大学生口算能力的实验研究

为考察大学生的口算能力,我们随机选取30名大学生为被试进行口算的实验研究,主要结论如下:(1)大学生的口算速率在加、减、乘、除法之间存在差异,从快到慢依次为:除法,借位减法,不借位减法,不进位加法,进位加法,乘法;(2)口算的广度从大到小依次为:不进位的加法广度,进位加法广度,不借位减法广度,借位减法广度,除法广度,乘法广度;(3)大学生口算的速度和广度既无显著的专业差异,也无显著的性别差异.     

速度滑冰课教学中学生示范的运用

对学生示范在速滑课教学中的应用问题进行探讨 ,阐述了学生示范对提高速滑课教学质量所起的重要作用 .课堂教学中取得了良好的效果 .     

自动门限转速测量仪的设计

本文提出了自动门限测量转速的方法,同时介绍了采用8098单片机的A/D输入及PWM输出来实现自动门限,并且采用HSI及定时器实现转速测量的硬件电路及相应的软件设计方法.     

基于FPGA的微型打印机驱动电路和程序设计

介绍了利用FPGA来驱动TP UP—SF系列高速微型打印机．关键是对打印机并行接口各信号的工作时序进行控制．所有功能全部用硬件描述语言VHDL编程实现并下载到Xilinx公司的SpartanⅡ系列的XC2S2005PQ—208目标芯片上调试通过，证明该方法行之有效．完全可以取代传统的利用单片机来驱动微型打印机，且抗干扰性好，可靠性高。     

以稀土合金材料为驱动器的高速开关阀的研究与设计

为了提高电液高速开关阀的开关速度，改进流体脉宽调制(Pulse Width Modulation，简称PWM)电液数字控制的精度，对以稀土合金超磁致伸缩材料作为驱动器来驱动液压开关阀进行了研究，并研制了一种特殊结构的新型高速开关阀。仿真计算与试验结果表明，这种阀具有很高的切换速度及频率，其开关时间少于1ms，能够显著地提高PWM电液控制精度。     

应用浮游藻类评价桂湖水质的研究

于2004年应用浮游藻类对桂林旅游景点——桂湖水质进行监测评价，初步探讨了桂湖浮游藻类与水质的相互关系．研究内容：浮游藻类的组成、生物种类、生物数量、指示生物、均匀度指数、多样性指数及理化对照监测等．结果表明：桂湖含有浮游藻类7门69属138种，主要种类为硅藻和绿藻；水质评价指数大多数样点达到清洁水质标准，少数有轻度污染，桂湖水质整体为清洁。     

转置双曲柄滑块机构急回运动特性的研究

本文对转置双曲柄滑块机构急回运动特性进行了分析,结果讧明,此机构不仅具有超急回运动特性的可能性;而且在机构各构件尺寸一定的情况下,仅改变其相对安装位置,便可具有行程速比系数不同的急回运动特性。     

高校生态位适宜度的数学模型及其应用

为培育与提升高校生态位适宜度,实现高校可持续发展,需要建立一套科学的定量分析方法.借鉴自然系统的生态位理论,以高校为研究对象,探讨了高校生态位适宜度的内涵.在此基础上,构建了高校生态位适宜度评价指标体系,给出了高校生态位适宜度的数学模型,并将其应用于我国十六所综合性大学的计算和分析,结果与实际情况基本吻合.该模型可以为高校进行合理评价与决策提供一种有效的方法.     

基于抗差自适应滤波的高速列车融合测速算法

针对Kalman滤波在高速列车融合测速过程中因观测粗差和动力学模型误差而引起的融合精度下降问题,提出一种基于抗差自适应滤波的高速列车融合测速算法。首先,在Kalman滤波的基础上构建异常检测函数和误差判别统计量,用于检测和区分传感器异常观测导致的观测粗差和动力学模型误差;然后,针对观测粗差和动力学模型误差,分别采用三段式函数和指数函数构造抗差因子和自适应因子,通过2种因子合理调节观测信息和模型信息在状态估计中的权重,从而降低观测粗差和动力学模型误差对融合结果的影响;最后,通过2种运行场景以及算法对比,仿真验证抗差自适应滤波算法性能。仿真结果表明,与基于Kalman滤波的融合测速算法相比,所提出算法无论在观测粗差场景还是在动力学模型误差场景,均具有更高的精度和稳定性。     

基于改进粒子滤波算法的车速估计

针对基于粒子滤波算法设计的车速估计器因提议分布与实际分布不一致导致粒子退化使估计误差变大的问题,提出了一种通过修正提议分布减弱粒子退化影响的改进粒子滤波车速估计器。首先,基于车辆运动学模型和传感器特性建立系统的状态转移方程和观测方程。然后,利用传感器测量值与粒子状态值的差值设计提议分布修正项对状态转移方程进行修正,并对过程噪声做自适应处理。最后,利用CarSim-Simulink联合仿真平台在双移线工况和正弦转角输入工况下进行仿真验证。与自适应粒子滤波器相比,双移线工况下改进粒子滤波估计器产生的纵向速度估计值和侧向速度估计值的平均绝对误差分别减小了40.25%和55.71%;正弦转角输入工况下,改进粒子滤波估计器产生的纵向速度估计值和侧向速度估计值的平均绝对误差分别减小了47.00%和41.21%。