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高等教育領(lǐng)域數(shù)字化綜合服務(wù)平臺(tái)
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編織結(jié)構(gòu)陶瓷基復(fù)合材料力學(xué)性能預(yù)測(cè)及強(qiáng)度分析技術(shù)
編織結(jié)構(gòu)陶瓷基復(fù)合材料由于其耐高溫、抗氧化的特點(diǎn)，是高推重比航空發(fā)動(dòng)機(jī)高溫部件最有應(yīng)用前景的候選材料。在此背景下，研究開(kāi)發(fā)了編織結(jié)構(gòu)陶瓷基復(fù)合材料力學(xué)性能預(yù)測(cè)和結(jié)構(gòu)強(qiáng)度分析技術(shù)。 項(xiàng)目通過(guò)穩(wěn)態(tài)熱固耦合平衡方程推導(dǎo)建立了熱固耦合雙尺度漸進(jìn)均勻化分析方法，得到宏細(xì)觀物理量間的對(duì)應(yīng)關(guān)系偏微分方程。利用變分原理推導(dǎo)得到宏細(xì)觀物理量對(duì)應(yīng)關(guān)系方程的有限單元形式，完成熱固耦合雙尺度漸進(jìn)均勻化分析程序的開(kāi)發(fā)；針對(duì)編織結(jié)構(gòu)復(fù)合材料的多尺度結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，完成了復(fù)合材料的細(xì)觀、微觀多尺度RVE建模方法研究。最后，通過(guò)引入材料分布模型描述復(fù)合材料構(gòu)件局部材料坐標(biāo)，建立了復(fù)合材料構(gòu)件宏細(xì)微觀多尺度熱固耦合分析體系。 此項(xiàng)技術(shù)通過(guò)多尺度RVE建模、熱固耦合雙尺度均勻化分析能夠較為準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)陶瓷基復(fù)合材料及其構(gòu)件的熱力學(xué)性能，得到相關(guān)材料參數(shù)，為材料的應(yīng)用提供分析方法。應(yīng)用此項(xiàng)技術(shù)，復(fù)合材料熱力學(xué)性能預(yù)測(cè)值與材料單位提供的實(shí)驗(yàn)值相吻合，預(yù)測(cè)的宏觀彈性模量與拉伸實(shí)驗(yàn)測(cè)量值最大相對(duì)誤差12%以?xún)?nèi)。同時(shí)開(kāi)展陶瓷基復(fù)合材料發(fā)動(dòng)機(jī)典型結(jié)構(gòu)實(shí)驗(yàn)研究，應(yīng)變預(yù)測(cè)值與實(shí)驗(yàn)測(cè)量值最大相對(duì)誤差7%以?xún)?nèi)。
北京航空航天大學(xué)
2021-04-13
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一種黃粉蟲(chóng)天然抗氧化八肽的分離鑒定及功能分析
本發(fā)明涉及一種黃粉蟲(chóng)肽的分離鑒定及功能分析方法，采用超聲處理、技術(shù)篩選、超濾分子截流、分子篩、反相高壓液相色譜(HPLC)柱層析、質(zhì)譜和氨基酸分析等技術(shù)，從誘導(dǎo)的黃粉蟲(chóng)中分離到氨基酸序列為SEQ?ID?NO : 1的八肽，并進(jìn)一步驗(yàn)證其抗氧化活性，證實(shí)其抗氧化功能強(qiáng)于谷胱甘肽，為該天然抗氧化八肽的產(chǎn)品開(kāi)發(fā)應(yīng)用奠定了基礎(chǔ)。
青島農(nóng)業(yè)大學(xué)
2021-01-12
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長(zhǎng)直注塑件注塑工藝參數(shù)對(duì)翹曲變形的模流分析
對(duì)不同注塑工藝參數(shù)下長(zhǎng)直注塑件翹曲變形進(jìn)行模流分析，結(jié)果表明，澆注 遠(yuǎn)端處的翹曲變形量較大，澆注入口處的翹曲變形量較小。保壓時(shí)間的增加，可 以降低塑件的翹曲變形。保壓壓力增加,塑件整體翹曲變形減小，尤其在澆注入 口處比較明顯。熔體溫度從 230°C提高到 270°C，塑件整體翹曲明顯減小，特別 在澆注遠(yuǎn)端處比較明顯。降低模具溫度，對(duì)降低注塑件的翹曲變形有顯著地效果。
上海理工大學(xué)
2021-01-12
大學(xué).jpg){kind=logo}
基于大數(shù)據(jù)分析技術(shù)小于胎齡兒的預(yù)測(cè)與干預(yù)模型
北京工業(yè)大學(xué)
2021-04-14
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一種基于應(yīng)用性能損失分析的數(shù)據(jù)中心功率配給方法
本發(fā)明公開(kāi)了一種基于應(yīng)用性能損失分析的數(shù)據(jù)中心功率配給 方法，數(shù)據(jù)中心管理員通過(guò)廠商或?qū)嶒?yàn)室實(shí)測(cè)獲得服務(wù)器機(jī)型的 CPU 使用率和功率對(duì)應(yīng)關(guān)系的配置信息，服務(wù)器中的監(jiān)控模塊提取 CPU 使 用率數(shù)據(jù)并上報(bào)給中心數(shù)據(jù)庫(kù)，數(shù)據(jù)分析模塊抽取中心數(shù)據(jù)庫(kù)中的 CPU 使用率數(shù)據(jù)，并比照服務(wù)器配置信息，分析計(jì)算服務(wù)器在任意功 率配給下的應(yīng)用性能損失值，計(jì)算完成后，數(shù)據(jù)分析模塊生成功率配 給調(diào)整指導(dǎo)單，用以指導(dǎo)數(shù)據(jù)中心管理員制定服
華中科技大學(xué)
2021-04-14
農(nóng)業(yè)大學(xué).jpg){kind=logo}
基于云技術(shù)的商品溯源及消費(fèi)流向統(tǒng)計(jì)分析方法及系統(tǒng)
本發(fā)明公開(kāi)一種基于云技術(shù)的商品溯源及消費(fèi)流向統(tǒng)計(jì)分析方法及系統(tǒng)，本發(fā)明中采用所述云計(jì)算平臺(tái)與云計(jì)算終端相互協(xié)作的云技術(shù)架構(gòu)，由所述云計(jì)算平臺(tái)負(fù)責(zé)億級(jí)加密二維碼的編碼、壓縮、加密、生成、激活、賦值及管理，并為消費(fèi)者提供商品溯源服務(wù)，為企業(yè)提供消費(fèi)流向統(tǒng)計(jì)分析服務(wù)；所述云計(jì)算終端負(fù)責(zé)賦予商品加密二維碼標(biāo)識(shí)，本發(fā)明利用云技術(shù)強(qiáng)大的計(jì)算能力和性能，以及方便的
中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)
2021-04-14
基于云技術(shù)的商品溯源及消費(fèi)流向統(tǒng)計(jì)分析方法及系統(tǒng)
本發(fā)明公開(kāi)一種基于云技術(shù)的商品溯源及消費(fèi)流向統(tǒng)計(jì)分析方法及系統(tǒng)，本發(fā)明中采用所述云計(jì)算平臺(tái)與云計(jì)算終端相互協(xié)作的云技術(shù)架構(gòu)，由所述云計(jì)算平臺(tái)負(fù)責(zé)億級(jí)加密二維碼的編碼、壓縮、加密、生成、激活、賦值及管理，并為消費(fèi)者提供商品溯源服務(wù)，為企業(yè)提供消費(fèi)流向統(tǒng)計(jì)分析服務(wù)；所述云計(jì)算終端負(fù)責(zé)賦予商品加密二維碼標(biāo)識(shí)，本發(fā)明利用云技術(shù)強(qiáng)大的計(jì)算能力和性能，以及方便的
中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)
2021-04-14
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華中師范大學(xué)劉磊教授在幾何分析領(lǐng)域取得新進(jìn)展
近日，我校數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)學(xué)院劉磊教授與上海交通大學(xué)朱苗苗教授合作的論文Asymptotic analysis for Sacks-Uhlenbeck$\alpha$-harmonic maps from degenerating Riemann surfaces被Memoirs of the American Mathematical Society接收發(fā)表。
華中師范大學(xué)
2022-10-11
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基于豐度顯著性分析的高光譜圖像解混方法及系統(tǒng)
本發(fā)明提供基于豐度顯著性分析的高光譜圖像解混方法及系統(tǒng)，包括建立待處理的高光譜遙感圖像 的端元光譜庫(kù)；用基于稀疏回歸的混合像元分解方法對(duì)每個(gè)像元進(jìn)行初步混合像元分解并按照豐度值的 大小降序排列，對(duì)排序后的豐度序列進(jìn)行顯著性分析，得到顯著性豐度的臨界值，然后根據(jù)預(yù)設(shè)的顯著 性豐度閾值進(jìn)行判斷組成該像元的稀疏表示端元子集；最后采用豐度約束的最小二乘法再次進(jìn)行混合像 元分解，將結(jié)果作為最終的混合像元分解結(jié)果。本發(fā)明可以得到更為稀疏和準(zhǔn)確的像元表示端元
武漢大學(xué)
2021-04-14
一種人行橫道線自動(dòng)檢測(cè)分析方法及系統(tǒng)
一種人行橫道線自動(dòng)檢測(cè)分析方法及系統(tǒng)，包括輸入街景的影像，將影像分為訓(xùn)練組和測(cè)試組，利 用訓(xùn)練組訓(xùn)練用于檢測(cè)人行橫道線的分類(lèi)器；例如分類(lèi)器對(duì)測(cè)試組影像進(jìn)行人行橫道線的檢測(cè)識(shí)別，通 過(guò)后期處理排除錯(cuò)誤檢測(cè)；利用分類(lèi)器對(duì)訓(xùn)練組影像進(jìn)行人行橫道線的檢測(cè)識(shí)別，并通過(guò)后期處理排除 錯(cuò)誤檢測(cè)；根據(jù)步驟 4 所得各測(cè)試組影像的識(shí)別結(jié)果和步驟 5 所得各訓(xùn)練組影像的識(shí)別結(jié)果分別統(tǒng)計(jì)檢 測(cè)結(jié)果，包括對(duì)任一張測(cè)試組影像或訓(xùn)練組影像，依照橫坐標(biāo)值的不同，對(duì)每一個(gè)識(shí)別
武漢大學(xué)
2021-04-14