电厂高、低压加热器疏水管道的设计

在高、低压加热器疏水系统设计中,通过合理选择疏水装置和优化管道布置可以避免加热器水位异常及疏水不畅,降低两相流动引起的冲刷和管道振动。     

反相高效液相色谱对生物中ATP和ADP的检测

本文综述了近年来采用反相高效液相色谱检测技术对生物体中ATP、ADP研究的进展,从样品的预处理、流动相及色谱条件的确定等方面作了阐述。各种研究表明利用反相高效液相色谱技术可同时快速、准确地测定生物体的中ATP、ADP,方法简便、快捷。     

FIA-SPE-FAAS测定水样中痕量铅

提出了一种流动注射在线固相萃取预富集火焰原子吸收法测定水样中痕量铅的方法.用二甲酚橙鳌合水样中的痕量铅,于强碱性阴离子树脂上交换富集,以硝酸洗脱.并由流动注射与原子吸收光谱联用测定其中铅含量.优化了各项化学条件和流路参数等,考察了共存离子的干扰.方法对铅的检出限为11.1ng/mL,相对标准偏差为1.80%,对水样加标回收,回收率为96.2%～103.8%.     

对红景天甙HPLC方法的改进

目的：改进红景天提取物红景天甙测定方法。方法：通过优化流动相的组成，使柱分离效果明显改进，峰值增高，谱图更改明晰，方便计算结果，柱分离效果明显改善。利于判定图谱，计算更加准确。结论：流动相甲醇：乙腈：H2O=10：5：110较《药典》提供的甲醇：H2O=-15：85效果好。     

均速管在两相流测量中总压孔开孔位置的确定方法

本文根据均速管流量计在气(汽)液两相流测量中存在的问题,提出了利用两相流速分布规律重新确定总压孔开孔位置的改进方法。针对垂直上升圆管中气液两相流的速度分布式,具体给出了开孔位置的计算方法及结果,由此得到的均速管如被用于两相流测量,在测量精度、测量范围上都有所改善。     

水平细圆管内气液两相流动界面形状的分析

为精确确定水平细圆管内气液两相分相流动的界面结构，提出采用基于相平衡理论的最小能量原理分析，研究重力、界面剪切力和表面张力对气液两相流流型的影响；分析小尺度下水平圆管气液两相流动的特点。发现即使在细圆管内，相界面间的剪切力对气液两相流流型的影响依然比表面张力显著得多。利用最小能量原理提出了可预示两相系统气液界面形状的方法。     

气—液两相流传递研究

阐述了在气－＝液两相流传递研究方面的工作,包括气升式环流系统中的流体力学和传递、降液膜动下的传热和传质、“载气蒸发”技术的研究和开发等。并由研究惰气气冲击冷剂液浴中放热壁面强化冷却的操作机理,提出了“界面汽化热阱增强传热的原理”。     

用随机模拟法研究颗粒群在湍流场的扩散

离散的颗粒群与湍流场的相互作用一直是颗粒悬浮两相流理论中的一个重要课题。本文在颗粒轨道模型的基础上,采用随机模拟法对湍流场中的颗粒群进行了计算。呈正态分布的湍流脉动速度是由电子计算机产生的随机数来模拟的。在格栅产生的湍流场中颗粒群扩散的预测值与实验值十分符合。通过计算,还很好地解释了实验中出现的一些反常现象。     

汽液两相喷嘴中临界流的简化数学模型

本文介绍了考虑汽液两相间的传热、传质与动量交换后,汽液两相喷嘴中临界质量流速的简化数学模型,并根据他人试验结果所作的近似假设,提供了喷嘴中汽液两相流的临界压比计算式。     

高效液相色谱法测定口香糖中抗氧化剂BHT含量

采用乙酸乙酯处理样品,甲醇作流动相,测定了口香糖中抗氧化剂BHT含量.方法简便、快速,重现性好.实验确定检测波长为280 nm,溶剂乙酸乙酯在此波长下有色谱峰,但与BHT的色谱峰不重叠.标准曲线相关系数为0.9999,回收率为96%~102%,相对标准偏差小于2.0%,最小检出量为1.9 ng.     

轮式移动机械手的点-点运动规划方法

基于轮式移动机械手的移动性与操作性间的关系和轮式移动平台的优化运动区域,提出了一种新的轮式移动机械手点－点运动规划问题的优化准则,此准则不但包括移动平台的运动代价和机械手的代价,而且还包括移动机械手偏离优化构所需的运动代价,最后通过仿真证明了此协调方法的可行性。     

轮式移动机械手的点一点运动规划方法

基于轮式移动机械手的移动性与操作性间的关系和轮式移动平台的优化运动区域, 提出了一种新的轮式移动机械手点一点运动规划问题的优化准则,此准则不但包括移动平台的 运动代价和机械手的代价,而且还包括移动机械手偏离优化构形所需的运动代价．最后通过仿 真证明了此协调方法的可行性．     

轮式移动机械手的多点运动规划方法

基于轮式移动机械手的移动与操作间的关系和轮式移动平台的优化运动区域，提出了一个新的轮式移动机构手多点运动规划问题的优化准则。此准则具有明确的物理意义，不但包括移动平台的运动代价、机械手的运动代价而且还包括移动机械手偏离优化构形、交换构形偏离优化值所需的运动代价，最后通过仿真证明了此协调方法的可行性。     

液压四足机器人在野外随行中的定位研究

针对液压四足机器人在野外环境中有效随行的问题,提出了一种相对于引导员的定位方法.通过双目视觉定位和单目视觉定位融合方法来提高系统定位精度和鲁棒性,其中双目立体视觉采用轮廓检测和动态规划法求取整体最优估计,并利用Newton迭代法估计最优位姿.由于引导员可能穿着与周围环境相似的迷彩服,还设计了一种识别性高、检测容易的标志作为引导员的标志.最后,通过仿真实验验证了系统的有效性和定位精度,并且在液压四足机器人的实物上进行了实验,证明了本系统的可行性.      

基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划

针对蚁群算法应用于移动机器人路径规划时存在易于陷入局部最优解、收敛速度慢的问题,提出了一种适用于静态障碍环境下基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划方法。该方法改进了节点间的状态转移规则,增加了得到最优路径的概率;自适应调整启发函数,提高了算法的搜索效率;基于狼群法则对信息素进行更新,有效避免了算法陷入局部最优解;动态调整了衰减系数,在后期增加了蚂蚁对最优路径的选择概率,加快了算法的收敛速度。仿真实验表明,与其他算法在相同环境下比较,该改进算法在路径规划结果相同的情况下具有较快的收敛速度;且改进算法在不同复杂程度环境中均得到了最优路径,也表明了该算法的有效性和可靠性。该算法具有良好的寻优能力,可以适用于不同复杂环境中的移动机器人路径规划。     

Optimal trajectory planning based on Hamiltonian function of a spherical mobile robot

Designed for planetary exploration, a spherical mobile robot BHQ-1 was briefly introduced. The motion model of BHQ-1 was established and quasi-velocities were introduced to simplify some dynamic quantities. Based on the model, the time- and energy-based optimal trajectory of BHQ-1 was planned with Hamiltonian function. The effects of three key coefficients on the shape and direction of the planned trajectory were discussed by simulations. Experimental result of the robot ability in avoiding an obstacle was presented to validate the trajectory planning method.     

基于主动信标和航位推测法的多机器人位置最优估计

针对一种新的多机器人交替定位方式,研究基于主动信标和航位推测法的多机器人位置估计算法. 指定多机器人中的3个保持静止作为信标机器人(不一定始终是同样3个机器人),其它机器人作为移动机器人. 通过超声波测距得到移动机器人与3个信标机器人的距离,并通过IEKF(iterated EKF)算法将距离信息和移动机器人的航位推测信息相融合,实现移动机器人位置的最佳估计. 轮流交换机器人作为主动信标的角色,即可实现多机器人的位置估计. 实验验证结果表明,移动机器人的位置估计误差在±10 mm之内;该方法有效,且不需要在环境中设置固定信标,可应用于未知环境.     

基于遗传模拟退火算法的移动机器人静态路径规划

采用多边形法描述了机器人的工作环境模型,应用简化编码长度的技术简化了工作路径编码方式.对于基于遗传算法产生初始路径种群后的各路径的适应值进行评价.经过多次交叉、变异,并借助模拟退火中Metropolis算法的随机移动准则制定了高效的温度更新函数,获得了从起始点到目标点的一条全局最优路径.最后在Visual C++环境中通过仿真验证了此算法的可行性和高效性.     

高速移动环境中提供QoS保证的跨层调度算法

在高速移动环境中,为了使调度器充分利用信道的时变特性和业务的服务质量(QoS)特性,通过分析业务超时的概率定义了移动效用,给出了业务时延特性、移动速度、中断容量和移动效用的关系.基于移动效用,提出三种调度算法,证明了贪婪算法的最优性,但复杂度较高.为了降低复杂度,基于移动效用的时变特性进一步提出了最大化效用梯度(MG)的调度算法,仿真结果表明,该低复杂度算法在保证系统获得较高吞吐量的同时,显著地提高了高速移动环境下的用户体验.     

基于概率感知模型和量子粒子群算法的移动节点部署

为了解决监测区域的传感器节点部署问题,设计了一种基于概率感知模型和量子粒子群算法的移动节点部署方法。首先,在传统概率感知模型中加入节点剩余能量因素进而得到改进的概率感知模型C（S_i,p）{=0,ifd（S_i,p）≥r—r_e E_ir/E_i0-e-λσ,if d（S_i,p）≤r＋r_e 1,ifr—r_e≤d（S_i,p）≤r＋r_e,然后基于改进的概率感知模型设计了多目标优化的节点部署模型,在优化模型中考虑了网络覆盖率和能量因素。最后定义了基于量子粒子群算法来获得节点的最优位置对应的Pareto最优解的优化算法（即将粒子编码为节点部署方案,采用最小化网络能耗和最大化网络覆盖率为粒子的Pareto目标,引导粒子在可行解空间不断更新位置寻求最优解）。仿真实验结果表明：文中方法能正确地实现监测区域的传感器节点部署,能实现较为均匀的网络覆盖,与其他方法相比,具有较高的网络覆盖率和较长的网络生命周期,具有较大的优越性。