富水软岩条件下底鼓防治技术研究

富水复杂地质条件下巷道顶底板稳定性较差,以清水营煤矿富水"三软"(顶板软、底板软、煤层软)地质条件作为研究对象,为有效控制软岩巷道变形量,减少巷道维修次数,降低维修成本。通过对清水营煤矿+965 m水平车场底鼓因素分析,提出了适合软岩巷道防治底板底鼓的支护技术,实践证明此方案能够有效控制软岩巷道底鼓变形。     

纳米级集成电路的软错误问题及其对策

介绍了纳米级集成电路中软错误的发生机制、发展趋势以及评估技术,概括了软件、电路和体系结构以及工艺器件级软错误的缓解对策,并针对软错误问题相关研究的发展提出几点建议.
     

电池舱电解液泄漏监测系统研究

针对金属锂-亚硫酰氯电池在民用工业和军事工业应用过程中存在电解液泄漏的风险,应用软测量技术,通过检测电池舱内的温压变化信息,建立泄露检测模型,并以该模型为基础设计电池舱电解液泄漏监测系统. 当电解液发生泄漏时,进行泄漏报警,同时得到泄漏量和泄露位置,并利用LabVIEW为软件开发平台,开发实时监测界面,在线监测电池舱电解液泄漏情况,实现传感器失效报警、高温报警和高压报警. 经测试,该方案能实现实时在线监测电池舱中电解液泄漏情况. 实验结果表明,该监测系统运转良好,适用于密闭空间中气体、液体泄漏的监测.      

不同煤阶软硬煤粒瓦斯放散规律实验研究

以焦煤中马村无烟煤、义煤新安矿贫瘦煤和平煤八矿气肥煤的同一煤层的软分层与硬分层煤样为研究对象,自主研制了煤粒瓦斯吸附-放散实验系统,对不同煤阶软硬煤瓦斯动态放散规律的差异进行研究分析。研究结果表明：在相同解吸时间内,瓦斯累积解吸量及解吸速度均随着变质程度的加深而增大,而软煤的瓦斯解吸量和解吸速度明显大于硬煤;对6组煤样实验数据进行了经验公式回归分析,解吸时间120min内无烟煤硬煤所用经验公式拟合效果都较好,软煤只有乌斯基诺夫式、文特式和孙重旭式拟合结果理想;对于贫瘦煤和气肥煤,文特式和孙重旭式拟合效果最好     

软土路堤中土工格栅在填筑与地震作用下的受力特性

土工格栅在软土路基中已有广泛应用,与塑料排水板的配合使用可以加速软土路基的固结沉降。首先对软土路堤进行了静力加载填筑计算分析,分析加筋垫层土工格栅的受力特性和位移变形特性;其次对建成的软土路堤选择与场地类型相适应的地震波进行了地震动力响应分析,获得了土工格栅的受力特性及变形特性。结果表明,不等高反压平台的修建导致了后续土工格栅受力不均;但轴力值在容许值之内,地震响应下路堤主要以水平运动为主,土工格栅的运动及受力趋势可以为路堤整体性提供评价依据。     

公示语英译研究综述

通过对我国公示语翻译研究情况的调查与分析,从公示语翻译的实证与理论研究和社会各界对公示语翻译研究的贡献方面总结了公示语翻译研究成果,并指出了研究存在的局限,建议应用多理论、从跨学科角度进行研究,同时借助政府和公众的力量,多方联手,来真正提高公示语翻译质量。     

基于LabVIEW的非正弦信号测试分析系统的实现

电动机软启动器性能参数测试和分析是产品研制、调试、生产的重要环节。根据电动机软启动器在启动和停止过程输出的三相电压和电流都是非正弦信号的特点,研究了采用计算机、数据采集卡等硬件和在LabVIEW虚拟仪器平台上开发的软件构成一套完整的非正弦信号测试分析系统。该系统具有测试精度高、开发成本低、抗干扰能力强、检测效率高、操作简单等优点。     

基于软测量技术的电动汽车行驶状态估计

为了实现对电动汽车运行信息的低成本估计,通过建立了以3自由度电动汽车动力学模型为基础的EKF软测量算法。利用低成本传感器测得的纵向、侧向加速度、横摆角速度和转向盘转角信号,实现了对电动汽车横、纵向车速和质心侧偏角运动状态信号进行精确估计;同时引入了HSRI(highway safety research institute)轮胎模型;在动态特性下轮胎的侧向力可得到有效的估计。最后通过Car Sim与Matlab/Simulink联合仿真对EKF算法进行了验证,从而验证了EKF软测量技术能够准确、实时地估计汽车行驶动态参数信息。     

面向沙土环境的仿生软体机器人及交互力学模型

现有的沙土移动机器人大多采用刚性结构, 在复杂的工作环境中 常常会发生打滑、沉陷、翻倒等问题, 缺乏良好的环境适应能力. 针对该问题设计了一种面向沙土环境的仿弹涂鱼气动软体机器人; 基于地面力学理论和软体机器人建模方法, 考虑机器人在沙土环境下的约束条件, 通过对软肢体与沙土间力学交互特性的分析, 建立了软肢体/机器人-沙土交互力学模型, 并构建了输入气压与机器人运动特性的关联; 通过实验验证了软体机器人-沙土交互力学模型的有效性和准确性. 实验结果表明, 该软体机器人具有环境适应性强、控制简单、柔顺性高等优点.     

基于软超球体的高维非线性数据异常点识别算法

在冶金、化工等流程型工业领域,生产中的过程控制参数往往具有高维非线性结构特征.为了解决这类高维复杂数据的异常点检测问题,本文引入了软超球体的概念,采用非线性核函数将原始数据映射到高维的特征空间,并在特征空间中确定软超球体的边界.通过检测待识别样本映射到特征空间的位置信息来判定过程参数的设定值是否为异常点,从而避免出现批量的产品质量问题.以某类汽车用钢为应用实例,对实际生产数据进行检测,证明了所提出的基于软超球体的异常点识别算法对于高维的非线性数据具有良好的检测能力.