TG研究非晶合金晶化

晶化动力学是非晶合金研究中的一个重要课题,特别是利用晶化得到具有优良性能的纳米级微晶合金的方法问世以来,研究晶化动力学手段显得特别重要.通常人们用差热分析(DTA或DSC)来研究非晶晶化过程,而且假定晶化转变速度与释放热量成     

“带形城市“理论在岑巩县新城规划中的运用

本文将“带形城市”的理论及相关规划案例的介绍引入岑巩县新城规划中,从而进行合理有效、因地制宜的建设。     

霍尔式力传感器的研制

为了克服传统应变片式力传感器结构复杂、应变片之间平衡困难等缺点．将霍尔元件与弹性元件组合使用，利用霍尔元件能进行微小位移测量的优点，用霍尔元件代替应变片测量力传感器弹性体的形变，从而测量出力的大小．这种霍尔力传感器具有结构简单、精度高、线性好的优点，可作为便携式测量仪器的传感器使用．     

利用均匀设计和MATLAB软件优化L-异亮氨酸发酵条件

采用均匀设计法考查了L 异亮氨酸生产菌黄色短杆菌Brevibacteriumflavum的种子培养基和发酵培养基中几种主要成分对L 异亮氨酸发酵的影响,通过MATLAB软件分析获得最佳种子培养基和发酵培养基配比,在此条件下该菌株可产L 异亮氨酸15 1g/L。     

构造高阶广义M─分形图及对称逃逸时间算法

利用“对称逃逸时间算法”，根据经典的“Ｍａｎｄｅｌｂｒｏｔ－集”的构造方法，构造了一系列高阶多项式的复映射变换：ｆ（ｚ）＝ｚｍ＋ｃ（２≤ｍ≤１０）所显示的高阶广义Ｍａｎｄｅｌｂｒｏｔ－集（简称Ｍ－集或Ｍ－分形图），提供对其定量研究的新材料．这些独特而奇妙的分形图不仅特别令人赏心悦目，而且“被认为是至今所看到的最为复杂的数学研究对象之一     

L-异亮氨酸产生菌TC-21的分阶段发酵控制研究

通过对L-异亮氨酸产生菌TC-21的5L发酵罐发酵研究，应用辅助软件对影响其发酵控制的各个因素进行分析，利用SAS软件对体积溶氧传递系数、菌体浓度和产酸进行回归拟合得到方程，提出了分阶段发酵控制模式，在该控制模式下，与实际恒定发酵过程比较，TC-21的产酸率提高了23．56％。     

四轮转向车辆分数阶控制方法研究

四轮转向系统(4WS)可根据前轮转向和车辆的状态通过后轮的转向提高车辆转弯能力, 同样, 利用这一转向系统可以改进车辆的横向稳定性和操纵性能. 当前轮转向相同时四轮转向车辆的转弯半径大于两轮转向, 而且普通的控制方法不考虑前轮转向的动态过程影响. 本文利用分数阶导数理论提出一种新的四轮转向控制方法, 其不仅考虑前轮转角和横摆角速度的大小, 而且也考虑到转向角速度的影响. 同时也给出控制方法的一些设计方法, 数值计算结果验证了该控制方法的有效性. 通过对两轮转向和四轮转向的转弯车辆的侧偏角、车辆绕质心的横摆角速度和转弯半径等动力学和运动学特性的计算结果比较, 本文的控制方法对四轮转向车辆在转向过程中的瞬态响应有所改进, 并减小了转弯半径.     

基于计算听觉场景分析的改进清音分离方法

基于计算听觉场景分析(CASA)的单通道语音分离方法在浊音分离领域已发展得较为成熟,然而由于清音信号具有较小的能量且不包含周期性基音特征,因此清音分离具有较大的困难。根据噪声信号分布的不确定性和不稳定性,提出了基于CASA和谱减的改进清音分离方法。改进方法在剔除了浊音块后,通过基于距离加权的残余噪声估计算法得到每个清音单元中所包含的噪声能量,对每个清音单元进行谱减算法并标记,进一步剔除残余噪声单元,提取出清音信号。实验结果证明:与传统清音分离方法相比,改进方法对时变性残余噪声能量的估计结果更加精确,更能提高清音分离的有效性。     

港口集装箱自主识别定位技术

针对港口集装箱自动装卸问题,结合双目视觉和深度学习技术,设计了一种基于Faster R-CNN(faster regions with convolutional neural network)模型的集装箱三维识别定位方法。首先利用双目摄像头采集装箱图像,用于训练Faster R-CNN模型,然后使用该模型检测图像中的集装箱目标,对识别出的目标添加矩形框,并提取其中心点图像坐标,接着通过对双目摄像头进行标定和匹配,获取集装箱矩形框中图像坐标点的深度,实现对集装箱的三维定位,最后将集装箱的三维坐标转换到轮胎吊吊具坐标系下,获得所有集装箱目标中心和吊具中心距离。实验结果表明,系统运行速度可以达到30 fps,平均定位误差在5 mm以内,系统可以有效解决集装箱三维实时识别和定位问题,提升港口集装箱自动化装卸能力。     

基于命题逻辑的组件约束检测

针对组件约束数量大、复杂度高的问题，提出了一种基于命题逻辑的组件约束检测算法．通过命题符号化的过程，即通过5个联结词将日常语言中的命题转化成数理逻辑中的形式命题．该算法首次使用受限真值表的概念来描述组件约束，清楚、准确地揭示了软件组织结构、动态行为以及组件之间的转换，通过包含、否定和插入等规则来合并真值表，以解决检测组件约束时存在的冗余与冲突问题，并获得期望行为的最小组件集合，从而保证了组件约束之间相互一致．与基于规则模式表方法相比，所提算法克服了人工检测的不确定性，改善了检测的时间性能，并可将冲突错判率降低大约10％，平均处理时间降低大约33％．