/s增加到0.477 m/s,增幅约为178.9%;横摇角度的增大也使流速的整体分布更加离散。当横摇周期不变时,横摇角度幅值在2°以内的工况的流动均匀性指数主要集中在0.8～0.85,而当横摇角度幅值增加到3°后,养殖舱流动均匀性显著降低,养殖舱内水体流动均匀性指数均小于0.8。实测发现横摇周期多集中在7～10 s之间,当横摇角度幅值一定时,横摇周期缩短,养殖舱内流速急剧增大,各工况流速的V与其他分位数呈线性增长趋势而舱内水体的流动均匀性变化并不显著。对于养殖舱内固体颗粒物的去除,在横摇周期和颗粒物自身属性一定时,整个过程分为效果相反的前后两个阶段:从颗粒物投放进入流场到投放后1000 s左右（约第3050 s后）,横摇角度幅值越小,养殖舱内颗粒物数量下降越快,其去除速率越高;从第3000～3050 s左右直至整个算例的计算结束,横摇角度越大,舱内颗粒物数量下降越快,颗粒物去除速率越高。控制横摇角度幅值一定的情况下,横摇周期对养殖舱内颗粒物的去除排出基本没有影响,各个工况颗粒物去除的达标时间极为接近。

关键词：养殖工船养殖舱颗粒物流速数值仿真

基于自适应变参数MPC的分布式驱动智能车轨迹跟踪控制

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

机械工程学报 2024年第6期60卷 363-377页

作者：杨泽坤李韶华王振峰湖南大学机械与运载工程学院长沙410082 石家庄铁道大学省部共建交通工程结构力学行为与系统安全国家重点实验室石家庄050043 中汽研(天津)汽车工程研究院有限公司天津300300

为了协调分布式驱动智能驾驶车辆的轨迹跟踪精确性和稳定性,提高控制算法对车速扰动和路面附着系数变化等不确定性因素的自适应能力,基于平方根容积卡尔曼滤波(Square rooting cubature Kalman filter,SRCKF)估计轮胎侧向力以在线修正... 详细信息

为了协调分布式驱动智能驾驶车辆的轨迹跟踪精确性和稳定性,提高控制算法对车速扰动和路面附着系数变化等不确定性因素的自适应能力,基于平方根容积卡尔曼滤波(Square rooting cubature Kalman filter,SRCKF)估计轮胎侧向力以在线修正轮胎侧偏刚度,并基于T-S模糊变权重的MPC控制策略以实现轨迹跟踪控制。针对分布式驱动智能车全轮独立可控的特点,以前轮转角和各轮纵向驱动力为控制变量,以实时横向误差和横摆角误差为模糊输入,通过T-S模糊控制在线优化MPC目标函数权重,协调权重矩阵对轨迹跟踪精确性和稳定性的影响。通过仿真和试验数据,验证所提控制策略在多种工况下的有效性。研究表明,相比于传统MPC控制,所提出的自适应变参数MPC(Adaptive variable parameter MPC,AMPC)对80~120 km/h双移线湿滑路面、对接路面工况均有良好的跟踪效果,可有效提高轨迹跟踪精度,并能够协调控制跟踪精确性和稳定性,减少控制输出量的波动。

关键词：智能驾驶轨迹跟踪轮胎力估计分布式驱动工况自适应

维普期刊数据库

同方期刊数据库

同方期刊数据库评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

4种作物果糖激酶基因的鉴定与比较分析

四川农业大学学报 2024年第4期42卷 780-791页

作者：刘胤如鲁佳林唐科李莹莹周润刘汉梅四川农业大学生命科学学院四川雅安625014

【目的】基于全基因组序列,鉴定与分析水稻、玉米、高粱和谷子4种作物的果糖激酶(fructokinase, FRK)家族基因,明确其复制起源方式、系统发生关系、序列及表达分化特征等,为深入开展FRK基因功能研究、改良作物产量和品质等提供数据。【... 详细信息

【目的】基于全基因组序列,鉴定与分析水稻、玉米、高粱和谷子4种作物的果糖激酶(fructokinase, FRK)家族基因,明确其复制起源方式、系统发生关系、序列及表达分化特征等,为深入开展FRK基因功能研究、改良作物产量和品质等提供数据。【方法】采用基因组搜索、基因组内及组间比较等多种方法,分析4种作物FRK家族成员的基因结构、保守基序、系统进化、复制扩张和基因表达分化等。【结果】鉴定到水稻13个、玉米16个、高粱14个、谷子16个FRK基因家族成员,其中水稻11个、玉米7个、高粱12个、谷子13个基因为离散复制基因,水稻、高粱和谷子各有1对ρWGD基因,玉米有8个WGD基因(1个ρWGD基因,7个mWGD基因)。该家族成员亚家族间基因结构差异大,但在亚家族内具有保守性。基因表达模式分析发现,直系同源基因间的表达模式相似,ρWGD基因对发生了明显的表达分化,而玉米物种特异的mWGD基因对的表达差异较小。【结论】探明了4种作物基因组包含的FRK家族基因,揭示了其复制起源、基因结构、序列及表达模式的演化特征。

关键词：禾本科作物果糖激酶基因基因复制序列及表达分化

维普期刊数据库评论

在线全文

维普期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

菏泽市农户油用牡丹种植意愿的影响因素研究

菏泽市农户油用牡丹种植意愿的影响因素研究

作者：宫浩坤烟台大学

学位级别：硕士

山东省菏泽市自古就有“中国牡丹之都”的美称,在1500多年前,人们就开始种植牡丹,在当今成为重点牡丹种植地区,种植规模在全国地级市中也排名前列。当前,菏泽市政府对牡丹产业的重视与日俱增,力图通过一系列政策扶持和战略规划,将牡丹... 详细信息

山东省菏泽市自古就有“中国牡丹之都”的美称,在1500多年前,人们就开始种植牡丹,在当今成为重点牡丹种植地区,种植规模在全国地级市中也排名前列。当前,菏泽市政府对牡丹产业的重视与日俱增,力图通过一系列政策扶持和战略规划,将牡丹产业打造成为地方特色支柱产业。例如,制定《牡丹籽油》行业标准,出台优惠扶持政策促进牡丹产业发展。然而,牡丹毕竟不属于传统的经济作物,其种植和推广仍面临诸多挑战,且农户的种植意愿受到内外在因素的双重影响。在此基础上,本文将从菏泽市牡丹产业发展战略和三次产业布局等方面展开分析,探究影响农户种植意愿的因素,并提出几项发展建议,力求推动菏泽市牡丹产业的转型和升级。本文以菏泽市为研究地点,运用实地调查、问卷调查法获得相应的资料,对影响农户种植意愿的因素展开逐一探究。研究发现,关键影响因素主要可总结为五点,分别是农户人力资本、资源禀赋、技术培训、市场环境、政策支持,而在此基础上展开实证分析,结果显示其中影响最为显著的一项因素为市场环境。同时,农户的个体特征,如种植收入、受教育水平、健康状况也与其种植意愿有着密切影响,呈现出正相关关系。反之,农户年龄与其呈现出负相关关系。本文研究所得出的结论对于推动菏泽市油用牡丹产业的向好发展有重要意义。尤其是在制定扶持政策以及推广种植技术时,应站在整体层面上对上述因素进行综合考虑,采取有效的方式推动农户种植意愿的不断提升,让地方产业的可持续发展目标成为现实。基于此,本文对其提出了以下五点改进建议:第一,引导农户转变其传统的思维,树立现代化农业发展理念,以此来改善种植现状,提高种植效率;第二,确保对于土地种植资源的高效利用,不断提升其效益;第三,针对农户进行专业技术方面的培训,帮助其更好地应用现代化种植技术;第四,加快完善菏泽市油用牡丹市场驱动策略;第五,政府应提高对于农业发展的重视,通过多种方式为其提供支持。通过以上措施的合理利用,可以为菏泽市油用牡丹产业的发展提供强有力的支持,让农户的种植意愿得到显著提升,进而促进地方经济的持续健康发展。

关键词：油用牡丹市场前景种植意愿技术支持

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

轮式荷载作用下钢—混凝土组合梁桥试验研究

轮式荷载作用下钢—混凝土组合梁桥试验研究

作者：汪振坤沈阳大学

学位级别：硕士

钢-混凝土组合梁桥作为新型组合结构,既能够充分发挥出钢筋混凝土板的抗压性能,也能发挥出钢梁的抗拉性能。在实际使用过程中钢-混凝土组合梁桥往往承受着车辆反复荷载作用,这些作用既有水平方向上的滚动作用,也有竖直方向上的振动作用... 详细信息

钢-混凝土组合梁桥作为新型组合结构,既能够充分发挥出钢筋混凝土板的抗压性能,也能发挥出钢梁的抗拉性能。在实际使用过程中钢-混凝土组合梁桥往往承受着车辆反复荷载作用,这些作用既有水平方向上的滚动作用,也有竖直方向上的振动作用。在对钢-混凝土组合梁桥的现有研究中,大多数均使用固定点加载对钢-混凝土梁桥进行试验,无法完全反映组合梁桥在实际运营过程中的受到车辆往复荷载的力学响应。因此,本文将基于辽宁省内某座改建的双工字钢-混凝土组合梁桥的足尺模型进行轮式滚动加载,探究在正常使用状态下,普通车辆行驶所产生的轮式滚动与竖向振动对桥梁的影响,并检验该桥梁的长期性能。主要内容及结论如下:(1)通过有限元软件Midas Fea建立钢-混凝土组合梁桥的实体模型,并对桥梁在跨中偏载荷载作用下的受力行为进行模拟,初步估算桥梁的承载能力,并结合汽车荷载等级,初步设定桥梁单轴双轮偏载试验的加载荷载值为490k N。(2)在有限元模拟的基础,对钢-混凝土组合梁桥进行单轴双轮跨中偏载试验,并基于试验数据调整有限元模型,并对《公路钢结构桥梁设计规范JTG D64-2015》中的疲劳荷载模型Ⅲ进行等效模拟,确定轮式滚动疲劳加载试验的加载参数为单轴荷载中值55k N,振动幅度50k N,频率2Hz,模拟车辆行驶速度为360m/h。(3)对桥梁进行轮式滚动疲劳加载试验,模拟在实际运营过程中普通车辆在钢-混凝土组合梁桥上行驶对桥梁的长期性能的影响,得到钢-混凝土组合梁桥在实际运营过程中始终处于弹性工作状态,但其刚度随着疲劳加载次数增加而有所衰退。通过分析得到型钢A处在经历了200万次疲劳加载后跨中刚度折减仅为5.2%,因此认为钢-混凝土组合梁桥在运营周期中刚度存在着一定的折减,但不会产生疲劳破坏现象,桥梁的抗疲劳性能良好。

关键词：钢-混凝土组合梁桥轮式滚动疲劳加载偏载刚度退化

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于融合理论的车载锂电池系统荷电状态估计

基于融合理论的车载锂电池系统荷电状态估计

作者：黄渝坤重庆理工大学

学位级别：硕士

新能源汽车以其节能减排、环保高效的特性,正在逐渐改变传统的汽车产业结构,为全球汽车产业带来新的发展机遇。锂离子电池作为新能源汽车的核心能源,其荷电状态(State of Charge,SOC)的准确估计是新能源汽车电池管理系统的关键所在,直... 详细信息

新能源汽车以其节能减排、环保高效的特性,正在逐渐改变传统的汽车产业结构,为全球汽车产业带来新的发展机遇。锂离子电池作为新能源汽车的核心能源,其荷电状态(State of Charge,SOC)的准确估计是新能源汽车电池管理系统的关键所在,直接关系到车辆的续航里程、行驶性能以及电池的安全性和寿命。然而,锂离子电池的强时变非线性特性,在复杂环境下存在鲁棒性和适应性差等技术瓶颈,使得电池SOC的精确估计成为一大难题。本文分别以锂离子单体电池和电池组为研究对象,开展了基于融合理论的锂离子电池系统SOC估计方法研究。首先,本文搭建电池测试平台,开展锂离子电池单体电池和电池组特性实验及动态工况的测试,分别建立电池解析模型和数据驱动模型,对两种模型的预测结果进行评估,基于此,提出一种解析模型和数据驱动模型的离线融合方法。结果表明,所建立的融合模型鲁棒性好,在宽温度全SOC区间的端电压预测误差均方根误差在18m V以内。其次,采用有序加权平均算子融合算法实现单体电池SOC估计。基于融合模型建立新的状态空间方程,分别开展容积卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波和中心差分卡尔曼滤波的锂离子单体电池SOC估计,分析三种滤波算法的SOC估计结果的特点,采用有序加权平均算子实现三种算法融合估计单体电池SOC。结果表明,所提出的电池SOC融合估计方法有效融合了三种算法的估计精度、鲁棒性和收敛性,能够在宽温度全SOC范围实现准确的SOC估计,估计误差在1%以内。最后,基于电池组不一致性量化指标实现电池组SOC估计。考虑电池组单体电池间的不一致性,以12串3并电池组为研究对象,采用余弦相似度量化电池组不一致性,确定电池组特征单体,并构建适用于电池组所有单体电池的温度-开路电压-SOC三维关系。基于电池组支路电流之间的差异,采用贝叶斯概率密度公式分配支路SOC权重,实现多支路SOC融合的电池组SOC估计。结果表明,所构建的温度-开路电压-SOC响应面能实现准确的端电压预测,且均方根误差在31m V以内;所提出的多支路SOC融合估计方法在宽温度全SOC区间下的估计误差的均方根误差小于0.4%,最大绝对误差小于1.3%。

关键词：新能源汽车锂离子电池电池建模 SOC估计融合算法

美国数字经济的就业效应研究 ——基于产业升级视角

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

美国数字经济的就业效应研究 ——基于产业升级视角

作者：徐贵坤兰州财经大学

学位级别：硕士

近年来,数字经济的高速发展不仅显著地影响了生产模式,也改变了就业的方式和性质,各国学者和政府部门对这种变革表现出浓厚兴趣并展开了深入研究。以往文献主要聚焦数字经济对就业规模与就业结构的影响,但忽略了数字经济对不同产业,以... 详细信息

近年来,数字经济的高速发展不仅显著地影响了生产模式,也改变了就业的方式和性质,各国学者和政府部门对这种变革表现出浓厚兴趣并展开了深入研究。以往文献主要聚焦数字经济对就业规模与就业结构的影响,但忽略了数字经济对不同产业,以及产业内部不同行业影响的差异性,影响了学术研究的全面性。因此,本论文以经济最发达国家--美国的数字经济发展对就业的影响问题为研究对象,主要从数字经济发展引致产业升级变迁的角度研究美国数字经济发展对不同产业部门及同一产业内部就业变化的影响,旨在扩展就业问题的理论研究空间,并对包括我国在内的世界各国在数字经济大发展条件下制定不同产业差异化的就业政策提供理论依据。本文在相关文献综述的基础上,分析了数字经济促进产业升级对就业结构的影响机制,描述了美国数字经济、产业升级与就业发展现状,使用向量自回归方法实证研究了美国数字经济发展对三次产业以及制造业内部高、低技术行业就业的影响,并通过Bootstrap法检验了产业升级对美国数字经济影响就业的中介作用。研究表明:第一,数字经济发展对劳动力的就业需求既有替代效应又有创造效应。第二,数字经济发展对产业升级具有积极的促进作用,进而对劳动力在不同产业之间和同一产业内部不同行业之间的就业产生不同影响。第三,美国数字经济发展目前处于较高水平,就业人数略有增加。其中,第三产业的GDP贡献率高、就业占比大,仍在稳步增加。第四,实证结果显示美国数字经济发展对第一产业的就业占比影响不明显,贡献率较低;对第二产业的就业总体为负向效应,其中对低端制造业为负向效应,短期内对高端制造业为正向效应,但长期会减少高端制造业就业占比;对第三产业的就业具有较大的正向效应,贡献率随时间变化显著提升。据此,本文结合我国就业实际国情和产业发展现状与未来趋势,总结了我国可借鉴的经验及其对我国数字经济发展条件下就业政策制定的启示,主要有:加快发展数字经济,提升就业机会;推进产业数字化进程,激励企业进行数字化转型;因地制宜制定产业、就业政策;加强人员培训和进修,积极应对新行业的就业需求。

关键词：美国数字经济产业升级就业结构

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于深度学习的滚动轴承故障诊断方法研究

基于深度学习的滚动轴承故障诊断方法研究

作者：罗煜坤盐城工学院

学位级别：硕士

轴承作为旋转机械中的关键组件,其状态的准确监测和及时诊断对于确保设备的可靠运行至关重要。近年来,基于数据驱动的轴承故障诊断方法发展迅速,已逐渐成为当前研究最为深入的一类方法。本文针对滚动轴承运行过程中产生的振动信号,利用... 详细信息

轴承作为旋转机械中的关键组件,其状态的准确监测和及时诊断对于确保设备的可靠运行至关重要。近年来,基于数据驱动的轴承故障诊断方法发展迅速,已逐渐成为当前研究最为深入的一类方法。本文针对滚动轴承运行过程中产生的振动信号,利用数据驱动方法中被广泛使用的深度学习技术对其开展故障诊断研究。为了解决现有方法存在特征提取不充分、训练耗时长以及噪声条件下诊断准确率低等问题,提出了以多尺度卷积神经网络与深度残差收缩网络为主体的两种滚动轴承故障诊断方法。具体研究工作如下:针对传统卷积神经网络(CNN)采用单一尺度卷积核难以全面地对具有复杂时间尺度特征的滚动轴承振动信号进行特征提取的问题,提出一种基于多尺度卷积神经网络(MSCNN)的轴承故障诊断方法。该方法将轴承原始的一维振动数据经数据重构变为二维输入格式,以更契合卷积神经网络输入数据格式;在特征提取阶段采用了多尺度卷积核并联的方式,以获取滚动轴承振动信号中更多的故障特征细节;通过引入全局平均池化技术替代传统卷积神经网络模型中的全连接层部分,成功地解决了参数数量过多的问题。经多组对比实验,结果表明:基于本文提出的多尺度卷积神经网络无论是在轴承故障识别准确率还是识别速度上均优于传统卷积神经网络和其他智能算法。针对强噪声环境下,传统深度神经网络对轴承数据特征学习能力不足,故障诊断精度不高的问题,提出一种基于连续小波变换(CWT)与深度残差收缩网络(DRSN)组合支持向量机(SVM)算法的故障诊断模型,实现强噪声条件下轴承故障的高效诊断。本方法先利用连续小波变换对加入不同高斯白噪声的轴承振动数据进行时频分析,随后将转化的时频图像输入到DRSN模型中进行特征提取,最后由替代Softmax函数作为末端分类器的非线性SVM进行故障分类。实验结果验证了本方法(CWT-DRSN-SVM)在含有噪声干扰条件下的故障诊断相较于其他智能诊断方法具有更稳定、更精确的表现。这在实际工业生产中对轴承等机械设备的可靠性保障、企业的安全生产研究具有一定现实意义。

关键词：滚动轴承故障诊断多尺度卷积神经网络深度残差收缩网络支持向量机

济南市鸟类群落多样性及典型鸟类群落形成机制的研究

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

济南市鸟类群落多样性及典型鸟类群落形成机制的研究

作者：付泽坤曲阜师范大学

学位级别：硕士