-
氢能在化工领域中的应用、挑战及发展方向
来源:应用化工 发布日期:2025-01-06
氢能是未来新型能源体系的关键储能介质，是推动化工领域脱碳的重要原料，已被世界各国列入本国能源化工行业发展规划。本文详细介绍了氢能的基本性质、全产业链基本概况，概述了当前氢能在国内外的应用发展现状，着重综述了氢能在化工合成、石油化工及煤化工中的开发利用进展。由于受核心材料研发成熟度低、技术标准建设不足、基础设施配套薄弱等方面的影响，氢能在化工领域中的应用仅初具规模。建议未来应致力于加强氢能应用理论与
-
状态受限机械臂的固定时间收敛双环自适应控制方法
来源:探测与控制学报 发布日期:2024-10-25
针对机械臂轨迹跟踪控制中存在状态有界、参数摄动和跟踪时间不能预知的实际工程问题，提出一种固定时间收敛的双环自适应跟踪控制算法。该算法可根据控制参数预估机械臂轨迹跟踪时间，保证轨迹跟踪误差在预设有界范围内变化，且对系统内部参数摄动和外部干扰具有较强鲁棒性。数值仿真结果表明，该算法结构简单，具有较好的控制效果和工程应用前景。
-
汽车锂电池极耳激光焊接数值模拟研究
来源:世界有色金属 发布日期:2024-11-25
本文以1060工业纯铝和T2紫铜为对象，利用有限元分析法建立铜铝激光薄板搭接焊的三维有限元模型，使用高斯体热源模拟在激光焊接过程中的温度场和应力场，得出焊接热循环曲线和残余应力的分布，确定最佳的激光焊接工艺参数，对比分析模拟结果与试验结果，并进行验证。研究结果表明：激光焊接起始时的温度瞬间超过材料的熔点；随着焊接功率以及焊接速度的调整，得出在1500W标准焊接功率下，选择其功率的78%，焊接速度为
-
融合DSP的“数字信号处理”课程教学研究
来源:科技风 发布日期:2025-01-06
“数字信号处理”是一门理论性强、知识抽象的电子信息类课程，DSP芯片是一种专门用于数字信号处理的集成电路。因此针对“数字信号处理”课程，在现有基于MATLAB开展教学的基础上，融合DSP技术教学课程内容，设计了由基础及综合设计实验，结合教学实际情况，采用个体独立与小组配合相结合的方式开展，实践表明，融合DSP处理技术实现“数字信号处理”课程中信号处理的教学研究，可有效引导学生对课程间相关知识点进行
-
智能网联汽车的车队跟驰模型及仿真研究
来源:公路交通科技 发布日期:2024-12-15
随着智能网联汽车的发展，车辆的智能化和网联化已经成为明确的发展趋势，新业态下如何实现安全与高效的交通管理与控制是亟需解决的问题。为了研究智能网联环境下的车队跟驰，探索基于规则的车辆队列形成机制，以“尽量靠近”、“速度一致”和“避免碰撞”3条智能网联环境下车辆的交互规则为基础，基于最小安全距离模型构建出一种面向智能网联汽车的车队跟驰模型。以乘坐舒适性和行程时间作为模型的综合评价指标，建立数学模型并进
-
夯实“制造业当家” 护航“百千万工程”
来源:茂名日报 发布日期:2024-12-19
本报讯 记者日前从有关部门获悉，今年以来，电白区认真贯彻落实省委“百千万工程”决策部署，坚持以实体经济为本、制造业当家，把拼经济、抓发展作为第一要务，围绕制造业不断筑基础、强体魄、稳支撑，加快重点产业发展，补短板强弱项推动全域土地整治，强化项目招引，加强政
-
超低能耗居住建筑全生命周期碳排放量与经济效益研究
来源:中国市政工程 发布日期:2024-12-10
该研究以全面了解超低能耗居住建筑碳排放量和经济效益为目标。通过生命周期评价理论（LCA）深入分析建材生产、运输，建筑建造、运行和拆除各阶段的碳排放量；利用能耗计算BESI软件模拟修改其围护结构的热工性能，使其满足各类绿色建筑节能率要求；并构建建筑成本效益模型，计算各类建筑的综合经济效益。结果表明，寒冷地区某典型超低能耗居住建筑碳排放强度为25.48 kgCO
2e/（m
-
工程教育认证背景下实践教学改革探索——以“食品毒理学实习”课程为例
来源:农产品加工 发布日期:2024-12-15
工程教育专业认证秉持以学生为中心，成果导向和持续改进的三大理念，旨在培养学生解决复杂工程问题的能力。在工程教育认证背景下，以“食品毒理学实习”教学改革为例，从教学方式到课程评价2个方面探索专业任课教师如何提高教学质量的具体方法，从而达到工程教育专业认证标准。
-
羊绒及服装产业加速提档升级
来源:邢台日报 发布日期:2024-11-10
从羊绒精梳向制作精纺羊绒面料、羊绒服装等高端产品发展；从家庭作坊到现代化企业、共享工厂；从生产加工到品牌营销、物流配送等全产业链发展…… 近年来，我市羊绒及服装产业实现由量变、质变到裂变的跨越，正以崭新的姿态阔步前行。 科技，让产业质效双收 近日，位于南
-
基于BO-LSTM的海洋浅层钻井机械钻速预测方法
来源:自动化与仪表 发布日期:2024-10-22
机械钻速是衡量钻井效率的最重要指标，而机械钻速预测可以帮助钻井工程更加有效地对钻井过程进行优化，然而机械钻速受地质特性、钻柱组合、钻井液性能、钻井参数等多因素影响，难以准确预测。该文以渤中某区块的钻井实测数据为基础，提出一种基于贝叶斯优化算法优化长短时间记忆神经网络的机械钻速预测模型，并与标准的LSTM神经网络预测模型和灰狼优化算法优化LSTM神经网络的预测模型作对比分析。选取了渤中区块的3口井进
027-87841330