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461.
石炳存 《合肥工业大学学报(自然科学版)》2006,29(12):1541-1544
文章从一组PID气动位置伺服控制实验数据入手,分析了比例方向阀控缸位置伺服系统位置响应的摩擦力、响应速度、响应精度和PID控制器各参数对系统响应速度及响应精度的影响。结果表明:实验系统可根据传感器精度和期望精度确定系统控制精度,根据两腔压力选取合适的置中电压以使系统获得高的稳定性;通过设置最大输出电压、比例系数和微分系数等以获得较快的响应速度,从而使系统获得较好的稳态和瞬态性能。 相似文献
462.
针对多堆燃料电池系统各电堆温度的控制问题,提出了一种将阴阳极出口气体温度作为电堆温度修正项的并联式热管理子系统模型,并对多堆燃料电池系统进行热平衡分析。首先,采用模型预测控制方法进行温度控制;然后,应用系统模型辨识的方法建立多个预测模型,通过切换预测模型控制不同工况点的电堆温度过程;最后,设计测试工况进行仿真验证。结果表明:在相应的温度指标下,并联式热管理子系统应用模型预测控制算法能够快速准确地进行多堆燃料电池系统中各电堆的温度控制,并且增加典型工况点的多个预测模型有助于提升控制效果,使得超调量减小,调节时间缩短。 相似文献
463.
基于EPC联合体的绩效评价模型研究 总被引:1,自引:0,他引:1
对EPC项目中的联合体这一组织结构进行了分析,指出了其中的特殊性与复杂性,提出双层矩阵式组织结构的概念,并在此基础上提出了相应的绩效评价模型,最后以一个石化项目为例进行了实证分析. 相似文献
464.
一种暂态混沌神经网络及其应用 总被引:1,自引:1,他引:0
讨论了Hopfield神经网络算法在优化计算中的应用,提出了一种暂态混沌神经网络模型,把混沌动力学与收敛动力学相结合,使网络逐渐由混沌神经网络向Hopfield网络过渡,达到控制混沌的目的,并且提供一个在全局最优解附近的初值,然后用Hopfield网络得到最优解,有效地解决了Hopfield网络的局部极值问题.仿真结果表明算法对于初始值是稳健的,并且具有很强的克服陷入局部极小能力. 相似文献
465.
研究了针-板电极高压脉冲放电对靛蓝二磺酸钠的脱色效能.试验表明,单纯高压脉冲放电对靛蓝二磺酸钠具有一定的氧化脱色效果,其脱色率随着电压上升、电极间距缩小、溶液电导率降低及pH值降低而升高.Fe2 对该过程具有良好的催化效果.在0.1 mmol/L Fe2 的作用下,高压脉冲放电在20 m in内可以将5 mg/L靛蓝二磺酸钠脱色98.6%,比不加Fe2 相同条件下的脱色效率(11.9%)提高了7倍多.试验结果表明,脱色过程与该过程中产生的过氧化氢以及Fe3 有关,由于Fe2 的投加,脱色过程中可能发生了Fenton反应. 相似文献
466.
石国河 《河南教育学院学报(自然科学版)》2006,15(2):76-78
本文论述了实践环节在计算机专业《数字电路与逻辑设计》课程教学中的地位与作用,分析了目前实验教学中存在的问题与不足,指出了采用“硬” “软”的实验教学模式是实验教学的改革有效途径. 相似文献
467.
基于牛顿插值方法,本文提出了构造具有高阶导数插值条件或缺少函数值插值条件的Hermite型插值的新格式,具有构造简单,应用广泛等优点. 相似文献
468.
469.
为解决钙钛矿太阳能电池(perovskite solar cells,PSCs)中采用贵金属作为对电极(counter electrode,CE)而导致的成本高昂问题,对碳纳米管(CNTs)进行磺酸化处理,并将磺酸化CNTs(s-CNTs)作为对电极材料应用到PSCs中.利用稳态荧光(PL)、电化学阻抗(EI)等方法对... 相似文献
470.
Vision-Language-Navigation(VLN) task is a cross-modality task that combines natural language processing and computer vision. This task requires the agent to automatically move to the destination according to the natural language instruction and the observed surrounding visual information. To make the best decision, in every step during the navigation, the agent should pay more attention to understanding the objects, the object attributes, and the object relationships. But most current methods process all received textual and visual information equally. Therefore, this paper integrates more detailed semantic connections between visual and textual information through three pre-training tasks(object prediction, object attributes prediction, and object relationship prediction). The model will learn better fusion representation and alignment between these two types of information to improve the success rate(SR) and generalization. The experiments show that compared with the former baseline models, the SR on the unseen validation set(Val Unseen) increased by 7%, and the SR weighted by path length(SPL) increased by 7%; the SR on the test set(Test) increased 4%, SPL increased by 3%. 相似文献