防治苹果树腐烂病几个好方法

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注塑模冷却系统是影响注塑成形效率和质量的关键因素。目前,基于CAE分析的注塑模冷却系统设计方法存在CAD/CAE数据交互繁琐、效率低下等问题。面向注塑成形高效高质的发展要求,为了提升注塑模冷却系统设计的效率和质量,本文提出了一种基于BP神经网络的冷却系统快速分析方法,并结合模拟退火遗传算法对冷却系统布局优化进行了研究。注塑模冷却系统影响因素众多。本文首先对相关因素进行了理论分析,结合注塑模冷却系统
随着信息技术的高速发展,现有的存储技术越来越难以满足市场的需求,研发新的存储技术成为未来发展的重要趋势。相变存储器凭借其读写速度快、存储密度高、操作功耗低的特点,成为最具潜力的下一代存储技术。基于相变存储器的三维存储技术近年来更是取得了重大的突破。然而,随着器件集成度的不断提高,存储单元间的热串扰问题越来越严重,并且随着器件温度的升高,单元阻值漂移还会带来误读等问题,影响器件可靠性。针对上述问题,
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CAE分析已广泛应用于注塑模具设计,有效的提高了模具设计质量,缩短了产品开发周期。CAE数据贯穿模具设计流程,为不同部门工程师提供了足够的信息支撑,但由于数据的复杂性和隔离性使得设计信息无法直接进行应用,导致大量的时间浪费在制作中间文档和重复建模上,效率低下。同时,模具企业在生产过程中积累了大量的CAE数据,但由于缺乏有效的数据管理,使得历史CAE分析案例难以共享。针对上述问题,本文对注塑模具CA
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