电液位置伺服系统模型辨识及其控制方法

利用xPC半实物仿真技术和MATLAB系统辨识工具箱,以阶跃信号和液压缸位移为输入输出量,辨识得到电液位置伺服实验台的数学模型。以模型为控制对象设计一种由PID控制和模糊控制组成的复合控制器。控制器中引入积分因子和自调整修正因子,对修正因子模糊数模型采用在线插值运算;采用模糊切换来保证2种控制的平稳过渡,模糊切换的执行区域可通过设定其隶属函数的形状参数加以确定。半实物仿真结果表明：复合控制方法消除了模糊控制的稳态误差,提高了PID控制的响应速度,改善了电液位置伺服系统的综合性能,对被控对象参数（负载质量）变化有很强的适应能力。     

磷酸酯淀粉／PVA共混浆膜的织态结构与性能

研究了淀粉磷酸酯化变性和聚乙烯醇(PVA)结构对磷酸酯淀粉(SPH)/PVA共混浆膜织态结构与力学性能的内在联系,探讨了SPH与PVA间的共混比对浆膜结构和力学性能的影响.实验结果表明,磷酸酯化变性深度、PVA分子结构及共混比对共混浆膜的织态结构及力学性能有显著影响.随着淀粉磷酸酯化变性深度的增大,共混浆膜的断裂伸长率增大,断裂强度先增大后减小;当取代度为0.016时,断裂强度达到最大值.随着SPH质量分数的增加,共混浆膜的断裂伸长率减小,断裂强度先减小后增大;当SPH/PVA的共混比为50/50时,断裂强度达到最小值.提高PVA相对分子质量,增大醇解度,都有利于改善共混浆膜的力学强度,提高耐屈曲性能.     

基于PCA—SVM模型的切削颤振预报

针对切削加工过程中颤振孕育的动态模式,提出一种基于PcA—SVM模型的颤振预报新方法。建立切削加工振动信号的识别模型,进行FFT变换,再归一化处理,把数据送人PCA—SVM模型,对变换后的切削实验数据进行学习、训练,得到PcA—sVM识别模型;提取切削加工过程的振动信号,送给PcA—sVM模型进行颤振情况分析与识别。试验结果表明,具有较好的颤振预测性,颤振预报正确率达到95．5％以上,提高了运算速度,为颤振预报提供了充足的时间。     

交流正弦电路的功率定义及功率补偿

从分析交流正弦电路的瞬时功率出发,提出新的功率成分定义,各种功率成分都有明显的物理意义,该定义可扩展到非正弦交流电路,对电力有源滤波器的设计具有指导意义。     

NiO/TiO2纳米纤维的制备、表征及光催化性能

采用静电纺丝和程序升温焙烧的方法制备了NiO/TiO₂纳米复合光催化剂. 利用X射线衍射(XRD)、扫描电子显微镜(SEM)、拉曼光谱(Raman)、紫外可见漫反射光谱(UV-vis DRS)等测试技术对样品的结构与性能进行了表征, 并研究了该催化剂在可见光下对有机染料罗丹明B催化降解反应的活性. 结果表明, 合成的NiO/TiO₂复合纳米材料尺寸均匀, 该催化剂相对于纯的TiO₂具有更强的紫外光吸收性能, 煅烧温度为600℃时, NiO/TiO₂的光催化活性最高. 而且, 该催化剂也可被循环使用, 这使得该复合光催化剂具有广阔的应用前景.     

TT管节点在轴向压力下的极限载荷分析

用三维20结点固体单元,对TT节点在支管端部承受轴向压力作用下所能承受的极限载荷进行了数值模拟.将结构有限元网格划分为不同区域,每个区域的网格独立产生,通过合并形成整个结构的有限元网格.使用ABAQUS软件分析了TT节点在支管端部承受轴向载荷的变形及与外部载荷之间的关系,得到了不同参数影响下的TT节点极限载荷.     

基于有限元分析的开关磁阻电动机非线性研究

针对开关磁阻电机双凸极结构导致的磁场严重非线性,利用有限元法对开关磁阻电机电磁场进行研究.通过有限元分析软件ANSYS得到一组不同转子位置下的三维磁化曲线族,进一步求得电感及转矩特性曲线,用于开关磁阻电机系统的非线性建模,将有限元分析与非线性仿真有机地结合起来,并得出一系列仿真波形.最后,通过样机进行实验,将实验波形与仿真波形进行对比,充分证明有限元分析数据的合理性及非线性仿真的可行性.     

纳米TiO2／苯丙复合乳液的合成与表征

研究了在经硅烷偶联剂WD-20接枝改性的无机纳米TiO2粒子存在下的苯丙复合乳液的合成。为了得到最终涂膜硬度较高的乳液,确定了苯乙烯、丙烯酸丁酯、丙烯酸、丙烯腈、甲基丙烯酸甲酯五元单体的苯丙乳液共聚体系。研究了纳米TiO2的加入量对聚合过程转化率的影响,并通过TEM、激光光散射仪和热分析仪对复合乳液乳胶粒的结构及乳液性能进行了测试及表征,结果表明,纳米TiO2粒子均匀地分散在乳胶粒中,呈现以纳米TiO2为核,有机聚合物为壳的核-壳结构;与未加纳米TiO2粒子的乳液相比,复合乳液的热稳定性提高,涂膜耐水性更好,硬度可高达H级,并且具有很好的抗菌性。     

基于字词混合和GRU的科技文本知识抽取方法

知识抽取任务是从非结构化的文本数据抽取三元组关系(头实体-关系-尾实体)。现有知识抽取方法分为流水式方法和联合抽取方法。流水式方法将命名实体识别和实体知识抽取分别用各自的模块抽取,这种方式虽然有较好的灵活性,但训练速度较慢。联合抽取的学习模型是一种通过神经网络实现的端到端的模型,同时实现实体识别和知识抽取,能够很好地保留实体和关系之间的关联,将实体和关系的联合抽取转化为一个序列标注问题。基于此,本文提出了一种基于字词混合和门控制单元(Gated Recurrent Unit, GRU)的科技文本知识抽取(MBGAB)方法,结合注意力机制提取中文科技资源文本的关系;采用字词混合的向量映射方式,既在最大程度上避免边界切分出错,又有效融入语义信息;采用端到端的联合抽取模型,利用双向GRU网络,结合自注意力机制来有效捕获句子中的长距离语义信息,并且通过引入偏置权重来提高模型抽取效果。     

基于Agent信任机制的一体化协商研究

将信任机制引入到Agent协商过程中,很好地解决了协商过程中的各个Agent对待协商过程的态度问题.实验表明引入信任机制的一体化协商过程可以达到更好的协商效果.