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1.
简述了当前对地面塌陷测量技术的缺陷并提出一种新型的测量方法。说明了螺旋平行线的结构并对其电路特性进行了分析推导,得出其特性阻抗随拉伸变形增大而增大,且介电常数对其特性阻抗影响较小的结论。说明了结合螺旋平行线的TDR方法可应用于地面塌陷的测量,拉伸变形量反映地面塌陷程度,反射信号的波峰对应的位置即为地面塌陷变形的位置。最后通过室内实验,并结合UVE-PLS的数学模型建立了螺旋平行线拉伸变形量与反射信号值的数学关系,并得到了较准确的预测结果。  相似文献   
2.
为研究电力机车单元制动缸在制动时受辅助风缸压力和轮对径向形变挤压时的制动缸活塞位置控制精度,考虑实际工况中活塞与制动缸内壁非严格配合引起的压力漏损,建立了制动缸气动伺服系统的数学模型;针对该非线性系统中存在的未知时变负载扰动,设计非线性干扰观测器对其实际值进行估计,对观测误差采用自适应模糊逻辑系统进行逼近,进一步削弱时变扰动对系统的影响;结合系统控制量存在饱和的实际工况,引入饱和辅助控制系统;依据Lyapunov稳定性理论,基于Super-twisting控制方法收敛快速、待设计参数较少的优点,构造了基于Nussbaum类型函数的自适应Super-twisting控制器.理论分析及仿真结果表明,制动缸伺服系统闭环输出一致有界,系统跟踪误差、滑模面及控制量动态抖振较小,收敛迅速;滑模面及扰动量观测误差收敛于0.制动缸伺服系统输出能够快速稳定跟踪输入指令,且对外部时变负载扰动具有较强鲁棒性.  相似文献   
3.
对自行研制的一套电子体温计自动检定系统进行不确定度研究.确定并分析了影响测量结果不确定度的8个因素.根据实验和测量过程,计算各个输入分量的标准不确定度、合成不确定度及扩展不确定度,论证了该自动检定系统可以代替人工检定,开展电子体温计的检定工作.  相似文献   
4.
在递归种子填充算法的基础上,提出一种优化递归算法填充路径的改进算法.在填充时选取能够代表填充路径的像素点作为种子点入栈,减少重复入栈的像素点数,从而减少弹、压栈和判断操作.在保留原算法优势的同时,使得填充时间明显缩短,并减小堆栈所需的存储空间.  相似文献   
5.
运用计算流体力学(CFD)方法,对插入式电磁流量计插入大口径管道的探头进行三维仿真实验,研究两电极在管道中采集到的有效信号的范围。提出了用于表征真实信号作用的等效信号范围的概念和确定方法,得出了插入式电磁流量计采集到的等效信号范围是由自身硬件结构决定而不随来流速度变化的结论,为通过CFD定量分析插入式电磁流量计管内流场变化奠定了基础。  相似文献   
6.
四旋翼飞行器的动力学建模及PID控制   总被引:2,自引:0,他引:2  
为了解决四旋翼飞行器的飞行控制问题,对四旋翼飞行器进行了动力学建模,并在动力学建模的基础上设计了PID控制器.通过Matlab/Simulink仿真和飞行试验对所设计的PID控制器的有效性进行了验证,仿真结果表明:在所设定的PID参数下,控制器可以有效地完成四旋翼飞行器的自稳定控制.飞行试验结果表明:PID控制器可以有效地校正由于杂乱气流等扰动造成飞行角偏移.该成果对四旋翼飞行器的自稳定控制具有一定的参考价值和指导意义.  相似文献   
7.
传统分类算法隐含的假设(每个样本的误差都具有相同的代价,且接受每个样本的分类结果)并不适用于医疗诊断、故障诊断、欺诈检测等领域的实际需求。在定义拒识代价的基础上,本文提出一种嵌入非对称误分类代价和非对称拒识代价的二元分类算法(CSVM-CM C2RC),包括以下4个步骤:学习代价敏感支持向量机、估计每个样本的后验概率、计算每个样本的分类可靠性、确定每类样本的最优拒识阈值。基于标准数据集的试验研究表明,CSVM-CM C2RC能有效地降低误分类率和平均代价,提高分类结果的可靠性。  相似文献   
8.
基于PDM理念的图档管理系统研究与实现   总被引:2,自引:0,他引:2  
分析现有图档管理系统的特点和部分中小企业未实施PDM(Product Data Management)的现状,开发了具有PDM理念的图档管理系统,系统具有图档的产品结构树管理和图档的流程化管理两大特点.  相似文献   
9.
仿生膝关节虚拟样机与协同仿真方法研究   总被引:4,自引:0,他引:4  
设计用于仿人机器人的四连杆封闭链膝关节。以仿生膝关节研发为实例,提出用虚拟样机协同仿真进行系统仿真。研究用Pro/E,ADAMS和Simulink相联合的组织内部协同仿真方法。建立了四连杆仿生膝关节和机器人腿虚拟样机,并详细给出异构层次化模型协作方法和迭代学习控制协同仿真方法,进行了仿真实验。虚拟样机协同仿真方法面向多领域,可避免复杂的人工建模和求解过程,仿真逼真且接近实际系统,为四连杆仿生膝关节提供好的研究方法。  相似文献   
10.
 为预测煤矸石代黏土煅烧水泥的28 d 抗压强度性能,根据生产水泥的物检分析数据,将GM(1,N)预测技术和径向基函数(RBF)神经网络技术相结合,提出了基于GM-RBF 神经网络组合模型水泥强度预测的新方法。该组合模型首先利用试验产品的典型物检数据建立GM(1,N)网络,对数据进行预处理。然后将输入样本数据进行一次累加生成操作,并进行归一化,设置GMRBF神经网络组合模型预测精度和散步常数。经处理后的输入样本作为RBF 神经网络输入向量,相应的实测28 d 抗压强度作为模型的输出期望值开展训练,比较预测数据与实测数据,并进行调整,最终得到符合精度要求的GM-RBF 神经网络组合模型。该组合模型一方面避免GM(1,N)模型的理论误差,利用累加生成运算和样本数据的预处理,减少了由于训练样本随机性对建模精度产生的影响;另一方面由于具有自适应、自组织和速度快等特点,能快速预测水泥远期强度情况。仿真试验表明,该模型预测精度优于单个GM(1,N)模型或RBF 神经网络模型,具有较好的拟合性,适用于对水泥强度的预测,可以为煤矸石代黏土煅烧水泥的质量分析提供有效参考。  相似文献   
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