水下自航器的时变运动模型

为开发研制大航程、变速度的水下自航器 ,实现更精确的控制和导引 ,需建立水下自航器的时变运动模型。利用刚体分析动力学和理论流体力学的基本理论 ,研究水下自航器因燃料的消耗而引起的质量变化、质心位置和转动惯量的变化 ,导出描述其变化规律的方程 ;研究因推力变化而引起速度的改变 ,导出推力变化方程。在此基础上 ,推导出水下自航器空间运动方程组 ,并将数学模型表达成简明的矩阵形式 ,为研究变质量、变速度水下自航器的运动性能和设计控制及导引律提供基础     

主轴系统支承六参数识别

本文提出了支承六参数识别原理。根据激振试验所获得的动柔度,便可求得轴承参数(径向刚度、径向阻尼、角刚度、角阻尼)。     

8mm波导螺钉圆极化器的设计与优化

根据“射频椭偏测量法及装置的研究”课题的要求,设计8 mm波导螺钉圆极化器.通过理论 分析和数值计算给出了一种新的优化设计方法,经过软件的模拟仿真确定了最佳设计尺寸, 并制作了实物样品.实验测量表明,该圆极化器具有良好的性能.     

市政公共产品价格规制的对策研究

市政公共产品对于人民生活水平的提高和现代城市的建设,有着十分重要的作用。长久以来,由于技术上和观念上的原因,许多人认为公共产品必然由政府来提供,这就是公共产品的天然垄断性。但是,随着时间的推移,政府提供公共产品的弊端愈来愈显现。因此,市政公用事业的价格规制势在必行。     

智慧城市疫情情报生态协同体系构建研究

从情报生态理论角度出发,结合疫情管理工作实际,构建了智慧城市疫情情报生态协同体元模型,在此基础上构建了面向信息安全的智慧城市疫情情报生态协同体架构体系,为数据采集方式原始、数据孤岛和信息安全等问题提供可参考的解决方案,通过监控预警、风险管理和应急管理等情报生态活动,为疫情防控和保障信息安全提供策略支撑.     

中学生面部蠕形螨感染调查分析

目的:调查大理州永平县龙门乡中学生面部蠕形螨的感染情况,并分析感染的原因。方法:采用透明胶带粘贴法对211名中学生面部蠕形螨的感染情况进行调查,并观察其面部皮肤状况。结果:蠕形螨总感染率为6.16%;男生感染率(7.34%)高于女生(4.9%);感染虫种多为毛囊蠕形螨,少数为皮脂蠕形螨,差异有统计学意义(χ2=7.538,P<0.05);采用清水、香皂、洗面奶、药皂四种洗脸方式间差异有统计学意义(χ2=1.526,P<0.05);学生住校与住家的感染率差异有统计学意义(χ2=10.972,P<0.05);面额部的检出率高于其他部位,且油性与中性皮肤较干性皮肤检出率高,差异有统计学意义(χ2=1.314,P<0.05)。结论:永平县龙门乡中学生面部存在蠕形螨感染的情况,应加强对学生面部蠕形螨的防治。     

基于BJND和JNDD的立体视频深度感知增强技术综述

人类视觉系统是一个具有多种视觉特性的复杂处理系统,视觉感知是人眼多种视觉特性共同作用的结果。立体视频图像因视差和深度的存在有着与平面图像不同的视觉感受,且深度感与视差有着紧密的关系。恰可察觉差别(Just Noticeable Difference,JND)或者称为恰可察觉失真(Just Noticeable Distortion,JND)是一种基于视觉心理学和生理学的视觉特性,双目恰可察觉差别(Binocular JND,BJND)和恰可察觉深度差别(Just Noticeable Depth Difference,JNDD)影响人们对立体视频的用户体验。在阐述JND基础上,综述人类视觉感知立体视频的BJND、JNDD模型及国内外研究现状,分析视差图质量和深度图信息对立体视频感知影响,提出了基于JNDD的深度图处理方法,寻求人眼对立体视频深度感知增强技术,建立基于BJND和JNDD的立体视频图像质量客观评价方法,为立体视频图像处理及应用提供指导。     

高阶位置伺服系统的非线性变结构双模控制

针对伺服系统在快速性、准确性和鲁棒性等方面的较高要求 ,提出了一种非线性变结构双模控制器 .在偏差较大时采用具有时变、非线性、“时间次优开关超平面”的滑模控制 ,以保证系统的鲁棒性和快速性 ;在偏差较小时 ,根据状态变量的幅值可自动转化为线性二次型 PI控制 ,以保证系统的准确性 .仿真结果表明本方案的有效性 .     

木素减水降粘剂的研制与应用

对造纸厂处理黑液后副产的碱木素进行了改性研究。研究表明：新型改性剂ＬＭＥ可在室温下，较短时间内对碱木素进行改性，大大提高了碱木素的表面活性。所需设备简单，生产操作方便。将改性后的碱木素作为减水降粘剂用于普钙生产中活化矿浆，降粘效果好，达到实际生产的要求。     

不确定性非线性系统的神经网络稳定自适应控制

为克服常规鲁棒控制中存在的保守性问题,提出一种不确定性非线性系统的神经网络稳定自适应控制算法。该算法是神经网络自适应控制和鲁棒最优控制的集成,采用线性参数神经网络逼近不确定性非线性函数,将神经网络逼近误差视为扰动并利用鲁棒控制对其进行抑制。整个系统的全局渐进稳定性及神经网络权值矢量的一致有界性采用Ｌｙａ－ｐｕｎｏｖ 稳定性理论和Ｂａｒｂａｌａｔ引理进行了证明,并证明了性能指标有界。在二自由度机械手应用中的结果表明,该控制系统不仅具有精确的跟踪性能,而且具有良好的鲁棒性。