Y/△降压启动与△/YY变极调速接法比较

Y/△降压启动与△/YY变极调速接法是电机常见的两种接法,有相似之处亦不同之处。本文从两种接法的主电路图及其元件布置图进行比较。     

化学还原法制备聚丙烯酰胺-甲基丙烯酸/氧化亚铜复合微球

采用反相悬浮聚合法合成了聚丙烯酰胺-甲基丙烯酸(P(AM-co-MAA))微凝胶,并以其为模板,通过化学还原法制备了一系列微米级、表面具有纳米颗粒堆积的P(AM-co-MAA)/Cu2O复合微球. 利用扫描电子显微镜(SEM)、能谱分析(EDS)、红外分析(FT-IR)和热重分析(TG)对复合微球的形貌、无机沉积物和相对含量等进行了表征.研究了Cu(Ac)2浓度、葡萄糖浓度、反应时间和温度等因素对微球表面形貌和沉积无机物的影响.结果表明,当Cu(Ac)2浓度为0.20 mol/L,葡萄糖浓度为0.30 mol/L,在70℃下反应20 min,得到表面负载有均匀致密小颗粒Cu2O堆积的P(AM-co-MAA)/Cu2O复合微球.     

基于模糊DSVM控制策略的异步电机直接转矩控制

针对传统的异步电机直接转矩控制系统低速转矩脉动大、磁链轨迹内陷、电流畸变严重以及开关频率不固定等缺点,基于离散空间电压矢量调制(DSVM)技术和模糊控制技术提出一种改善异步电动机直接转矩控制系统低速运行性能的控制策略.将一个控制周期细分为m 个时间片,每个时间片输出1 个电压矢量,可以合成多个等效的空间电压矢量,供控制策略选择,优化了开关选择表.采用模糊控制器选择电压工作矢量,取代传统的滞环比较控制器.仿真结果表明,改进的DSVM 控制策略及模糊控制算法的应用,有效改善了直接转矩控制的低速运行性能.在开关频率恒定的前提下,低速时磁链轨迹趋于圆形,电流谐波分量明显减少,平均转矩脉动降低为3.1%.     

特定竞赛图中的最长圈问题

若有向图T满足条件:uv(≠)A(T)使得dT (u) dr-(v)≥k,则称图T满足O(k)条件.讨论了有向图及特殊有向图的最长圈,并且给出了某些特殊竞赛图的Hamilton圈的存在条件.     

基于虚拟仪器的电机转子实验软硬件系统设计

本文采用了PXI以及LabVIEW可视化编程软件设计了一套具有模块化、通用化、系列化的电机转子实验系统,具有数据采集、数据测量、数据存储、数据共享和数据分析处理功能够快速有效地反映出被测系统的各种参数信息,便于对被测对象进行状态监测与故障诊断。     

铁素体不锈钢热轧板材的拉伸行为和断裂特征

用金相显微镜、X射线衍射仪、SEM手段研究2种铁素体不锈钢热轧板材0.04C-16Cr、0.02C-12Cr在室温下的拉伸行为和断裂特征.结果表明,这2种铁素体不锈钢的强度高,但塑性较差;C、Cr含量较低的0.02C-12Cr钢的强度、硬度均较0.04C-16Cr的高,这是由于0.02C-12Cr在空冷过程中产生了大量的马氏体;2种钢室温下都为韧性断裂,其断口微观形貌主要为细小韧窝聚集,沿轧制方向分布的条带组织中存在细小的碳化物颗粒,成为韧窝的发源地;部分断口出现了分层和侧向开裂现象.分析其断口形貌、断裂过程和组织特征,可知沿着轧制方向分布的条带组织致使材料表现出上述力学行为和断裂特征.     

一种新型的水平调节装置

针对目前水平调节装置的调节精度和自动化程度未能满足方方面面的要求.设计了一种新型的水平调节装置.通过倾角传感器测量地面与水平面的倾斜情况,并由单片机和驱动器控制步进电动机的运行,进而控制螺钉的升降,最终实现载物台面的水平调节.相对于其他的水平调节装置,该调节装置在调节精度和自动化方面更臻完美.     

公立医院绩效考核与绩效工资改革的难点及对策研究

新医改明确提出要实行绩效考核和绩效工资制度,将绩效考核与绩效工资改革作为调动医务人员积极性、完善公立医院分配制度的重要举措。本文回顾了绩效考核与绩效工资改革的背景,分析了目前我国公立医院收入分配的现状,着重分析了公立医院绩效考核与绩效工资改革实施的难点,列举了改革应该遵循的基本原则,在此基础上提出了解决公立医院绩效考核与绩效工资改革难题的具体措施。     

基于Web2．0的大型电大远程教学平台设计

分析了现行电大在线系统的三级平台部署架构及其教学模式的不足,基于Web2．0等新技术手段,设计了一种高效、稳定的电大远程教学平台．该平台借鉴了国外Sakai等远程教学平台的设计经验,采用“一站式”的系统架构,建立了一种以学习者为中心的课程管理方式,有效地实施了学习过程监控和行为统计,提供了完备的学习绩效挖掘与分析,实现了基于Web服务的开放式资源共享．     

基于样本不同属性综合的鲁棒偏倚赖主动学习分类算法研究

主动学习算法可以有效减少样本标注的工作量,每次选取最有信息量的样本交由专家标注。样本的代表性与不确定性都是衡量样本信息量的重要因素,将两者综合考虑能够获得更好的综合效果,但在两者的结合方式上一直存在不少问题,导致算法的适应性不强。为解决该问题,本文提出了基于样本不同属性的鲁棒偏倚赖主动学习分类算法,通过引入偏倚赖权值系数函数,在综合考虑样本的代表性和不确定性的同时,更可以突出样本的特性。同时由于样本代表性模型的渐变,在选择样本过程中更能突出代表性样本与不确定性样本的学习层次,前期训练以代表性样本为主,后期训练以不确定性样本为主,使得算法的适应性大大提高。在UCI机器学习数据库上的仿真实验结果表明本文的思路是合理可行的,在实验所用数据集上,与所提供的对比算法相比,本文的方法只需较少的标注样本便可以达到相同的分类正确率。