汽车冲压件成型过程中常见缺陷及分析

冲压件在汽车零件中占据较大的比例,汽车制作时,首先要冲压制作零件,然后组装拼接这些零件就形成了汽车。实践研究发现,汽车冲压件的优势很大,但同时在其成型过程中,也容易出现诸多的问题,那么就需要科学分析汽车冲压件成型过程中的常见缺陷,以便后期采取相应的改进措施。     

顺丁橡胶聚合生产能力的考察

化工事业部顺丁橡胶装置1992年建成投产，经多次改造装置已达到100kt／a的生产能力。2004年3月对聚合系统的生产能力进行了考察，通过对考察期间生产数据的采集、分析，并提出了改进的措施。为聚合系统的改造提供了依据。     

对PD雷达实施有源无源复合干扰的战术应用分析

本文分析了无源、有源相结合实施速度和角度欺骗的可行性；干扰机天线波束相对载机固定（无伺服）时照射无源干扰物需要载机进行方位调整来实现。本文建立了载机运动轨迹的数学表达式，并给出典型曲线和结论。     

区域多能源系统数字孪生应用平台构建

针对缺乏支撑区域多能源系统数字孪生动态规划、运行优化等上层应用接入、管理和运行的高性能平台的现状,考虑到数字孪生应用对通信效率、数据安全的要求,借助CloudPSS云仿真平台设计了包含基础层、应用层、业务层的安全、灵活、可扩展的数字孪生应用平台的软硬件;并以贵州红枫湖区域多能源系统为试点区域,介绍了包括建模仿真、数据通...     

对PD雷达实施有源无源复全干扰的战术应用分析

本文分析了无源、有源相结合实施速度和角度欺骗的可行性；干扰机天线波束相对载机固定（无伺服）时照射无源干扰物需要载机进行方位调整来实现。本文 载机运动轨迹的数据表达式，并同典型的曲线和结论。     

基于BiLSTM-STW神经网络的锂电池剩余容量预测

针对锂电池剩余容量预测精度无法满足当前工程应用的问题，结合双向长短时记忆网络(bi-directional long short-term memory,BiLSTM)与滑动时间窗口(sliding time window,STW)算法的优点，提出一种电池剩余容量预测方法。首先分析BILSTM神经网络和STW算法原理，构建了BiLSTM-STW神经网络模型，采用自适应矩优化算法(adaptive moment estimation, Adam)对模型超参数进行优化，实现模型修正；然后选取美国国家航空航天局(National Aeronautics Space and Administration,NASA)埃姆斯研究中心锂电池数据，对数据进行处理并选取容量衰减特征数据作为神经网络的预测输入量；最后利用构建的神经网络对NASA锂电池数据集进行剩余容量预测实验。实验结果表明，所构建的神经网络模型能够精确预测锂电池的剩余容量，相比LSTM神经网络模型有更好的精确度。