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公输般、墨翟“兵械”攻守推演与东周机械技术进步
来源:理论学刊 发布日期:2024-11-15
《战国策·宋卫策》“公输般为楚设机”条说：“公输般为楚设机，将以攻宋。”公输般，有注家谓“鲁班之号也”，或谓“鲁之巧人”。重视技术之学的思想家墨子与公输般的攻守推演故事以“机”“巧”为主题，体现了这一时期技术发明受到社会普遍重视的情形。二者的对抗演习，属于“机械”“车弩”的比试。先进技术应用于军事，是这一历史时期表现特别突出的社会文化现象。“秦墨”史事体现出秦人对技术之学的看重。秦实现统一有诸多技
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深挖需求侧调节资源 助力新型电力系统建设
来源:中国工业报 发布日期:2024-12-02
“供需协同是构建新型电力系统的基本原则之一，也是最具活力的方向。需求侧各领域新兴的、多样化的海量终端用户为电力转型提供了资源和潜力，成为建设新型电力系统的关键支撑。”自然资源保护协会清洁电力项目副主任刘明明在近日举办的“加快构建新型电力系统：需求侧革新”
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稀土尾矿及废石在建材制造中的综合利用研究
来源:非金属矿 发布日期:2024-11-20
针对四川地区的稀土尾矿、废石资源综合利用形成的光电选尾矿和最终尾矿，探讨其在建材制造中的综合利用途径。结果表明，光电选尾矿直接作为建筑骨料的可行性较低，但适合作为替代材料用于生产高附加值钙产品；稀土最终尾矿则可用于制备硅酸盐水泥，不仅能满足GB 175—2023标准中硅酸盐水泥的要求，还能显著提升水泥的抗压和抗折强度。本研究为稀土尾矿和废石的大规模资源化利用提供了新的思路，并有助于改善环境问题。
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石油钻井套管磨损及防护措施
来源:化工管理 发布日期:2024-11-21
为延长钻井套管的使用寿命，提高耐用性，文章首先通过分析石油钻井套管的重要性和价值，说明了研究套管磨损防护的必要性；其次，通过对套管磨损原因的深入剖析，揭示了磨削、腐蚀和疲劳等因素是导致套管磨损的主要原因。探讨了石油钻井套管磨损防护面临的挑战，如参数要求高、成本较大、异常条件下防护难等。最后，提出了有效的石油钻井套管磨损防护措施，包括使用新型材料和涂层技术、控制循环载荷、减少振动冲击、针对性结构加固
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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。
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基于笛卡尔空间力补偿的柔性关节协作机械臂轨迹跟踪控制
来源:控制与决策 发布日期:2024-12-06
针对柔性关节机械臂控制精度低和轨迹跟踪控制动态性能差等问题,提出一种笛卡尔空间力补偿的轨迹跟踪控制算法,旨在提高笛卡尔空间轨迹跟踪精度.首先,介绍了串联弹性执行器(SEA)和六自由度(6-DoF)机械臂系统模型,并设计了基于神经网络模型预测控制(NNMPC)的关节空间位置-速度-力矩混合控制算法.随后,基于该关节控制器,设计了基于柔性关节机械臂的笛卡尔空间力补偿控制算法,该算法根据笛卡尔空间的跟踪
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绿色投资政策对新能源汽车企业创新绩效的影响及机制
来源:昆明学院学报 发布日期:2024-10-28
文章以2018年《绿色投资指引》为准自然实验，以2016～2020年中国A股上市公司为样本数据，运用双重差分模型(DID)考察《绿色投资指引》的实施对新能源汽车企业创新绩效的影响。研究发现：(1)绿色投资政策对新能源汽车企业创新绩效具有明显的促进作用；(2)机制研究发现，绿色投资政策主要通过提高银行信贷水平、增加股权融资规模和改善商业信用3个渠道来提高新能源汽车企业创新绩效；(3)进一步分析发现，
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逐绿向新天地宽
来源:邯郸日报 发布日期:2024-11-24
产业是发展的根基，是经济发展的引擎和动力。 市委十届八次全会提出，“深化产业发展机制改革”“培育壮大战略性新兴产业和未来产业6大产业生态圈20条产业链，支持骨干企业做强做优，扶持‘新苗’企业快速成长，培育瞪羚企业、独角兽企业”。 近年来，我市积极培育壮大新能
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虚拟现实技术在汽车构造实验教学中的应用
来源:时代汽车 发布日期:2024-11-05
虚拟现实(VR)技术作为一种新兴的信息技术，在教育领域的应用日益广泛。探讨了VR技术在汽车构造实验教学中的应用价值和实施路径；通过分析VR技术的特点及其在教学中的优势，提出了VR技术在汽车构造实验教学中的应用框架，包括虚拟实验环境构建、交互式实验操作设计、实验数据分析与评估等方面。文章还讨论了VR技术应用面临的挑战及解决策略，为进一步提升汽车构造实验教学质量和效果提供了新的思路和方法。
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基于深度学习的智能网联汽车无人驾驶障碍物检测研究
来源:时代汽车 发布日期:2024-12-05
随着智能网联汽车无人驾驶技术的快速发展，障碍物检测作为其核心技术之一，对于保障行车安全至关重要。本研究提出了一种基于深度学习的智能网联汽车无人驾驶障碍物检测方法，通过构建优化的卷积神经网络(CNN)模型并结合多传感器融合技术，实现在复杂多变的道路场景中高效、准确的障碍物检测。实验结果表明，该方法在检测精度、实时性及鲁棒性方面均显著优于传统方法，为无人驾驶技术的发展提供了有力支持。
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