柴柴动力装置(CODAD)控制策略研究及齿轮箱优化设计

采用理论与实验相结合的方式对柴柴联合动力装置(CODAD)工况切换及控制策略进行了初步的探讨，并在文中对系统的关键设备“并车齿轮箱”进行了优化设计，给出了另一种参考方案．     

无烟煤生产城市煤气技术的探讨

本文以工业应用为目的,论证如何从福建省实际资源出发,发展中小城镇城市煤气工业的一个捷径,阐明主要技术路线的选择依据,及其明显的社会经济效益.     

塑性梁受冲击作用时的动力剪切与弯曲效应分析

本文讨论了受非对称集中冲击作用下的两端固定刚塑性梁的动力响应分析。文中给出了当特征长度 l=6M_0/Q_0小于冲击力作用点到梁端距离时,计入剪切滑移时的解只需对塑性弯曲动力响应问题的解略加修正便可得到,并给出了具体论证和数据结果。     

基于频陷理论的地震谱反演技术分析

我国陆相盆地广泛发育薄层砂体,但受地震分辨率限制,从地震剖面上难以直接识别薄层反射特征,为寻找岩性圈闭带来困难。谱反演技术的出现,为薄层砂体识别方法带来新的方向。该技术避开调谐振幅进行薄层识别的方法,采用在频率域中分析薄层频谱中出现的频陷特征,并且把地震信号分解为奇偶分量,进一步提高薄层的识别能力。通过模型分析,发现薄层厚度越小,对应信号频谱中频陷周期越大。地震信号奇偶分解后,其中偶分量能够提高地震资料的视分辨率。通过对谱反演目标函数的剖析,给出了具体实现过程。     

基于深度学习的输变电设备紫外放电光斑分割方法

随着紫外成像技术的发展,高压电力设备对于紫外成像图谱的量化分析提出了更高的要求。紫外图谱的量化分析需要用到除紫外成像仪所输出“光子数”额外的紫外光斑图像信息,所以需要将紫外放电光斑从可见光的背景中分割出来。然而,传统紫外图谱光斑分割方法仍存在复杂背景及小光斑分离困难、特征选取复杂、分割精准度低等问题。基于上述问题,提出了一种基于深度学习的紫外图谱光斑分割提取的方法。首先,采用紫外成像仪拍摄电力设备放电缺陷紫外图谱;其次,分别构建FCN-32s、FCN-16s、FCN-8s 3种全卷积网络(fully convolutional networks, FCN)子模型架构,并利用随机梯度下降法进行模型训练;最后,实现输变电设备放电缺陷紫外图谱主光斑的自主分割提取。经过对FCN 3种子模型架构的训练、测试和对比分析,结果表明：FCN-16s模型为紫外光斑分割提取的最佳模型,测试准确率可达99.34%。结果表明基于深度学习的紫外图谱光斑分割方法准确高效,为紫外光斑的量化提取及电力设备放电缺陷的紫外诊断提供了参考。     

混合灰色预测模型HGM(1,1)

研究了现有的传统GM(1,1)(简称GM(1,1))、基于缓冲算子和时间响应函数优化的GM(1,1)、首输入GM(1,1)(简称FGM(1,1))、变权缓冲GM(1,1)(简称VWGM),针对它们存在的问题,提出了一种新的预测模型——混合GM(1,1)(Hybrid GM(1,1),简称HGM(1,1)).该模型引入了...     

我国现代竞技体操训练模式的思考

借鉴工业化大生产模式的理念，来设计我国现代竞技体操大规模培养人才的模式，有利于充分利用科技手段，规范训练过程，保证人才质量，给我国体操事业的发展注入新的活力。     

加强音乐教育,开拓美的心灵

记得读高中时，有一首校园流行歌曲，歌中唱到：“生活需要七色阳光，青少年就要放声歌唱……。”那时感受特别深，它代表了新时代青少年学生心灵肺腑的呼声。现在，我自己为人音乐老师，再细细咀嚼、品味这首歌曲，觉得自己有许多话要讲……下面。就此话题，谈谈自己的一些肤浅认识。     

线性状态变量反馈控制系统设计中的几个问题

<正> 随着科学技术的发展,现代控制理论正在不断地被应用于过程控制。线性状态变量反馈控制就是用现代控制理论方法进行系统设计的一种控制方案。对于由三个一阶环节串联的对象,组成状态变量反馈控制系统的方框图如下:图一