本发明公开了一种机床固定结合部动态特性的检测方法。该方法将固定结合部看成一种等截面的虚拟材料，虚拟材料与固定结合部两侧的零件皆为刚性连接。通过检测构成结合部零件的弹性模量、泊松比、密度、屈服强度、硬度和几何尺寸参数，得到该虚拟材料的弹性模量、泊松比、密度、厚度，虚拟材料与固定结合部两侧的二个零件刚性连接，根据计算出的虚拟材料弹性模量、泊松比、密度总共 3个参数，输入到有限元软件中，检测出含结合部的复杂部件的一些动态特性(如振型、固有频率、位移等)。理论与实验前 6 阶固有频率的相对误差在(-10～1

XM-D020尿的形成电动模型   XM-D020尿的形成电动模型显示血液循环与尿的生成过程途径，尿的形成包括肾小球的过滤，肾小管、集合管的重吸收和分泌排泄三个连续的生理过程。 一、示教内容： ■ 模型的结构为肾单位（由肾小体和肾小管组成）。 ■ 尿的生成过程是教学的难点及重点，模型的解剖部分突出了结构的特点，表现肾单位的结构及尿的生成过程。 ■ 肾小球做剖面，近端小管，远端小管部分做剖面，集合管与乳头之间做剖面。 ■ 尿的形成包括肾小球的过滤，肾小管、集合管的重吸收和分泌、排泄三个连续的生理过程 ，此过程用灯光显示。 ■ 在近端小管中显示葡萄糖和氨基酸等结构。 ■ 在集合管和乳头管之间的剖面上显示无机盐、水分等结构。   二、技术参数： ■ 尺寸：47×16×72cm ■ 材质：PVC材料+铝合金边框   三、标准配置： ■ XM-D020尿的形成电动模型：1台 ■ 说明书：1册 ■ 保修卡合格证：1张

产品详细介绍LA-S植物根系分析仪系统（独立版）1、用途：用于对洗净后的根系图像进行多参数、批量化的自动分析。2、系统组成：双光源扫描成像仪及根盘附件、分析软件和电脑（电脑另配）。3、 主要性能指标：配光学分辨率4800×9600、A4加长的双光源彩色扫描仪。根系反射稿幅面为355.6mm×215.9mm，透扫幅面为304.8mm×203.2mm，最小像素尺寸0.005mm×0.0026 mm。可分析测量：1)根总长；2)根平均直径；3)根总面积；4)根总体积；5)根尖计数；6)分叉计数；7)交叠计数；8)根直径等级分布参数；9)根尖段长分布，10）可不等间距地自定义分段直径，自动测量各直径段长度、投影面积、表面积、体积 等，及其分布参数；11）能进行根系的颜色分析，确定出根系存活数量，输出不同颜色根系的直径、长度、投影面积、表面积、体积。12）能进行根系的拓扑分析，自动确定根的连接数、关系角等，还能单独地自动分析主根或任意一支侧根的长度和分叉数等，可单独显示标记根系的任意直径段相应各参数（分档数、档直径范围任意可改，可不等间距地自定义），并能进行根的分叉裁剪、合并、连接等修正，修正操作能回退，以快速获得100%正确的结果。13）能用盒维数法自动测根系分形维数。可分析根瘤菌体积在根系中的占比，以客观确定根瘤菌体贡献量。14）大批量的全自动根系分析，对各分析结果图可编辑修正。15）能做根系生物量分布的大批量自动化估算。16）能自动测量油菜、大豆等果荚的果柄、果身、果喙部分的粗细、长、弧长、玄高等参数。17）能自动测量各种粒的芒长。18）能测各类针叶的叶面积、长度、粗细。19）各分析图像、分布图、结果数据可保存，分析结果输出至Excel表，可输出分析标记图。推荐选配品牌电脑：品牌电脑（酷睿i5 CPU / 8G内存/ 19.5”彩显/无线网卡，5个以上USB2.0口，运行环境Windows 10完整专业版或旗舰版）。

本发明公开了一种应用于智能配电网的双有源桥直流变换器软启动控制方法，先解锁原边全桥，闭锁副边全桥和外移相角的闭环控制，原边全桥采用斩波控制，开关管Q3和开关管Q4以50％的占空比互补导通，开关管Q1和开关管Q2采用变占空比控制，并且每个开关周期以一定的步长增加；当副边电压上升到足以驱动开关管，且开关管Q1和开关管Q2的占空比都增至0.99时，解锁副边全桥及外移相角的闭环控制；当输出电压达到额定值时，切入负载，输出电压稳定完成启动过程。本发明有效抑制双有源桥直流变换器在启动过程中的电流过冲，保证电流的正负对称，降低对开关管的耐流要求，降低成本，避免变压器偏磁现象，降低变压器的容量、体积和成本。

（一）成果背景 分布式光伏可在用户侧就近安装与消纳，减少因长距离输送带来的线路损耗问题，在新型电力系统建设中发挥着重要作用。2021年6月，国家能源局综合司发布了《关于报送整县（市、区）屋顶分布式光伏开发试点方案的通知》，用以推动分布式光伏高质量发展、支撑新型电力系统建设。在该政策的推进下，分布式光伏容量迅猛增长。截至2021年底，国内分布式光伏装机容量已达到107.5GW，约占光伏总装机容量的三分之一，且其增长速度已经超过了集中式光伏。 （二）痛点问题 对于配电网来说，光伏出力易受天气因素影响，具有极强的随机波动特性，大规模分布式光伏接入，一方面加剧了配电网负荷短时波动，影响电力实时平衡，制约负荷预测精度提升；另一方面，分布式光伏出力特性与负荷特性的不匹配造成其难以消纳，为有源配电网运行管理带来严峻挑战。 对于电力市场交易来说，随着新一轮电力体制改革的持续深入，分布式光伏所有者作为售电商参与市场竞争成为必然趋势。分布式光伏出力的不确定性与短时剧烈波动性，使得分布式光伏电站/售电商难以制定合理的市场交易策略与电力交易合同，面临严重的市场风险。 因此，亟需精准的分布式光伏功率预测，为有源配电网调度运行、分布式光伏消纳，分布式光伏参与电力市场等提供有力数据支撑。 （三）技术方案 1、基于变分模态分解与动态图卷积网络的分布式光伏功率预测 首先利用变分模态分解各分布式光伏复杂出力序列分解为相对简单、波动较小的不同频率子序列，以减小场站间关联关系的挖掘难度。然后，基于分布式光伏场站间时空关联性处于动态变化中的考虑，利用全连接神经网络将各节点特征映射到多维空间，而后利用时域卷积挖掘跨节点关联关系，由此以数据驱动方式挖掘各频率下各场站子序列关联性，有效实现子序列动态图结构的构建。最终，基于可用于非欧式空间结构数据建模的卷积神经网络，将其与动态图结构结合，建立考虑动态时空关联性的图卷积预测模型，针对不同频率下出力子序列分别预测，而后重构得到各场站功率进而获取配电网分布式光伏总功率。 2、基于深度联邦学习的分布式光伏发电功率预测 首先，基于长短期记忆神经网络构建时域自编码器模型，该模型编码器用于提取每个时间步输入的时域特征，而后利用解码器将该特征向量转换为输出序列进行未来时间步的预测，自编码能显著增强长短期记忆神经网络的时域建模能力。而后，利用注意力机制解决其在处理长输入时间序列时会导致解码器面临特征冗余问题，且使模型聚焦于对输出更关键的时域特征。由此，利用注意力自编码预测模型通过对时域特征的有效挖掘实现功率预测精度的进一步提升。 在此基础上，开发了用于分布式光伏功率预测的联邦学习框架，在该框架中，本地用户仅需将本地模型进行共享，无需数据的传输，而后由中央服务器进行模型的聚合以实现用户间信息共享。在各本地场站进行注意力自编码预测模型的训练；在中央服务器，基于联邦平均算法实现各本地预测模型的汇聚、全局模型的生成与下发。在保证数据隐私性的前提下取得与传统集中式机器学习训练近似的预测效果。 （四）竞争优势 1、有效表征广域分布式光伏集群间时空关联特征，实现分布式光伏功率预测精度提升。 当缺乏气象实测或预报数据时，考虑分布式光伏时空相关性可有效提升分布式光伏功率预测精度。现有研究多利用各光伏场站地理距离或者整体出力表征时空相关性。这种静态建模方式在分布式光伏出力模式长期稳定的情况下，可以取得较好的预测效果。然而，易受天气因素的影响，分布式光伏出力极易发生短时波动，因而各场站关联性处于动态变化过程。以恒定的场站间关联关系去考虑这种复杂的集群出力序列，显然无法反映天气影响下分布式光伏出力短时变化，难以实现功率预测精度的有效提升。 所提的基于变分模态分解与动态图卷积网络的分布式光伏功率预测方法，利用数据驱动方式实现挖掘各场站间关联特性的动态实时挖掘。在基础上，考虑到不同模态分量下各场站间关联关系的差异性，将各场站原始功率分解为了相对简单、波动较小的不同频率模态分量，减小关联关系的挖掘难度。 2、有效保证各分布式光伏数据隐私性，且能取得与传统集中式机器学习训练方式近似的预测效果 现有的数据驱动预测方法性能在很大程度上依赖于训练数据的数量，因此大多以一种集中的训练方式实现，即中央服务器汇聚来自各场站的运行数据而后进行模型的训练。然而，这种集中训练的方式会期限数据隐私，使用户信息暴露在公共环境而导致被外部攻击者进行数据分析、行为探测等。此外，在竞争激烈的电力市场中，分布式光伏场站所有者可能不愿共享数据。这些因素使传统模型训练方式难以实现。 所提的基于深度联邦学习的分布式光伏发电功率预测方法，利用注意力自编码模型在本地场站进行建模预测，实现对本地功率时域特征的有效挖掘；利用分散式训练的联邦学习框架，实现各场站预测模型信息共享，有效保证本地用户的数据隐私的同时取得不错的预测效果。 创新点 1、考虑了场站间关联关系的动态性。对于分布式光伏，虽然场站数量众多、分布广泛，但是其位置临近，由于云团运动等气象因素导致的相关性较强。所提方法以数据驱动方式根据网络当前的各场站输入功率进行关联关系的动态表征，实现功率预测精度的有效提升。 2、在保障各分布式光伏站点数据隐私应的前提现实现信息共享。利用自编码结构进一步提升LSTM的时间序列建模能力；利用注意力机制模型聚焦于对预测更关键的输入特征，以此实现时域特征的有效挖掘。在此基础上，利用联邦学习框架聚合各本地模型，实现各站点信息聚合，实现精度有效提升。 市场前景 随着新型电力系统建设目标的推进，分布式光伏装机容量呈爆发式增长。所研成果可应用于配电网负荷预测、用户可调度容量评估、激励型需求响应基线负荷估计等场景中，为高比例分布式光伏有源配电网的安全、经济、高效运行，维持电力平衡等工作提供重要参考。同时，随着分布式光伏逐步参与到电力市场，所研成果可为分布式光伏售电商制定最优的交易策略，签订合理的价格合同提供有力数据支撑。综上所述，所研成果市场前景广阔。

 采用直流技术对海上风能进行汇聚和传输可以同时提高系统可靠性和灵活性，DC/DC变换器用于匹配不同电压等级以及接入直流发电和储能设备，为实现中高压直流电网中高效可靠的直流-直流变换，本项目首先研究中高压模块化多电平DC/DC变换器的可行电路拓扑结构，研究模块化多电平DC/DC变换器的运行和控制机制，解决均压控制问题，实现其电压和功率控制功能。依据理论研究成果，本研究组开发了60kW模块化多电平DC/DC变换器样机，对样机的测试结果验证理论分析以及所提出控制算法的有效性。 通过本项目的实施，解决了模块化多电平DC/DC变换器的调制、均压、控制等关键问题，验证其应用于直流电网的可行性。为未来直流电网的建设提供率了重要的理论参考和工程借鉴依据。 在本项目实施过程中，以国家千人计划，项目和中英自然科学基金项目为依托，本研究组与国家电网电力科学研究院、英国Strathclyde大学、英国Aberdeen大学合作开发了“带有DC/DC直流电压变换的大型新能源多端直流接入系统”的实证平台，研究和验证了直流电网的运行机制。针对模块化多电平DC/DC变换器，本研究组已申请专利一篇，发表多篇论文。

本发明涉及机械疏花疏果领域，特别涉及一种可调节式多轴旋臂疏花疏果机及其使用方法。该机械包括悬挂连接装置、方向调节机构、角度调节机构和旋转臂机构。该机械使用时，可直接挂装在农用拖拉机上，接通液压油管便可进行果园的疏花疏果作业。该机械能够调节疏花疏果机的横向长度、纵向高度以及角度后进行作业，具有良好仿形效果；其旋转臂机构的边条组(9)范围可根据不同果树和不同树形的实际需要变化，使单次疏花疏果范围可适应实际需求，具有适应性强的特点，且可大幅提高疏花疏果效率。

忆阻器，全称记忆电阻器(Memristor)。惠普公司的研究人员首次做出纳米忆阻器件，掀起忆阻研究热潮。纳米忆阻器件的出现，有望实现非易失性随机存储器。并且，基于忆阻的随机存储器的集成度、功耗、读写速度都要比传统的随机存储器优越。此外，忆阻是硬件实现人工神经网络突触的最好方式。由于忆阻的非线性性质，可以产生混沌电路，从而在保密通信中也有很多应用。目前，有机忆阻器普遍具有稳定性差、工作机理模糊不清、红外响应差的不足。所以，研究人员希望能够开发出具有高稳定性且红外响应好的有机忆阻器。

本发明公开了一种基于共栅ｃａｓｃｏｄｅ低噪声放大器的增益调节结构，包括粗调和细调两种模式，粗调模式通过减少ｃａｓｃｏｄｅ管ＮＭ２跨导的同时并联额外负载电阻的方式，减少从ｃａｓｃｏｄｅ管ＮＭ２源极看进去的等效负载阻抗来调节增益，细调模式通过并联额外负载电阻的方式，减少从ｃａｓｃｏｄｅ管ＮＭ２源极看进去的等效负载阻抗来调节增益。本发明采用细调通过使用耦合电容，构造了虚拟地，调节范围更大；另外由于到电源隔直电容的作用，细调支路几乎没有直流电流流过，同时粗调级将原ｃａｓｃｏｄｅ管中的部分电流抽取过来为己所用

本发明公开了一种基于半路径时序预警法的监测点偏差调节电路，该电路由监测点偏差率检测模块和时钟占空比调节模块组成。监测点偏差率检测模块通过ＴＤＣ分别检测关键路径起始点、监测点和末端点与关键路径起始点的延时，并通过ＴＤＣ的输出级数表示出来，ＴＤＣ将输出信号传输给ＡＣＵ，ＡＣＵ再将计算出的监测点偏差率和阈值相比较，当监测点偏差率大于阈值时，时钟占空比调节信号拉高。 时钟占空比调节模块在时钟占空比调节信号拉高时逐级增加时钟占空比，直到时序预警信号拉低，此时停止调节时钟占空比，最终实现降低由于路径监测点偏差而损失的功耗收益。