基于UML类图模型的一致性检查方法

UML中的类图采用直观的图形化表示方法,有效描述了待建系统的静态特征,为系统设计人员发现系统模型中存在的不一致性和冗余等问题,提供了有效的分析工具.但是对于复杂的系统,完全依靠系统分析人员发现模型中存在的不一致性和冗余等问题是不现实的,应当为建模工具赋以模型自动一致性检查功能.SHOIQ(D)是描述逻辑家族中可判定的子集,它在保证推理可判定的同时,具备较强的描述知识能力.鉴于上述特点,通过从UML类图图元中抽取语义.用SHOIQ(D)形式化描述类图图元,借助自动推理引擎,从而使基于UML类图模型的自动一致性检查功能得到实现.根据该方法改进后的建模工具,可以自动发现基于UML类图模型中存在的不一致性和冗余等问题.     

基于Android平台的无线打印模块设计

在ARM芯片AT91RM9200上构建了无线打印模块的硬件平台,在Android操作系统上完成了软件平台的搭建,通过调用Linux内核的CUPS,实现移动终端在Android系统上直接打印文件的功能。     

Dell Precision T5400、T7400上市

2007年12月,本刊讯,戴尔公司面向国内市场推出两款全新Dell Precision工作站产品——Dell Precision T5400及T7400。Dell Precision T5400和Dell Precision T7400在目前戴尔工作站产品中体现了最高级别的性能和可扩展性。     

不同应力状态下铝合金变形及损伤机理的研究

利用改装的Arcan夹具对铝合金（6063）的蝶形试样进行0°，30°，45°，60°，90°的拉伸及拉伸卸载试验，研究了铝合金在不同应力状态下变形及损伤机理。结果表明：铝合金在不同应力状态下的工程应力一应变曲线明显不同。0°加载时，在蝶形中心产生微孔洞，微孔洞之间剪切，从而产生了微裂纹。随着微裂纹的扩展、连接导致试样断裂。随着试样中三轴应力度的减小，在蝶形试样中心的剪切应力不断增大，同时在蝶形试样中的剪切变形带越来越集中。显微裂纹首先在剪切带中产生，随着微裂纹的扩展导致试样的断裂。90°拉伸时，在蝶形中心形成明显的剪切变形带。90°加载时，在试样中产生的剪切带是形变剪切带而非相变剪切带。利用有限元软件ABAQUS对不同角度拉伸试验进行模拟，从而得出了不同应力状态下的塑性区的形状和大小。     

碳化木耳多孔碳的制备及在硫正极中的应用

以冷冻干燥的木耳为前体,在不同碳化温度下,制备了孔结构和表面化学性质可调的碳材料.测试结果表明,碳化温度在450～650℃时,所制备的碳材料含氧官能团丰富但缺乏孔道结构;而碳化温度在800～900℃时,所制备的碳材料富含微孔和介孔结构(795 m2/g),但缺乏表面基团.将碳材料作为硫的载体制备碳硫复合材料.实验表明具有丰富微孔和小介孔结构的LD900材料,其微孔对含硫物种具有一定限制作用,使LD900-S呈现3个放电平台,由于微孔和小介孔在循环过程中易被阻塞,致使其循环稳定性较差.而富含极性含氧官能团的LD450材料,则对含硫物种表现出更强的化学吸附作用,所制备的LD450-S正极具有更优的循环稳定性和倍率性能,在0.1 C倍率下,100次循环后比容量仍有577 mA·h/g,在1 C倍率下仍有650 mA·h/g的放电比容量.     

四通阀控单出杆液压缸动态特性的研究

根据液压伺服系统的基本理论,对四通阀控单出杆液压缸的数学模型进行了深入研究,推导了四通阀控单出杆液压缸的传递函数.根据负载性质的不同,对传递函数作了简化,并分析了四通阀控单出杆液压缸的动态特性.研究表明,与四通阀控双出杆液压缸相比,四通阀控单出杆液压缸的动态特性有所下降.     

一种天然维生素E微囊的制备及其性能表征

使用几种不同的壁材及乳化剂对天然维生素E进行微胶囊化,通过对比微囊化效果确定最佳选材及条件,并对最终产品各项性能指标进行测定.结果表明,最佳壁材为纯胶(GUM 2000)与蔗糖,最佳乳化剂为蔗糖酯S1570(HLB 15),壁材比例m(纯胶)∶ m(蔗糖)为2∶1,乳化剂加入量为0.5％,喷雾干燥进风口温度180～19...     

论淮扬菜的地理标志保护

淮扬菜有着悠久的历史和深厚的文化底蕴,深受消费者喜爱,然而近年来各地假冒淮扬菜之名的行为屡屡出现,现有法律难以为淮扬菜提供有力的保护依据.通过地理标志的专门立法可以弥补现有法律体系的不足,为淮扬菜提供整体有效的保护,因此迫切需要将其纳入地理标志的保护范围内.     

采用深度迁移学习定位含直驱风机次同步振荡源机组的方法

随着新能源电力电子器件的广泛接入,电力系统次同步振荡问题的诱发机理越来越复杂.为了能够及时定位到诱发次同步振荡的机组并采取措施,基于深度迁移学习提出了一种次同步振荡源定位的方法.该方法首先依据开环模式谐振理论构建仿真系统,并在仿真系统中获取训练数据样本;其次,运用卷积神经网络(CNN)进行振荡源特征提取并建立训练定位模型;最后,通过迁移学习将训练模型迁移到实际系统,以实现定位模型的应用.为验证所提方法的有效性,设计了含直驱风机并网的电力系统的仿真系统测试算例.结果表明,该方法相比于传统的特征值分析方法,具有定位准确率高、在线应用方便等优势.该方法能够在较短时间内给出判别结果,为实现振荡源的在线识别奠定了基础.     

基于对抗式迁移学习的含柔性高压直流输电的风电系统次同步振荡源定位

风电场经柔性高压直流输电(VSC-HVDC)接入交流系统会产生次同步振荡(SSO),定位风电场SSO源并及时采取针对性抑制措施是迫切需要解决的问题.该文通过建立风电场经VSC-HVDC并网电力系统线性化模型,分析风电场因发生交互而诱发SSO的机理,提出基于对抗式迁移学习的风电场SSO源定位方法.该方法通过对仿真系统与实际系统的振荡特征进行对抗学习,缩小了仿真系统与实际系统的域差异,实现仿真系统离线建立的定位模型能够迁移到实际系统中进而对风电场次同步振荡源进行在线定位.通过设计多风电场经VSC-HVDC并网电力系统应用案例,验证分析了所提方法在不同系统中均具有较高的定位精度.这对电网调度运行基于广域测量系统识别振荡源或提供振荡抑制策略具有重要参考价值.