基于零件传输速度的CNC机床SCOP伺服法则

提出并建立了基于CNC数控机床组成FMS的第三种比机床伺服法则,该伺服法则SCOP,考虑了每一决策步传输装置的位置、移动速度及达到不同位置需移动的距离,还考虑了下一步加工零件的利用率及机床缓冲区的空间利用率,并给出了伺服法则的实例,以用于最佳、最大的机床利用率的批量生产工艺流程。     

主瓣干扰下混合极化系统单脉冲角度估计方法

当压制干扰源与目标方向相临近时,雷达天线对干扰信号的接收增益很大,形成主瓣压制干扰,对雷达目标检测、角度测量与跟踪构成严重威胁。运用极化滤波手段可以有效抑制主瓣压制干扰、提升雷达目标检测能力,但其滤波输出数据中的目标单脉冲比受到剩余干扰、目标交叉极化耦合等诸多因素影响,导致角度测量存在偏差。这某些情况下,这种角度偏差将难以忽略,甚至导致测角完全失效。本文基于混合极化单脉冲系统,本文提出一种抗主瓣压制式干扰的目标角度估计方法,通过对正交极化和、差通道的极化滤波与极化综合,实现目标角度无偏估计,完善了极化滤波方法在单脉冲系统中的应用。     

二维高通量色谱分离制备海参来源真菌Epicoccum sp.的化学成分

建立了二维高通量色谱分离、纯化海参来源真菌Epicoccum sp中的海松烷二萜化合物的新方法。以甲醇-水为溶剂体系梯度洗脱,在流速为40 mL/min、主分离检测波长为254 nm,二级分离检测波长为220 nm的条件下进行分离,从15 g海参来源真菌Epicoccum sp乙酸乙酯提取物中分离制备得到海松烷二萜化合物,通过核磁共振氢谱和质谱鉴定化合物的结构。该方法简便、快捷且减少样品的不可逆吸附,为海松烷二萜化合物的制备型分离提供了新手段。     

水平排水孔在岸坡治理工程中的应用

由于含水平排水孔的渗流场分析的复杂性,以及水库岸坡本身稳定性分析的复杂性,严重地限制了水平排水孔在水库岸坡治理工程中的应用。增设水平排水孔是提高水库岸坡稳定性的重要方法,因此围绕水平排水孔的布设模式以及排水效果展开研究具有十分重要的理论和现实意义。考虑到分析的复杂性以及是初次尝试,仅在二维条件下,通过一个工程算例,完整地介绍了从水平排水孔模型的建立、含水平排水孔的渗流场分析到治理后岸坡的稳定性分析的整套方法。通过数值分析的结果可以直观地看出,增设水平排水孔能有效地提高水库岸坡的稳定性。同时,相对于增大水平排水孔孔径而言,增长孔长对其排水效果的影响更为明显。     

适于配送车辆导航路径规划的改进型粒子群优化算法

路径规划在车辆导航系统中具有举足轻重的作用,是配送车辆导航系统中的一个重要的模块。为解决物流配送车辆导航中的路径规划问题,文章以点对点模型为基础,对基本粒子群优化算法在初始种群的产生方法和种群的进化策略方面进行改进,提出适于配送车辆导航中路径规划点到点模型的改进型粒子群优化算法,并通过仿真试验验证算法的有效性。结果表明该算法具有快速的运算能力和较好的收敛性。     

体适能——青少年健康标志

合理的运动对于提高运动成绩和维持身体健康是十分重要的。体力活动能够对青少年产生许多有益的影响。目前,适能已被认为是青少年健康的标志,但是最佳的促进身体健康的体力活动次数、强度、持续时间和方式存在着许多不合理之处,这主要取决于青少年的目标和能力。体适能的提高应通过增加剧烈体力活动和大强度训练的时间来获得,这一措施在国外公众健康促进政策中,已作为主要的宣传目标,学校和家庭应该在其中起着重要的作用,老师和家人应及时发现和辨认低体适能青少年,从而进行积极的运动干预。     

BP神经网络法在产品质量预测中的应用

BP神经网络结构模型设计是应用中成功的关键,首先对其如何设计进行了阐述,特别是对设计者感到辣手的隐层,采用优化方法;以最小迭代次数为目标函数,以满足误差要求为约束函数,解决了隐层的结构问题;根据工艺条件和产品质量指标,确定输入、输出层的单元数·结合实例VC产品质量控制,确定出各层的合理的单元数,解决了网络结构模型设计中的困惑,并达到了产品质量预测的目的,具有指导意义·     

宁夏沙湖风景区的生态环境问题与对策

根据宁夏沙湖风景区的生态环境现状调查,对该区的环境问题,诸如大气中的粉煤尘和来自工厂的废毒气体,以及地上、土中、水中的石油残废品和各种垃圾废弃物等状况进行了分析和讨论,提出相应的生态对策和工程措施,以期使沙湖的风景资源得到妥善保护且有利于景区的可持续发展。     

过氧化物酶在模拟人体胃肠环境中的稳定性研究

本以中国药典中的人工胃液和人工肠液模拟人体胃肠环境,对过氧化物酶的稳定性进行了一系列单独及综合的研究。结果表明,过氧化物酶在人工胃液中受到很强的破坏,而在人工肠液中则较为稳定。同时还发现,天然结构的过氧化物酶对胰蛋白酶具有较强的耐受力。     

特征选择方法中的信号分析方法研究

特征选择是模式识别领域中最重要的环节,也是最根本的论题。论文从随机信号的傅立叶分析中自相关函数与谱密度函数之间的对应关系出发,提出了一种基于自相关函数的特征选择方法,并以实验方式进行了有效性验证。其研究意义还在于将这一特征选择方法与人工智能中的归纳学习方法相结合,其归纳性能比传统的熵最小化准则更为优越。