基于迭代学习的掩模台与工件台同步控制

针对光刻机掩模台与工件台在曝光扫描过程中必须保持运动同步的问题,提出了一种迭代学习同步控制方法.为提高系统的动态跟踪精度和带宽,采用以直线电机和音圈电机为执行器的宏微控制结构,建立了掩模台的动力学模型.提出的主从同步控制结构以工件台为主动系统、掩模台为从动系统,在常规反馈控制的基础上加入了同步控制器.根据迭代学习控制方法设计了二阶同步学习律,并证明了该学习律的收敛性.仿真结果表明同步学习算法可以明显地减小同步偏差,同步偏差的峰值和移动标准差随迭代次数的增加而不断减小,在50次迭代后分别减小了45.12％和36.84％.     

NO2-N途径的短程硝化反硝化除磷试验研究

在序批式活性污泥反应器(SBR)中,以模拟城市污水为处理对象,研究了短程硝化和以NO2--N为电子受体的反硝化除磷过程特征及处理效果.试验表明,在SBR反应器中以NO2--N作为电子受体进行反硝化除磷是完全可行的.在温度为20～25℃,曝气量为30～40 L.h-1,pH值为7.0～7.5,MLSS为3 000 mg.L-1左右的条件下,COD、NH4+-N、TN及TP的平均去除率分别达到92%、96%、89%和90%.     

第二代居民身份证信息系统数据同步的实现方法

各地公安部门换发二代身份证系统各异导致数据格式不统一,按公安部的指导意见,云南省公安厅要求各州(市)二代证数据格式规范一致,但由于历史原因,这一过程需逐步过渡.全省二代身份证数据分布存储,在云南省公安厅建立数据中心,其数据要和各州(市)保持一致,需要分布式的数据同步.采用数据同步能满足上述两种需求,很好的解决异构数据库系统和分布式数据库系统的数据同步问题,论文主要阐述数据同步的设计思想和实现方法.     

我国煤矿瓦斯中H2S异常矿井的分布特征

结合我国煤矿瓦斯H2S异常矿井的地质构造、水文条件、H2S体积分数、煤类、煤自燃状况,研究煤矿瓦斯H2S异常矿井的地域特征和层域特征。结果表明,H2S异常区主要分布于新疆维吾尔自治区、山西省、四川省等省区;H2S异常煤层主要分布于石炭纪、二叠纪和侏罗纪等煤层中。H2S异常区具有良好盖层,地下水与其他含水层水力联系弱,煤级为焦煤及以上,为硫酸盐热化学反应成因。该研究为煤矿瓦斯H2S异常区预测与治理提供了参考。     

化探异常曲线图中采样坐标投影的方法

在用Grapher5.0绘制化探异常曲线图中,纵坐标为各元素化验结果数据,横坐标为采样点的位置。但由于GPS定位的误差,一条化探剖面的样品采样位置并不全部在设计剖面线上,为了解决这一问题,现将每个采样位置的坐标沿岩层走向方向(垂直投影,剖面线方位与岩层走向垂直)投影到剖面线上,通过对采样位置与剖面线方位之间三角函数关系的研究和分析,得出了平面内任意一采样点坐标与任意方位剖面线之间的投影关系,实现了将每个采样位置的坐标垂直投影到设计化探剖面线上,提高了化探异常曲线的准确性。     

基于集值统计法在项目评估中的可信性检验

针对模糊评估的特点,通常采用集值统计方法对项目进行评估,由于传统的集值统计方法在对评估的结果进行可信性检验时,检验方案的缺陷使最终的结果具有失真性。文中在验证传统的集值统计法存在缺陷的同时,建立了在数据删除模型下的集值统计可信性检验,通过对评估区间进行检验和处理,提高了评估结果的可信度。     

电动机的异常分析

本文围绕电动机的异常现象展开了全面的分析,首先就电动机在运行过程中出现的一系列异常状况以及可能导致其产生的原因进行了全面而详细的分析和介绍.其次对处理电动机异常状况的几点注意事项进行了论述.最后对避免电动机异常状况发生的具体措施进行了介绍.     

DF8B内燃机车主发电机易烧损的原因分析及措施

本文针对DF8B型内燃机车主发电机烧损,造成机车在运行途中发生机车故障的问题,根据机车主发电机工作原理及装备要求,重点分析故障产生的原因,并提出改进措施。     

含自适应阈值的ARMA网络流量异常检测算法

传统的网络管理方法已不能适应网络复杂性的要求,不能准确刻画网络异常行为,从而影响检测精度.针对这个问题,提出含自适应阈值的ARMA网络流量异常检测算法,利用滑动平均模型预测网络流量,利用中心极限定理确定动态的阈值区间,通过判断网络流量误差是否落在阈值区间作为检测点是否异常的准则.仿真结果表明,该模型能准确地描述网络的运行状况,具有很高的可用性.     

榴莲为何这么臭？

很多人讨厌吃榴莲,因为它的气味让人闻过即终身难忘。可偏偏就有那么一小群人,却非常喜欢榴莲的这种气味和口感。榴莲的气味究竞是香还是臭。各有说辞。但毫无争议的是：榴莲的气味异常浓烈。德国食品化学研究中心的一个科研团队一直试图确定这种气味的来源。这个团队从泰国榴莲中提取出有气味的物质,用质谱仪和气相色谱仪分析后,确定其中的50种化合物和榴莲独特的气味有关。这些化合物中有8种以前从未在榴莲中发现过,有4种是首次被发现。