简介：往复式活塞气体流量标准装置能扩展活塞装置的流量范围并延长有效检定时间,在简述该装置的结构和工作原理的基础上,针对原系统PLC控制器灵活性不足及ADC精度较低的缺点,提出了一种基于TMS320F2812的往复式活塞气体流量标准装置控制器.介绍了该控制器的硬件构成和软件框架,研究了ADC的校正措施进而提高了ADC精度,实现了伺服电机基于PWM输出的恒速控制和SPWM输出的变速控制.结果表明该控制器ADC的精度优于0.05%,并且易于实现复杂轨迹的运动控制,从而为往复式活塞装置开展深入研究奠定了基础.

简介：车辆振动对于驾驶员的疲劳、健康和安全有着重大影响,尤其对于商业车辆和重型车辆,例如公交车、长途汽车、建筑机械、卡车和挖掘机等.因驾驶员往往处于多自由度的振动环境,而且可能需要每天待在驾驶室内超过8h.为减少驾驶员疲劳、增加安全性,车辆座椅系统需要有好的减振性能,以提供驾乘舒适性.通过对车辆座椅悬架减振系统研究的相关文献进行梳理、分类,从而探究目前学术界对该领的研究热点与深度,并对未来的研究提供建议.

简介：涡激振动是造成深海立管疲劳乃至失效的重要因素之一，会严重影响立管的使用寿命．现采用数值模拟的方法对深海顶张式立管的涡激振动及其抑制方法进行了研究．即利用有限元软件ABAQUS模拟了立管在不同流速下裸管和安装螺旋侧板的不同实例，得到其横向位移响应．结果表明，裸管条件下，当约化速度4．5〈V，〈6时，出现“锁振”现象，造成立管振动响应加强．此外，在安装螺旋侧板后，立管发生共振的临界流度从0．2m／s变为0．6m／s，从而验证了安装螺旋侧板对抑制立管涡激振动的有效性．

简介：基于大变形理论建立功能梯度材料（FGM）梁运动方程,将梁的横向位移假定为时间函数和梁线性模态乘积之和,利用伽辽金方法离散为非线性常微分方程组;然后,运用等效线性化方法求得随机激励作用下简支约束的功能梯度材料梁均方位移,与NewMark法和蒙特卡罗方法获得的结果对比,验证该等效线性化方法的可靠性.最后讨论材料梯度指数、激励强度和梁长细比对功能梯度材料梁振动响应的影响.

简介：针对深层超限学习机算法在网络层数较浅时样本特征利用率低,和网络层数较深时样本特征经高层抽象后有效性降低的问题,本文提出了两种密集连接的多层超限学习机算法:Dense-HELM和Dense-KELM.这种密集连接的网络结构,使样本特征信息在层与层之间被充分利用,能够在不增加网络深度的情况下,显著提高算法的识别精度.最后,对文中提出的两种算法在20组基准数据集上进行实验,结果显示:本文提出的算法可以显著提高算法的识别精度,减少算法的训练时间,这表明所提出的算法具有有效性和实用性.

简介：为了检测医用体外碎石机焦点位置的声场特性，判断是否符合国家标准要求，特采用直接测量的方法，使用针式水听器在时间和空间域内进行逐层扫描，寻找焦点位置并测量焦点位置的声压强度；通过能量图直观显示焦点位置的能量分布，通过测量采集到焦点位置连续10次冲击波的声场强度、脉冲上升时间、脉冲宽度．这样所得到的医用体外碎石机焦点声场特性符合国家标准的要求．

简介：管道中的气体在通过止回阀部件时,会出现压力损失,损失值与止回阀的阻力系数有关.本研究通过Solidworks软件对含有止回阀的油烟机管道进行三维建模,利用Gambit对模型进行网格划分,并运用Fluent对不同开度和不同风量下止回阀的阻力系数进行数值模拟,以及通过实验测试对其进行验证.结果表明,风量对止回阀阻力系数影响较小,止回阀开启角度对其阻力系数影响较大,进而根据数值模拟与实验结果得出了止回阀阻力系数与开启角度的关系式.

简介：通过ICEMCFD软件将局部截面变为椭网形的异径导流简进行了三维建模，使用Fluent对不同人口速度下的流线场与速度分布进行仿真计算，建立了不同结构的导流简所适用的速度范围．结果表明．速度的大小和椭网截面离心率对流场产生的影响较大．当速度减小或离心率变大时，导流筒尾部渐扩管容易发生回流，致使流场紊乱．本研究能为椭网形管道电磁流量计的结构设计提供参考方案，为设计合理的导流筒提供理论依据．

简介：设计了一种分布式光伏电站数据通讯管理机,包括硬件系统和软件系统.硬件系统基于ARM嵌入式处理器设计,通过RS485/232串口对光伏电站终端设备的实时数据进行采集并解析处理,采用以太网/GPRS与光伏电站控制系统的服务器相连,实现数据的远程无线通讯和传输.软件系统基于多任务实时系统Linux,采用模块化设计,包含了任务管理、内存管理、时间管理和同步通信等功能模块.该通讯管理机具有对分布式光伏电站监控数据的实时采集、存储、分析处理、上传和转发等功能.

简介：为解决空气处理机组在故障检测过程中难以获得大量带有类标记样本,且故障样本数据标记代价较高的问题,本文结合支持向量机与半监督学习方法,提出了针对空气处理机组故障检测的半监督学习算法.首先利用序列前向选择选出重要的特征作为分类依据,将半监督学习方法引入支持向量机的学习过程中,并使用遗传算法寻找支持向量机的最佳参数.然后选择类标记置信度高的未标记样本加入训练样本集,利用未标记样本中有利于支持向量机的信息,提高学习性能.实验表明,提出的混合算法能够在故障标记样本比较少的情况下达到较高的故障诊断率.

简介：域自适应算法是一种能有效解决训练集（源域）和测试集（目标域）样本分布不一样但是具有相关性的方法.文章提出一个跨领域分布适配超限学习机（DDM-ELM）用于解决域自适应问题.DDM-ELM旨在基于超限学习机的框架下,充分利用丰富的有标签源域样本和无标签目标域样本,得出一个精确的目标域分类器.具体来说,DDM-ELM同时满足以下目标：1）最小化源域样本的分类误差;2）通过最小化投影最大化均值偏差来有效减小源域和目标域的分布差距;3）利用目标域样本的流形正则化来探索目标域样本的几何机构特性.这使得DDM-ELM能在同时继承超限学习机优点的前提下更加适合于目标域样本.经过大量的实验结果证明,相比于几种先进的域自适应方法,DDM-ELM在分类准确率和效率上均有所提高.

简介：本文研究了管道气中N,N-二甲基甲酰胺（DMF）的采样及分析方法。分析采用气相色谱法,以大口径毛细管柱分离DMF及氮磷检测器NPD检测DMF,得到了良好的分离效果和较高的灵敏度,方法的检出限可达0.001mg/m3(绝对检出量可达10-3ng)。本方法中,DMF具有良好的峰形和较宽的线性范围,完全能满足环境分析的要求。

简介：在C-R2A数据处理机上,根据故障现象结合电路原理,用替换法查找故障,并进行元件代换。