轧机液压伺服位置系统的无模型自适应控制

针对轧机液压伺服位置系统存在参变量多、强耦合等非线性因素,难以建立系统精确数学模型的问题,将无模型自适应控制算法应用于轧机液压伺服位置系统中;该算法仅使用被控系统的在线或离线输入/输出(I/O)数据便可完成控制器的设计,无需任何系统数学模型信息,以解决传统控制算法对数学模型的依赖性问题。MATLAB仿真结果表明,无模型自适应控制算法具有更快的收敛速度和更小的稳态误差,并且对扰动的鲁棒性更好。     

如何激发学生学习思想政治课的兴趣

兴趣是个体以特定的事物活动及人为对象所产生的积极的和带有倾向性、选择性的态度和情绪。而学生的学习兴趣是指对所学知识的一种积极向上的情绪状态，是引起学习的动机，推动学生学习的一种重要因素，表现为对所学的知识有强烈的爱好，肯于钻研，乐于探究。政治课理论性较强，比较抽象、枯燥，导致了大多数学生对政治课不感兴趣。于是在课堂上出现了学生无精打采、昏昏欲睡的局面。倘若教师采取恰当的教学方法，学生兴趣就会大增，教学效果会更好。那么，该如何激发学生的学习兴趣呢？     

基于小波-UKF的自主光学导航方法研究

利用光学导航相机以及星敏感器,通过测量星光信息以及天体边缘的信息,进行了自主光学导航方案的设计.利用小波分析对观测信息进行预处理,滤除了它所包含的高频噪声,为UKF（Unscented Kalman Filter）滤波过程提了更为平稳的观测信息,并与UKF滤波进行比较,通过仿真验证了该算法的优越性.     

淹没状态下超高压磨料水射流切割实验研究

利用水射流切割实验系统,在80～240 MPa压力范围内对完全淹没状态下磨料水射流切割岩石的性能进行了实验研究.通过实验及数据分析,得出了磨料粒径和质量流量、射流压力、靶距、切割横移速度等参数对射流切割性能的影响规律.结果表明,在实验给出的工况条件下,磨料流量存在最佳值,在一定范围内切割深度随磨料流量增加而增加,当磨料流量达到一定值后,切割深度随流量增加反而下降;切割深度与射流压力基本呈线性增长关系;随着靶距的增大,切割深度逐渐减小;切割深度随切割速度的增加呈指数衰减趋势.     

一种基于小波-UPF的探测器自主光学导航方法

提出了一种用于探测器在巡航段的自主光学导航方案,该方案利用光学导航相机以及星敏感器,通过测量星光信息以及天体边缘的信息,得出了探测器的相对位置.并利用小波分析对观测信息进行了预处理,滤除了它所包含的高频噪声,然后再进行小波重构得到平稳的观测信息,在此基础上进行UPF(unscented particle filter)滤波计算,以更好地降低重要性权值的方差,由此实时确定了探测器的轨道.该方法将小波分析和UPF滤波有机结合起来,可更好地提高自主导航系统的准确度和可靠性.通过数学仿真表明,改进的算法与原UPF算法相比,收敛速度更快,滤波精度更高.     

基于BP人工神经网络的磨料水射流切割深度模型

在已知的磨料水射流切割混凝土实验数据的基础上,应用BP人工神经网络理论,并且借助MATLAB神经网络工具箱,建立磨料水射流切割深度模型.模型中包括的射流参数有射流压力、靶距、磨料粒径、磨料流量、磨料喷嘴直径、磨料喷嘴长度及横移速度.通过模型预测结果与实验结果的比较,表明模型具有一定的精度.     

淹没状态下超高压磨料水射流切割实验研究

利用水射流切割实验系统,在80-240MPa压力范围内对完全淹没状态下磨料水射流切割岩石的性能进行了实验研究．通过实验及数据分析得出了磨料粒径、质量流量、射流压力、靶距及切割横移速度等参数对射流切割性能的影响规律．结果表明,在实验给出的工况条件下,磨料流量存在最佳值,在一定范围内切割深度随磨料流量的增加而增加,当磨料流量达到一定值后,切割深度随流量的增加反而下降;切割深度与射流压力基本呈线性增长关系;随着靶距的增大,切割深度逐渐减小;切割深度随切割速度的增加呈指数衰减趋势．     

填充型介质阻挡放电分解CO_2的研究

为治理温室气体CO2,采用填充介质阻挡放电等离子体对CO2还原进行了研究,考察了添加活性炭、秸秆等碳源对CO2分解特性的影响.结果发现,相比于沸石材料,添加了活性炭后尾气中O2含量明显减少,CO含量增大,但由于放电状态的改变,CO2分解率提高幅度不大;添加秸秆材料后CO2还原率和CO生成率均有较明显提高,尾气中有H2O和烷烃类有机物生成.     

基于随机介质理论基坑降水引起地表沉降计算

针对基坑降水引起周边土层沉降问题,考虑到土体重度的变化和渗流力的影响,提出了一种以随机介质理论计算地表沉降量的方法。利用降水漏斗曲线对降水周边土层进行划分,基于有效应力原理和固结理论分析了降水前后土体重度和渗流有效应力的变化及微小土单元体压缩量,并通过随机介质理论计算基坑周围地表沉降量。以某基坑降水施工为背景,结合理论分析表明:计算方法得到的地表沉降分布与实测值整体上较为接近,在1.5倍开挖深度范围内精度较高,同时降水引起地面沉降也较大,1倍开挖深度处地面沉降最大值,约为25.53 mm;基坑降水引起周围土体重度的变化是影响地面沉降得主要因素,渗流力影响仅为15%。研究内容可为估算基坑降水引起地表沉降量提供参考依据。