考虑人类活动影响的流域水文模型参数的确定

结合石头口门水库，详细阐述了考虑人类活动影响流域水文模型参数的确定方法。以时间、累积净雨量和径流修正系数来描述径流的人类活动影响；从调查流域基本情况入手，由人机交互方式模拟确定流域水文模型参数和人类活动影响参数。将人类活动影响纳入流域水文模型参数确定过程中，可更深刻地了解流域水文规律和认识人类活动对径流的影响。     

用高斯－牛顿法确定暴雨公式参数

传统的方法推求不能线性化的暴雨公式中的参数，往往分成两步：先求单一重现期的参数，然后再求各重现期的综合参数，参数推求全过程需图解试求、反复调整，最后求碍的参数并不是最佳拟合参数，本文用高斯－牛顿法推求暴雨公式的参数，实现了参数推求的一举寻优，算例表明，方法实用可行，使用此方法，使拟合精度显著提高。     

轴类件的参数化造型与设计

介绍了以互Ｉ－ＤＥＡＳ为支撑软件，实现油田井下工具中最常用零件一轴类件自动参数化造型的方法，大大提高了轴类件的设计造型效率，并为整机装配造型和有限元分析提供了有利条件。     

振动系统参数识别的一种新方法

利用方块脉冲函数直接处理线性振动系统的运动微分方程，得到振动系统参数识别的一种新的时域方法，通过仿真计算表明，这种方法具有很高的识别精度。     

分散染料溶解度参数的计算及应用

用Small、Hoy、Krevelen和Fedors基团增量法,对50只蒽醌、偶氮分散染料的溶解度参数进行了计算,并作了比较。对Small法中—NH_2、—NO_2、—NH—、—N—基团的吸引力常数作了补充。确认用于计算分散染料及涤纶纤维溶解度参数的较好方法是Hoy法。且发现:①当染料的溶解度参数与涤纶的溶解度参数接近时,染料的耐升华牢度可达4—5级;②分散染料摩尔体积与其匀染性几乎呈反比关系,当摩尔体积为210—340cm~3/mol时,匀染性能可达3—4级;③分散染料的扩散系数随着其摩尔体积的增大而减小,其减小趋势逐渐变缓。     

定常流中立管的多参数分叉

本文讨论立管在拉力、自重及定常流的影响下的非线性分叉问题.奇摄动法用于求解多个独立参数的摄动分叉解.获得了模拟非对称平衡的分叉曲面.文中同时研究了各分叉曲面的稳定性.     

不同含氮量硝化纤维素浓溶液体系的相溶性与表观粘度

本文研究了三种不同含氮量的硝化纤维素(NC)分别与邻苯二甲酸二乙酯(DBP)、邻苯二甲酸二丁酯(DBP)、三醋酸甘油酯(TA)、二硝基甲苯(DNT)和硝化甘油(NG)组成浓溶液体系的相溶性。 实验结果得出:1)3~#NC分别与DEP、DBP、TA、DNT和NG所组成体系相溶性的顺序为;3~#NC/DEP>3~#NC/TA>3~#NC/DBP>3~#NC/DNT>3~#NC/NC,2)2~#NC分别与DEP、DBP和TA所组成浓溶液体系相溶性的顺序为:剪切速率(?)>6×10~(-5)秒(-1)时,2~#NC/DEP>2~#NC/DBP>2~#NC/TA;(?)<6×10(-5)秒(-1)时。~#NC/DEP>2~#NC/TA>2~#NC/DBP。3)1~#NC分别与DEP、DBP和TA.所组成浓溶液体系相溶性的顺序为:1~#NC/DEP>1~#NC/DBP>1~#NC/TA。结果表明,不同氮量NC浓溶液体系的η。与体系的溶度参数差值有关。     

西德INA-V型牵伸装置后区工艺特性的试验研究

本文对西德INA-V型牵伸装置进行了后区工艺的最佳配置试验,以探索其总牵伸能力、成纱质量水平和对纺纱品种的适应性.为了阐明牵伸装置后区的结构特点,进行了须条紧密度、变细曲线和粗纱捻度稳定性等特性测试. 试验表明:V型牵伸装置后区采用曲线牵伸,增加后包围弧能提高须条紧密度,缩短非控制区长度,增加粗纱捻度稳定性,从而改善进入前牵伸区须条的结构和均匀度.因此,V型牵伸装置具有下列特点:①后区牵伸倍数不宜过大,但总牵伸能力较大,13特涤/棉精梳纱和14.5特纯棉精梳纱条干CV%值均能达到乌斯特公司1982年条干统计值25%的先进水平且细节的减少尤为明显,适宜于纺针织用纱.②V型牵伸有利于控制纤维运动和扩大适纺纤维范围,即使对整齐度较差或短绒较多的原棉,成纱亦可取得较好的效果.     

动态力识别的时域方法

本文提出一种识别动态力的非直接量测时域方法。首先将结构系统进行模态坐 标变换而得到无耦合的运动方程，然后把在一定微小时间间隔内的动态载荷作为一 个阶跃函数，再由实际量测或有限元分析得到系统的频响特性和量测到的该动态力 的结构响应确定模态坐标中的这一阶跃函数，就可得到动态力的时间历程。 以一个仿真实例说明方法的应用，其结果表明精度是好的，并对该方法应用中 的一些问题进行了探讨。     

工业机器人的多微机自适应控制算法

本文应用参数辨识和动态递阶控制方法研究工业机器人轨迹控制问题,提出了一种采用多微机系统的自适应控制算法,其在线执行时间短,便于实现。计算机仿真结果表明,本算法其有良好的控制效果。