机电馈能悬挂系统是一种新型悬挂系统,在实现装甲车辆车身减振同时回收地面传递给车身的振动能量。根据摆臂式机电馈能悬挂系统工作原理,建立了相应数学物理模型,基于Adams和AMEsim搭建了减振系统与馈能系统联合仿真模型,分析了行星变...机电馈能悬挂系统是一种新型悬挂系统,在实现装甲车辆车身减振同时回收地面传递给车身的振动能量。根据摆臂式机电馈能悬挂系统工作原理,建立了相应数学物理模型,基于Adams和AMEsim搭建了减振系统与馈能系统联合仿真模型,分析了行星变速器传动比、电池电阻和扭转缓冲器刚度对系统阻尼特性和馈能性能的影响。结果表明:在车速为45 km/h的铺面路、戈壁路、起伏路、砂石路4种路面工况下,车身加速度均方根值平均为4.11 m/s 2,平均馈能功率为1411.57 W,机电馈能悬挂系统有良好的减振性能和可观的馈能功率;随着行星变速器传动比增大,悬挂系统阻尼力矩和馈能功率逐渐增大,且影响显著;随着电池电阻增加,阻尼力矩和馈能功率逐渐降低;扭转缓冲器刚度变化对悬挂系统性能影响较小。展开更多
随着高通量测序技术的迅猛发展,基因组学领域迎来了数据量的爆炸性增长,这对传统生物信息学处理复杂数据模式的能力构成了严峻挑战。在此技术革新的关键时刻,深度学习作为人工智能领域的前沿技术,以其强大的数据解析与模式识别能力,为...随着高通量测序技术的迅猛发展,基因组学领域迎来了数据量的爆炸性增长,这对传统生物信息学处理复杂数据模式的能力构成了严峻挑战。在此技术革新的关键时刻,深度学习作为人工智能领域的前沿技术,以其强大的数据解析与模式识别能力,为基因组学研究注入了新的活力。本文聚焦于4种核心深度学习模型——卷积神经网络(convolution neural network,CNN)、循环神经网络(recurrent neural network,RNN)、长短期记忆网络(long short term memory,LSTM)及生成对抗网络(generative adversarial network,GAN),系统阐述了它们的基础原理,重点回顾了这些模型近5年在DNA、RNA和蛋白质研究领域的广泛应用。此外,文章进一步探讨了深度学习在畜禽基因组学中的应用案例,揭示了其在遗传特征解析、疾病预防以及遗传改良等领域的潜在应用价值与面临的挑战。通过深入分析,本文旨在阐述深度学习技术在增强基因组数据分析的准确性和处理能力方面的作用,并构建一个概念性框架,以指导畜禽基因组学研究策略的发展及其在具体场景下的应用,进而推动精准农业和遗传改良技术的发展。展开更多
文摘机电馈能悬挂系统是一种新型悬挂系统,在实现装甲车辆车身减振同时回收地面传递给车身的振动能量。根据摆臂式机电馈能悬挂系统工作原理,建立了相应数学物理模型,基于Adams和AMEsim搭建了减振系统与馈能系统联合仿真模型,分析了行星变速器传动比、电池电阻和扭转缓冲器刚度对系统阻尼特性和馈能性能的影响。结果表明:在车速为45 km/h的铺面路、戈壁路、起伏路、砂石路4种路面工况下,车身加速度均方根值平均为4.11 m/s 2,平均馈能功率为1411.57 W,机电馈能悬挂系统有良好的减振性能和可观的馈能功率;随着行星变速器传动比增大,悬挂系统阻尼力矩和馈能功率逐渐增大,且影响显著;随着电池电阻增加,阻尼力矩和馈能功率逐渐降低;扭转缓冲器刚度变化对悬挂系统性能影响较小。
文摘随着高通量测序技术的迅猛发展,基因组学领域迎来了数据量的爆炸性增长,这对传统生物信息学处理复杂数据模式的能力构成了严峻挑战。在此技术革新的关键时刻,深度学习作为人工智能领域的前沿技术,以其强大的数据解析与模式识别能力,为基因组学研究注入了新的活力。本文聚焦于4种核心深度学习模型——卷积神经网络(convolution neural network,CNN)、循环神经网络(recurrent neural network,RNN)、长短期记忆网络(long short term memory,LSTM)及生成对抗网络(generative adversarial network,GAN),系统阐述了它们的基础原理,重点回顾了这些模型近5年在DNA、RNA和蛋白质研究领域的广泛应用。此外,文章进一步探讨了深度学习在畜禽基因组学中的应用案例,揭示了其在遗传特征解析、疾病预防以及遗传改良等领域的潜在应用价值与面临的挑战。通过深入分析,本文旨在阐述深度学习技术在增强基因组数据分析的准确性和处理能力方面的作用,并构建一个概念性框架,以指导畜禽基因组学研究策略的发展及其在具体场景下的应用,进而推动精准农业和遗传改良技术的发展。
