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以云烟85为试验材料,采用四层气流上升式密集烤房进行烘烤,运用自主设计智能化调控烤房内气流方向运动的设备,改善烤房内的温差、温度、相对湿度和冷凝水含量,进而减少烟叶霉变发生率,并与常规烘烤进行对比。在烘烤过程中的12~48h之间,调控密集烤房内气流运动的设备运行之后,烤房内温差快速下降,并在1.5℃以下的范围进行波动,始终小于对照组;处理组的低温层温度升高,相对湿度下降,顶部冷凝水含量减少;处理组的烟叶霉变发生率低于对照组,于48h时,处理组和对照组的烟叶霉变发生率分别为14.7%和31.6%左右,且处理组的烤后霉变烟叶明显少于对照组。通过合理调控烤房内气流运动的方式,具有明显防控烤中烟叶霉变的效果。 相似文献
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随着我国大坝安全管理工作逐渐由传统的工程安全管理向工程风险管理方向发展,在役大坝风险水平成为了越来越重要的研究课题.混凝土坝实际运行过程中受到众多随机不确定因素和模糊因素影响,导致大坝自身风险率具有显著的时变特性,本文尝试引入二元高斯算法采用并联体系方法计算混凝土坝系统时变风险率,将时变风险率分析问题转化为静态并联体系失效概率计算问题,通过在广义随机空间内采用JC法计算固定时刻混凝土坝风险率,并基于首次超越概率理论转化为混凝土坝时变风险率.最后,在工程算例分析中以某混凝土重力坝沿坝基抗滑失效为例,通过引入合理的抗力和荷载效应随机过程变量模型,采用该算法对混凝土重力坝抗滑稳定时变风险率进行了分析,验证了该模型的有效性,具有一定的理论和工程应用价值. 相似文献
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高超声速飞行器自抗扰姿态控制器设计 总被引:1,自引:0,他引:1
针对高超声速飞行器无动力再入过程中具有强耦合、气动参数摄动及不确定性的非线性姿态模型,结合自抗扰控制中的扩张状态观测器(extended state observer, ESO)及非线性状态误差反馈律(nonlinear law state error feedback, NLSEF),分别设计了高超声速飞行器内环和外环自抗扰姿态控制器。将不确定性、耦合及参数摄动等干扰作为“总和干扰”利用扩张状态观测器进行估计并动态反馈补偿,再利用NLSEF抑制补偿残差。自抗扰控制器(active disturbance rejection control, ADRC)设计无需精确的飞行器被控模型,也无需精确的气动参数及摄动界限。仿真结果表明,控制系统能够克服干扰及气动参数大范围摄动的影响,在获取良好的动态品质和跟踪性能的同时,具有较强的鲁棒性。 相似文献
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古岩溶是一种重要的聚集油气的地质体,储层发育状况和油气聚集的情况比较复杂。塔里木盆地奥陶系碳酸盐岩储层,基质岩性致密,不具备有效的储渗能力,只有岩溶和裂缝储集体为其主要的储集空间,认识该地区古岩溶的作用机理与控制因素是研究碳酸盐岩古岩溶储层的首要问题。通过对塔里木盆地某地区奥陶系一间房组、鹰山组碳酸盐岩的研究,采用将今论古的研究方法,结合前人的研究成果,根据现今岩溶相带的划分,系统的探讨了本研究区古岩溶的作用机理及模式,并综合分析控制古岩溶发育的诸多因素,包括地层岩性、古地貌、古构造、古水文、海平面变化、不整合面、断裂、古气候等等。 相似文献
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为了鉴定新鲜香蕉皮中通过分离纯化得到的一株细菌,本实验采用观察细菌菌落形态特征、生理生化鉴定试验以及16S rDNA基因序列分析等方法对该分离菌进行鉴定.结果表明,该分离菌为革兰氏阴性菌.此菌不能降解棉子糖、阿拉伯糖、麦芽糖、蔗糖、葡萄糖、甘露醇、乳糖、枸橼酸盐等,但可以降解尿素、甘露糖.经鉴定该菌株属于变形菌门、莫拉菌科、不动杆菌属细菌.该菌种在香蕉皮中的发现丰富了不动杆菌属细菌在环境中的分布,也为香蕉皮内生菌种的进一步开发和利用奠定了研究基础,因此本研究工作具有重要的理论意义和潜在的应用价值. 相似文献
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为了更准确地计算高炮武器系统的毁伤概率,将射击误差依误差源进行了分解;分析了同一误差源所导致射击误差分量的时间共有性 (相关性);对共用火控和独立火控的高炮武器系统,分析了射击误差分量的空间共有性 (重复性);给出了弱相关误差序列的随机生成方法;在上述基础上,给出了毁伤概率计算的蒙特卡罗法;将基于误差时间和空间共有性分析的蒙特卡罗法与现有算法进行了对比. 相似文献
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伴随着应用型人才培养方针的确立,实验室及其教师队伍在民办高校的教育体系中扮演着越来越重要的角色。文章从四个方面分析了民办高校实验室尤其是理科类实验室建设中存在的一些问题,并提出自己的一些思考。 相似文献
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党的十六届六中全会通过的《中共中央关于构建社会主义和谐社会若干重大问题的决定》(以下简称《决定》)指出:“构建社会主义和谐社会,重心在基层”。基层是指县及县以下的管理层面,包括乡镇、社区、学校、科研院所、医院、企业等。基层是社会的细胞,也是整个社会和谐稳定的基础,没有基层社区、基层单位这些最基础、 相似文献
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拱坝已成为大型水利枢纽的主要坝型之一,大坝变形预测是大坝安全监控的重要内容,预测分析的难点之一在于变形监测数据往往具有复杂的非线性特点.支持向量机(SVM)具有良好的泛化能力,可有效地解决小样本、非线性、高维数等问题,因此可将其广泛应用于拱坝变形观测中.由于算法的成功与否很大程度上取决于其参数的选取,本文充分利用粒子群算法快速全局优化的特点,采用粒子群算法来优化支持向量机的模型参数,建立了基于PSO—SVM的大坝变形预测模型.将该模型应用于某拱坝坝基变形预测中,与传统的多元回归模型预测结果进行对比.结果表明,PSO—SVM模型用于拱坝变形预测是可行的. 相似文献