电机细分技术在球机控制系统中的研究与应用

本文详细分析了步进电机双极性恒流细分驱动原理,介绍了该技术在基于ARM处理器的球机云台控制系统中的应用,并对该系统的软硬件的实现作了具体的分析,提出了对电机控制过程中振荡和失步的解决办法.     

武宁县森林扰动及驱动因子分析

森林扰动是影响陆地生态系统的重要因子,也是影响全球碳循环的重要因素.以江西省武宁县为例,利用1986-2011年14景Landsat TM/ETM+遥感影像,通过扰动指数(disturbance index,DI)时间序列轨迹分析提取森林扰动信息,并引入经验正交函数(empirical orthogonal function,EOF)分解方法定量分析了森林扰动的时空变化规律,利用GIS深入分析了自然和社会驱动因子影响.结果表明,武宁县森林扰动在1986-1998年较强,扰动面积以1992年为最大,以地区性扰动为主;2000年以后则趋于平缓,扰动以砍伐和森林火灾为主;在空间上,扰动主要发生在近道路、低海拔、低坡度和近水地区,并受地形和交通的制约,城镇化逐渐成为该地区森林扰动的一个不可忽略的驱动因子.     

梦想是创业最大的驱动

达贝妮，Pcpie视频搜索引擎CEO，也被称为互联网上最美的CEO。智慧女性、财富新锐、时尚青春、这些都是她魅力所在。     

长江三角洲城市群工业污染时空演化及其驱动因素

基于2003~2015年长江三角洲（以下简称长三角）城市群26个城市工业废水和工业SO₂排放数据,采用标准差椭圆、地理集中指数、工业环境绩效指数、空间形态差异指数等方法从宏观和微观视角对长三角城市群工业污染时空演化进行分析,同时采用对数平均迪氏分解（LMDI）模型对其工业污染排放主要驱动因素进行分解.研究发现：2003~2015年工业废水和工业SO₂排放量分别下降了16.97%和28.79%,但占全国比重仍然较高,尤其是工业废水对生态环境胁迫较大.2种工业污染空间形态均呈现出北（偏西）-南（偏东）的空间分布形态,而2种工业污染重心移动轨迹并不一致,工业废水重心总体上朝向东（偏南）方向迁移了12.85km,而工业SO₂重心总体上朝向西（偏北）方向迁移了26.89km.此外,2种工业污染主要集中分布于长江沿岸城市且污染集中度指数由高到低大致呈半圈层状向周围递减.工业发展与工业污染空间形态演变具有一致性,工业废水重心和工业SO₂重心与工业发展重心距离均在逐渐缩小,而2种工业污染-环境绩效空间分布格局并不完全一致.驱动因素方面,环境规制引起的技术改善效应是工业污染排放量减少的主要原因,而由环境规制引起的产业结构效应对工业污染排放量的影响则取决于区域发展政策,经济发展效应是工业污染排放量增加的主要原因,人口规模效应对工业污染排放量的影响较小.     

屏蔽电机主泵双金属飞轮飞射物对承压边界完整性破坏作用

目的掌握反应堆冷却剂泵双金属飞轮飞射物对承压边界完整性的影响规律。方法基于ANSYS/LS-DYNA对飞轮保持环失效后钨合金块与承压边界的碰撞过程进行分析,模拟承压边界在重要因素(电机壳厚度、钨合金块数)的影响下对飞轮飞射物的包容过程。结果在保持飞射物入射初速度不变的情况下,当电机壳厚度小于118 mm时,发生非包容性失效。改变钨合金块数(4、8、12、16块),可以发现钨合金块数越多,飞射物对承压边界施加的破坏能量就越小。结论增加电机壳厚度、钨合金块数有利于承压边界能够很好地包容住所有飞射物。该研究成果对屏蔽电机主泵惰转飞轮的可靠性设计具有重要意义。     

基于可解释性机器学习的城市O3驱动因素挖掘

受前体物排放和气象条件等因素共同驱动,大气臭氧(O₃)已成为影响城市夏季环境空气质量的主要污染物.目前物理化学机制驱动的演绎模型在进行O₃污染解析时需要的模型参数众多,运算时效性较差;数据驱动的归纳模型运算效率高,但存在可解释性差等问题.通过建立可解释性数据驱动的Correlation-ML-SHAP模型,Correlation模块挖掘O₃浓度关联影响因素,机器学习ML模块耦合可解释性SHAP模块计算各驱动因素对O₃浓度的影响贡献,实现对驱动因素的定量解析,并以晋城市2021年夏季O₃污染过程为例开展应用研究.结果表明,Correlation-ML-SHAP模型能够挖掘并利用强驱动因素模拟O₃浓度和量化影响贡献,其中ML模块采用XGBoost模型模拟准确度最佳. 2021年夏季晋城市O₃污染强驱动因素为：气温、日照强度、湿度和前体物排放水平,贡献权重为：32.1%、 21.3%、 16.5%和15.6%,其中气温、日照强度和前体物排放...     

中国碳排放及影响因素的市域尺度分析

评估区域碳排放及其与社会经济状况的关系对于制定碳减排措施至关重要.以中国339个地级及以上城市(不含新疆部分城市和港澳台地区)为研究对象,探究了非化石能源占比、土地开发度、常住人口城镇化率、第二产业占比、人均GDP和人均建设用地面积对人均CO₂排放量的影响.通过构建模拟人均CO₂排放量的贝叶斯信念网络,识别各因素对人均CO₂排放量的全局影响;采用多尺度地理加权回归模型,分析各因素对人均CO₂排放量的局部影响.结果表明：(1)2020年,中国地级及以上城市人均CO₂排放量呈现出由南向北递增,东部沿海向内陆递减的格局.(2)从全局来看,人均CO₂排放量对各因素的敏感性从高到低依次为：人均建设用地面积>人均GDP>常住人口城镇化率>土地开发度>第二产业占比>非化石能源占比.(3)从局部来看,各因素与人均CO₂排放量的空间关系方向与全局关系一致,关系强度上存在空间异质性.(4)清洁能源、脱碳技术、土地节约集约利用...     

电动汽车

这里说的电动汽车,是指对车载蓄电池直接充电,然后由蓄电池供电推动的汽车。与氢燃料电池汽车类似,电动汽车同样零排放、无污染,不受石油的限制,而且有其独特的优越性。电动汽车概念车“概念车”是指典型的整车设计。电动汽车概念车是典型的电动整车设计,区别于一般汽车的改造。要使电动汽车     

大兴安岭林草交错带植被NDVI时空演变及定量归因

探究植被动态变化并识别其驱动因素对区域生态环境恢复与可持续发展具有重要意义.基于2000～2020年MODIS NDVI数据与同期气象、 DEM和土地利用类型等数据,运用Sen+Mann-Kendall趋势分析与Hurst指数法,深入解析大兴安岭林草交错带植被时空变化特征,预测其未来演变规律,并引入地理探测器模型,定量揭示全域及不同自然地理分区尺度下,各探测因子及其交互作用对植被空间分异的影响程度和作用机制.结果表明：(1)时空演变上,2000～2020年大兴安岭林草交错带NDVI时空异质性明显,时间上以0.002 a^-1(P <0.05)的速率波动增长并于2011年发生上升突变;空间上呈“自西南向东北递增”分布格局,21年间NDVI等级转移以“中植被覆盖→中高植被覆盖”为主,植被改善区域面积远大于退化区域面积.(2)趋势预测上,大兴安岭林草交错带NDVI未来变化趋势主要为持续改善,占比37%,但以弱持续居多.(3)驱动机制上,风速、蒸发和相对湿度对全域NDVI空间分异的影响最为显著,21年间自然因素的影响呈削减态势,而人为因素的影响愈发增强,在不同植被区、...