大牵引力连续油管牵引器设计及仿真

针对水平井作业工具输送困难的问题,同时在满足钻磨作业的基础上,设计了基于液压伸缩原理的连续管牵引器。为满足井下牵引器对大牵引力、井下适应性、通过性、越障能力的要求,创新提出了自激式液压控制回路(无电缆),来实现牵引器协调控制相关动作,采用一种楔形燕尾滑槽弹性支撑结构,以适应井径变化同时满足障碍通过性,使用SolidWorks三维画图软件、 ADAMS(automatic dynamic analysis of mechanical systems)运动仿真等软件建立连续油管牵引器的虚拟样机,验证其运动性能。结果表明:该牵引器在5~1/_2″套管中能够平稳行进,牵引力最大可达到10 000 N,满足设计标准。     

低温胁迫对大叶黄杨幼苗保护酶活性的影响

以大叶黄杨为实验材料,研究了大叶黄杨(Euonymus japonicus)叶片中保护酶系统对梯度降温的响应.结果表明:随着温度的降低SOD和POD的活性先升高后降低,当温度降到5 ℃时,SOD和POD的活性均达到最高,分别为对照的7.2倍和106.61%,随着温度的降低,CAT的活性总体表现为先下降后升高的趋势,当温度降到15 ℃时,其活性降为对照的90.91%,而后CAT活性逐渐增强, 0 ℃时活性比对照提高了118.18%.在低温胁迫下,大叶黄杨通过这几种酶的协同作用,使自由基维持在正常水平,从而防止自由基伤害,抵抗不良环境.     

基于机器人竞赛的应用型人才培养模式研究

应用型或技术型人才培养作为高等教育改革的重要内容近年来备受关注。结合近10 a开展的机器人竞赛实践活动,对应用型人才培养模式进行探究,提出了一种以机器人竞赛为驱动的计算机人才培养模式。通过该培养模式的实施,有效地提高了在校学生的自主创新和实践能力,较好地实现了高校到社会的知识与实践衔接,提高了学生的就业率,对应用型本科高校计算机专业的教学改革起到了积极的促进作用。     

一类不确定T-S非线性时滞系统的镇定研究

研究了一类不确定T-S非线性时滞系统的稳定性分析与镇定问题.通过构造新的模糊权依赖型Lyapunov泛函,引用自由权矩阵和二重积分,以线性矩阵不等式的形式给出了不确定非线性时滞系统的稳定和镇定的充分条件,最后以仿真例子说明了所提方法的有效性.     

基于程序升温的煤层自然发火指标气体测试

研究煤自然发火过程中指标气体的产生规律.通过对上、下煤样在程序升温条件下测试研究煤层自然发火指标气体的变化规律,确定了测试煤样由低温氧化阶段到快速氧化阶段的临界温度和煤层自燃发火预测预报指标气体.研究结果表明:C2H4和C2H4/C2H6初始出现时的临界温度、C3H8/C2H4比值峰值点温度与煤样由低温氧化到快速氧化阶段的临界温度具有很强的一致性,均揭示了此时煤样已进入快速氧化阶段.该研究成果对开展煤自燃低温阶段实验研究提供了重要的科学价值.     

GPS组合导航系统在车辆导航中的应用

ＧＰＳ组合导航系统在车辆导航中的应用房建成，万德钧（东南大学仪器科学与工程系，南京２１００１８）统计资料显示，公路堵塞造成的直接和间接的经济损失惊人，仅美、日、法三国每年的损失就超过１１０００亿法郎．德国交通部门统计，在全德国，每年因汽车司机行错路线...     

复合形态滤波和改进型分水岭算法的图像分割

提出了一种基于复合形态学滤波和改进型分水岭的图像分割算法.为克服传统分水岭算法进行图像分割时产生的过度分割和耗时的不足,定义了由开-闭以及闭-开加权组合形成复合形态学滤波器,应用该滤波器对图像进行滤波;其次,设计一种应用内、外部标记的形态学分水岭算法,确定区域中梯度低频成分的局部极小值作为内部标记,区域之间确定为外部标记,内、外标记随处理信息的变化而变化,从而实现了对图像信息的自适应分割.仿真结果表明,采用本文算法实现的图像分割,其抗噪的MSE、PSNR性能明显地优于开-闭、闭-开单一运算的抗噪性能;同时,减小了梯度图中由于噪声造成虚假局部极小值而产生的过分割现象,准确地提取图像信息的轮廓、边缘等信息.     

我国发展高速铁路的战略设想

本文针对我国国情和路情,论证了当前我国发展高速铁路势在必行。在分析发展高速铁路经济效益的基础上,提出了我国发展高速铁路的模式和具体建议,并就发展高速铁路的有关技术政策提出了一些意见。     

Cu2O/TMEDA催化硅氢加成合成氰基硅烷

文中介绍了一种新型二元多相催化剂Cu₂O/ N，N，N′，N′-四甲基乙二胺(TMEDA)在硅氢加成合成含有氰基硅烷中的应用。研究发现，当n(Cu₂O)∶n(TMEDA)=1∶3，加热回流30min，可以高选择性地合成β-加成产物，收率达90%以上。产物结构通过¹H-NMR表征，并讨论了催化剂的配比、回流和搅拌等因素对反应收率的影响。     

改进的混沌粒子群算法对WLS-SVM性能参数的优化

加权最小二乘支持向量机(WLS-SVM)的学习性能和泛化能力取决于其正则化因子C和核函数参数σ的取值。对此,针对WLS-SVM建立C和σ的组合优化目标函数,采用基于Lozi映射的粒子群(PSO)算法来搜索最优目标函数值。迭代过程中,通过分别映射PSO个体最优位置,把产生的混沌序列中的最优解分别逆运算取代当前个体最优位置,引入混沌机制,以混沌变量的遍历性改进粒子群算法,提高全局搜索能力,避免过早陷入局部最优。将其应用于某玩具企业原料月消耗量预测,结果表明了文中所提方法的有效性。