简介：利用风力发电原理,制作简易定桨距风力发电实验装置。测量风力发电装置输出功率及风能利用系数,利用测量结果探究同风速下风力发电机有关运行参数随桨距角改变的变化规律。

简介：自然数集按（mod6）排列后，将自然数符号螺旋对称分布的规律与自然律有机关联起来研究，从中发现数集中部分合数M中所包含相同素因子P，q周期分布与等距传递的规律，即双重素数P,q实项、虚项原构、同构同因子对应组螺旋对称分布结构的形式与规律，可模拟宇宙万物的时空螺旋运动状态，模拟DNA双螺旋结构碱基（A、T、G、C）序列遗传密码结构与形式。亦可作为一种创新方法开发应用研究，为研究DNA序列结构的数学编码，研究宏观宇宙、中观生物、微观质量的对应螺旋运动状态，预测宇宙万物相互关联相互作用的变化规律与趋势，构建基于宇宙中空时序的自然数双重素数因子对应组（多组）螺旋延伸的数码模型，高度抽象探讨与理解宇宙万物运动变化的原本规律，为相关问题的表述与解决提供数码螺旋的解决方案。

简介：采用Br模型研究了控制螺旋波破碎问题。考虑到螺旋波破碎是由于多普勒不稳定产生的,我们提出在均匀介质中引入不可激发介质缺陷和可变性介质缺陷,通过让螺旋波波头绕缺陷运动来稳定螺旋波。研究结果表明,不同的介质缺陷稳定螺旋波的能力有所不同,可变性介质缺陷防止螺旋波破碎的能力更强。这些研究结果能够为心脏学家防止心颤致死提供有用的信息。

简介：数值模拟研究了钾离子电流对心脏系统中的螺旋波的影响,通过适当减小GK1可以有效抑制心脏中的螺旋波。抑制的物理机制为适当减小GK1可以抑制各种离子电流的激发,导致螺旋波无法自我维持。

简介：目的:基于支持向量机回归(SVR)模型在非线时间序列的预测能力及经验模态分解(EMD)方法在处理非线性非平稳性的优势,提出一种复合自回归经验模态分解支持向量机回归(AR-EMDSVR)模型,提高非线性非平稳船舶运动极短期预报精度。创新点:1.研究非线性非平稳船舶运动的极短期预报问题,提出一种复合的预报方法;2.基于不同层次的预报模型和模型试验数据,分析非线性非平稳性对极短期预报精度的影响。方法:1.在SVR模型中引入基于自回归(AR)预报端点延拓的EMD方法,形成复合的AR-EMDSVR预报模型;2.基于集装箱船模水池试验运动数据将AR-EMD-SVR模型与AR、SVR和EMD-AR三种模型进行比较,分析非线性非平稳性对极短期预报的影响以及不同模型的预报性能。结论:1.AR-EMD方法能够有效的克服非平稳对极短期预报模型(AR和SVR)在精度上所带来的不良影响;2.基于船模试验数据的预报结果表明:相较于AR、SVR和EMD-AR三种预报模型,基于AR-EMD-SVR模型的非线性非平稳船舶运动极短期预报结果具有更高的精度。