变质核杂岩特征及小秦岭地区变质杂岩成因讨论

目的为确定小秦岭地区发育的变质杂岩体是否属于变质核杂岩。方法总结前人归纳的变质核杂岩特征,与小秦岭地区发育的太华杂岩特征进行对比,再通过对小秦岭地区燕山期后褶皱、南北两侧发育的断裂进行分析和构造演化史研究。结果小秦岭地区的构造特征与变质核杂岩特征不符。结论小秦岭地区的太华杂岩解释为经历了从南向北的铲状逆冲推覆和后期抬升块断剥露的变质杂岩更为合理。     

南秦岭晚古生代伸展结构特征及意义

采用构造岩石地层－沉积盆地－热水成矿流体及沉积组合－要造变形分析等,对秦岭造山带晚生代菜构造特征及意义进行了系统研究,结果表明：秦岭造山带从加里东期末－海西期末一直处于（剪切）伸展体制下,形成一系列伸展构造,其伸展构造样式主要有同生断裂,剥离断层,陆表海域中的盆－岛构,守堑－地垒式盆地构造,三级热水沉积成矿盆地,叠合沉积盆地内的伸展构造样式有褶叠层,分层前切流变构造,滑塌同沉积构造,阶梯状同生断层等,这此伸展要造样式显示秦岭微板块是以伸展作用发生陆壳变形的,可称为秦岭型伸展的菜构造样多,伸展要造是主要控矿构造,低序次同生断裂是含矿热水运移的通道,三级热水沉积成矿盆地是聚矿空间和热水沉积成矿场所,热水喷溢通道口及含矿热水沉积岩相是矿层赋存的部位,认为秦岭菜的构造样式对成矿学和区内的矿产资料与预测有重要的理论和应用价值。     

考虑饱和特性的电动汽车双向变换器控制策略

随着电动汽车日益普及,充放电流越来越大,传统的电感解耦控制在大电流情况下会造成电感饱和,引起解耦不充分,影响控制精度.针对这一问题,提出了一种改进型无电感解耦控制策略.首先,采用二阶广义积分器(second-order general integrator,SOGI)生成正交信号取代传统延时构造法,提高相应速度;然后采...     

啤酒发酵温度多变量解耦控制算法

针对工业过程中常见的多变量时滞输入输出系统,基于常规PID控制和Smith补偿控制算法在处理大时滞、强耦合、多变量、不确定性对象的控制时效果不好的情况,提出了一种多变量解耦控制器的设计方法,该方法以控制器或者补偿器来消除系统各输入输出间的相互耦合和关联,是解决多变量控制问题的有效工具。用该方法针对多变量强耦合的啤酒发酵温度控制系统进行了设计和仿真研究,仿真结果证明了该方法的有效性。     

预测补偿动态矩阵控制在电加热炉中的应用

针对电加热炉多变量系统存在大惯性、慢时变、非线性及交叉耦合严重等特点，提出采用基于非参数模型的动态矩阵控制方法，并用预测补偿的思想进行解耦设计，使解耦设计大为简化。实时控制表明这种算法对多变量系统是有效的。     

宽带钢热连轧机板形板厚增益调度解耦控制

针对板形板厚综合控制的耦合问题，通过分析板形控制系统需要先后投入平坦度反馈控制和动态凸度控制的综合系统特性，采用前馈补偿综合法设计解耦网络以完成动态轧制过程的板形板厚解耦控制。结合1700mm热连轧机实际控制系统，提出采用板形板厚增益调度解耦控制方法适应板形板厚耦合特性随实际轧制条件变化的应用需要，建立的增益调度函数集已在大型工业轧机得到验证与应用。     

无陀螺惯性测量组合动态补偿及动态解耦方法

基于提出的一种无陀螺惯性测量组合（NGIMU）九加速度计配置方案,采用零极点配置的方法设计动态补偿器对加速度计进行动态补偿．基于动态耦合定义,提出了应用不变性动态解耦方法对NGIMU动态解耦．该方法不在各加速度计输出信号的正向通道上增加新的环节,而仅在各输出通道之间设置较简单的环节,用较低阶的解耦模型,抵消各维间耦合．进行了系统三个方向角速度的仿真验证,仿真结果表明,系统经动态解耦后导航误差迅速收敛,可以控制在0．02rad／s内．     

集气管压力系统的神经网络逆解耦复合控制

针对集气管压力系统具有强干扰、强耦合、非线性、多参数等特性,依据逆系统解耦原理,分析了集气管压力系统数学模型的可逆性;采用对非线性具有较强逼近能力的BP 神经网络,逼近集气管压力系统的逆系统;神经网络逆系统与原系统构成伪线性解耦复合系统,实现集气管压力系统的神经网络逆解耦复合控制。仿真结果表明该方法实现了系统解耦,具有一定的应用性。     

青海三岔口软玉成矿类型及成矿机制探讨

三岔口软玉矿区野外考察后发现三岔口软玉主要有两种类型:一是呈渐变接触产于火成岩体与碳酸盐岩之间的接触交代型;二是呈突变接触产于碳酸盐岩层中的热液充填型.前一种产状的软玉多产于断裂带两侧,是基性火成岩与碳酸盐岩直接接触交代的结果;后一种产状的软玉多产于断裂带附近的围岩中,是接触交代形成的含透闪石成分的流体,在温度压力骤降的情况下沉淀结晶而成.其中基性火成岩提供了软玉形成所需的Si,白云岩则提供了Ca,Mg等成矿物质.结合成矿构造背景的研究,提出东昆仑地区极有可能是一潜力巨大的软玉成矿带.     

一类非线性MIMO系统的神经网络直接自适应鲁棒解耦控制

针对一类未知非线性MIMO系统(多输入/多输出系统),应用“主导输入”的概念,基于神经网络理论提出一种直接自适应鲁棒解耦控制方法.该方法不仅保证了闭环系统的稳定,而且使外部干扰、神经网络逼近误差及输入对输出的交叉耦合对跟踪误差的影响衰减到给定的水平.