小型泵站无人值守PLC自动控制系统

针对中、小型泵站自动控制系统运行的一般特点,提出了采用PLC为控制核心的控制方案.该方案成本低,管理、维护和操作简单易行,便于在广大农村中、小型泵站中推广应用.并以实例形式介绍了可编程序控制器(PLC)小型自控系统的组成.     

条件不完全确定的发散思维型数学问题

“在条件A之下,会产生哪些、什么样的结果B”的问题,就是发散思维型的问题。若其中的条件A带有某种不确定成份,这就构成一种“条件不完全确定的发散思维型数学问题”。这种问题求解过程中的思维活动,有许多特点,对于培养学生的创造性思维有相当高的教育价值。本文以实例为基础对此做了讨论。     

真蓝甲藻(Gymnodinium eucyanochroum Tseng Sp.nov.)的亚微结构、色素性质及其在藻类进化中的意义

本文报告了在南京发现的蓝色裸甲藻,测定了它的藻胆色素。证明蓝色藻胆蛋白不是山“胞内蓝藻”(Cyanellen)所提供。电子显微镜的扫描表明细胞表面有众多的突起,不是光滑的;横沟内的鞭毛不是“带状”而是由细纤维丝膜状物拉着的螺旋形。透视电子显微镜观察表明,该藻有两个类型的细胞核,即“甲藻核结构”(Dinocaryotic structure)和“真核结构”,(Eucaryotic Structure),真核与叶绿体有一个共同的膜的包被,有一个与原生动物相近似的伸缩泡系统。叶绿体是分枝状,在细胞的边缘位,但也有其它形态。有淀粉颗粒而无“造粉核”或称”“蛋白核”(Pyrenoid),多数位于叶绿体外或之间,类囊体与一般甲藻不同,不是三个排成一条“带”而是两个排列成“带”。有发达的线粒体,和高尔基体;鞭毛不论纵沟内的或横沟内的,其横切面,均为9+2的形式,其纵切面是由纤维丝成束的结构。蓝色色素提取物,可见光最大吸收峰为456nm,与隐藻藻胆色素十分相似。从细胞亚微结构及其色素性质,作者认为它是藻类演化过程中的一个中间类型的甲藻共生体。     

有穷长半模偏序集上的一个定理

本文是对参考文献[1]第二章定理14证明的补充和改进。该定理乃指: 定理14.在任何上(或下)半模的有穷长的偏序集内,Jordan-Dedekind链条件成立。 文献[1]中,考虑上半模情形,谈到已知一个连接链:γ∶a=x_0相似文献   

边界元法在计算地下水稳定水位和流量中的应用

边界元法是一种新的数值计算方法。该法易于处理无限区域的地下水流问题,并且计算流量也较其他方法准确。本文介绍在二维稳定流的情况下如何计算地下水的水头和流量。承压含水层中的稳定流动,水头H满足拉普拉斯方程。利用格林第二公式,可以得到边界积分方程,即边界元的基本公式。可以用数值方法计算这一边界积分。为此,在边界上选取有限个点,称为节点,两节点间的线段称为单元。本文中选用线性单元和线性插值。引进局部坐标系,可以得到表示H和( H/ n)关系的方程。我们可以选一个节点作为固定的基点,其他节点为动点,对于每一选择都可得到一个方程。依次把每一节点作为基点,可得到N个方程,构成一个线性代数方程组。根据边界条件,每一节点中的H或( H/ n)有一个是已知的,解方程组可求出另一个。解出边界上的全部H和( H/ n)以后,可算出内部的水头和流量。对于非均质问题可划分为几个区域来处理。分界线上要满足相容性方程。对于( H/ n)的不连续点,可用“节点多值法”处理。     

基于强化学习的电磁悬浮型磁浮列车悬浮控制

为了保证磁浮列车的安全、可靠运行,研究了悬浮系统在参数摄动条件下的悬浮控制问题。首先,对电磁悬浮（EMS）型磁浮列车的基本悬浮单元建模,给出了电流控制模型;然后,建立了悬浮系统的强化学习环境以及软演员-评论家（SAC）智能体,并设计了加速训练的奖励函数与“吸死”处理方案;最后,提出了基于强化学习的悬浮控制方法。与传统比例-积分-微分（PID）控制方法的对比结果表明,本方法具有更快的动态响应,在损失50%线圈匝数或磁极面积变化时具有更好的跟踪精度。     

用于物联网的可重构的祖冲之密码算法的硬件设计

针对应用在资源有限的物联网中的祖冲之(ZUC)256密码算法,本文介绍了一种资源优化的ZUC-256密码算法的硬件实现方案,设计了面向资源优化的循环型ZUC-256密码算法的硬件架构和基于块随机存取存储器(BRAM)的可重构S盒(S-box)单元,从而有效地降低了资源消耗。硬件方案在现场可编程逻辑门阵列(FPGA)上进行了硬件验证,结果表明本文资源优化的循环架构中的各个硬件开销相比已有的方案有明显的降低。     

基于生成对抗网络的砂岩薄片图像视野外重建

利用生成对抗网络(GAN)模型,对砂岩薄片图像的微观颗粒和孔隙结构进行视野外重建,并对预测图像的语义进行评价。结果表明,模型能够预测2.25倍于原始视野的砂岩微观结构,并且针对不同类型的岩石图像语义均具有良好的性能。模型对不同颗粒的表面纹理、颗粒形态以及多颗粒间复杂接触关系等语义的图像视野外预测结果与真实图像较为吻合。但是,在微观特殊现象图像的视野外重建任务中,模型缺乏对特殊现象的敏感性。在孔隙结构重建时,模型对微孔面孔率的预测误差大于粒间孔、裂隙和溶蚀孔等孔隙空间。不同孔隙空间重建图像的预测效果可能与孔隙特征(如孔径大小和连通性)有关。     

基于频域降采样和CNN的轴承故障诊断方法

在工业领域,设备运行过程中采集的原始故障信号具有强噪声以及多工况的特点,现有的基于数据的轴承故障诊断模型的抗噪能力与泛化能力相对较弱。针对以上问题,提出一种基于频域降采样(down-sampling)和卷积神经网络(CNN)的轴承故障诊断方法 Ds-CNN。频域降采样包含最大偏移降采样和噪声横截断两个部分,可以实现样本增强,降低样本在频域的差异性,同时减弱噪声对频域信号的影响。基于频域信号建立的CNN模型能够自动提取降采样后频域信号的故障特征,并完成对轴承故障的识别分类。实验结果表明,在强噪声环境和多工况条件下,与目前常用模型相比, Ds-CNN具有更高的识别准确率。     

基于卷积模型的核信号仿真

NaI(Tl)探测器因具有探测效率高和成本低等优点,常被用于核辐射能谱测量和核辐射监管等领域．由于实验条件等的限制,研究人员往往较难获取理想的实验核信号,虽然可以借助探测器的仿真信号来实现研究目的,但是常规的探测器单指数或双指数模型和实际采集到的核信号模型存在一定的差异,需要一种更为精准的数学模型对探测器输出信号进行描述．我们通过对探测器信号形成过程分析,将探测器视为线性时不变系统,探测器各个部分响应的总卷积即为输出的核信号模型．本文建立的探测器输出信号卷积模型,结合实测伽玛源的幅度分布规律和相邻脉冲时间间隔分布规律,可以提供更精确的NaI(Tl)探测器输出信号,以便用于伽玛能谱测量算法研究;通过调节脉冲间隔时间大小,可以仿真不同计数下探测器输出信号的堆积情形,以便用于堆积信号还原算法研究．经过与伽玛辐射源的对比测试,该仿真信号与真实探测器输出信号一致,既避免了研究人员接触放射源,提高辐射防护安全性,又为开展数字化核信号处理算法研究及能谱算法研究提供了极大的便利性．