基于积分分离式PID控制的耕深调节系统研究

耕作过程中保持耕深稳定是提高耕作质量的重要措施之一.以小型耕耘机的后悬挂旋耕部件为研究对象,提出了一种基于积分分离式PID控制的耕深自动测量和调节的系统,采用双倾角传感器检测耕深,消除了田块自身与绝对水平面倾角的误差影响,通过在误差信号的处理中使用积分分离式PID控制算法,利用Simulink中的SimHydraulic模块对耕深控制系统进行动态仿真研究,与未加入PID控制算法时的仿真结果进行比较,发现几乎消除了系统的耕深超调现象.同时,将响应时间由4.0s左右缩短到1.4s左右,使耕深控制系统的动态响应达到较好的效果.田间试验结果表明,当耕深设定为10cm和16cm时,实测耕深稳定性变异系数分别为6.05%和3.54%,均低于10%,达到了农业机械作业标准所规定的旋耕作业农艺要求.     

基于无奇异边界元法波物相互作用数值模拟

为了解决传统求解非线性波物相互作用计算量大和精度低的问题,采用时域二阶势流理论方法,对三维非波物相互作用问题进行研究.自由表面边界条件考虑到二阶边界值问题并采用IFBC(积分格式的自由面条件)来更新自由面上的速度势;在水底基于镜像的原理对格林函数进行修正;在远方辐射边界上采用水波透射器来外传绕射波;控制方程的离散求解是使用无奇异边界元方法来计算每个时间步上的流场分布.基于上述模型,对直立圆柱的二阶绕射问题进行了研究,得出的各阶力与解析解在低频和高频部分都符合得较好,可以用于分析类似非线性波物相互作用问题.     

双辊薄带连铸低碳微合金钢的铸态组织

采用双辊薄带连铸技术制备了低碳微合金钢薄带，利用OM，SEM和TEM对铸态凝固组织、室温组织、析出及位错进行观察和分析.结果表明:低碳微合金钢铸带的凝固组织中二次枝晶间距约为12~15μm，相对于传统厚板坯和薄板坯连铸，铸带组织得到了明显细化.铸带的原奥氏体晶粒尺寸比较粗大，约为250~410μm，其组织由魏氏铁素体、珠光体和不规则铁素体组成.铸带组织中存在纳米级TiC析出和短棒状的渗碳体.TiC析出没有被薄带连铸的凝固过程及二次冷却过程明显抑制.铸带组织由于铸轧力及二次冷却速率不均匀导致大量位错的产生.     

如何成长为高层次科技人才?——基于“双一流”建设高校校长的履历分析

探究高层次科技人才的成长路径与流动规律有助于正确、高效地培养和引进高层次科技人才。基于137位中国"双一流"建设高校校长的履历数据,通过利用统计手段与社会网络分析法对其成长规律进行实证研究。研究发现,高层次科技人才普遍拥有境外成长经历,但博士阶段的学习主要在国内完成;博士后经历并不是高层次科技人才的必备经历;高层次科技人才普遍拥有在政府和其他高校工作的经历,行政因素是影响其职业成长的重要因素;高层次科技人才主要围绕中国、美国、德国、日本和英国进行流动;美国是高层次科技人才境外流动的主要目的国家和中介国家。为此建议:①科技人员应避免过分追逐境外经历,要积累丰富的行政、教学与科研经验,切实提升综合能力与素质;②政府部门在行政任免时应遵循"选贤任能,人尽其才"原则,不断完善人才国际交流合作机制;③开发、成立专门的科技人才管理系统和部门,着手建设精细化管理的高层次科技人才数据库。     

一类Copulas最优界的扰动及其相关性和对称性

对给定的奇异型Copula增加扰动项构造新的Copula.研究新Copula的和谐性度量Spearman′sρ,Kendall′sτ,Gini′sγ和Blomqvist′sβ与原Copula的比较.结果表明奇异型Copulas取Frechet-Hoeffding上下界M,W和单点值给定的Copulas最优上下界CU,CL时,增加扰动项后得到新的Copula可以拓宽相关性度量的范围.特别地,单点值给定的Copula的上下界CU,CL增加扰动项后构造新的Copula具有不可交换性,并度量了新Copula的不可交换性.     

"双一流"高校图书馆科研情况计量分析

高校图书馆的科研水平是图书馆专业性的外在体现,同时也是图书馆开展科研支持服务、助力高校"双一流"建设的重要基础.以42所"双一流"高校图书馆近5年的科研工作为研究对象,从学术论文及科研项目两方面揭示了国内高水平高校图书馆的科研现状,并针对高校图书馆在科研中凸显的一系列问题,提出了整改建议.     

Gevrey势能的离散拟周期 Schrodinger算子的非扰动Anderson局域化

考虑一类具有Gevrey势能的离散拟周期Schrodinger算子, 其中其势能可写成一维环面上的大值解析函数加上Gevrey小扰动. 用大偏差定理和半代数理论证明在大系数下, 对任意的固定相位以及对几乎所有的频率, 该算子满足非扰动的Anderson局域化.     

NA样本下双指数分布位置参数的经验Bayes估计

在平方损失NA样本下获得了双指数分布参数θ的经验Bayes估计,构造了经验Bayes(EB)估计量,证明了渐近最优且收敛速度阶为O(n-(rs-2)/2(s+2)).