摘要：针对某低地板有轨电车在车辆设计阶段平稳性指标超标的问题,从车辆参数和轨道激励两个方面进行原因探析。通过对车辆关键参数的优化分析可知:降低二系刚度和阻尼能够适当地改善车辆的运行平稳性,但过小的刚度和阻尼在工程应用中难以实现。通过对美国五级谱和德国高干扰谱进行时频域特征分析可知:轨道谱短波高频振动能量较大是有轨电车平稳性超标的原因,建议定期对钢轨进行打磨,以此来控制轨道短波的振动能量。

摘要：轴承作为高速列车传动系统中的关键部件,一旦发生故障会直接影响高速列车的运行安全。准确获取轴承在高速列车运行过程中的动载荷,能够为轴承的前期设计、疲劳寿命与服役性能研究提供真实的边界输入,具有重要的工程实际价值。推导了考虑Maxwell减振器模型和转臂轴箱装置的18自由度垂向与21自由度横向车辆动力学模型,进而确定车辆系统空间状态方程,在卡尔曼滤波框架下提出一种由高速列车车辆振动加速度反演轴承载荷的方法。最后利用SIMPACK软件建立整车动力学模型,分别施加典型的轨道不平顺随机激励与车轮多边形周期性高频激励对该方法进行验证。研究结果表明:反演得到的轴承横垂向载荷与仿真值的时频域变化趋势以及幅值具有较好的一致性。在轨道不平顺激励下各轴箱轴承垂向相关系数均大于0.7,横向相关系数均大于0.6;在车轮多边形高频激励下轴承垂向相关系数为0.97,横向相关系数为0.96;在轨道不平顺与车轮多边形激励共同作用下轴承垂向相关系数为0.79,横向相关系数为0.77。综上,该轴承载荷反演方法在传统车辆模型的基础上考虑了轴箱轴承本身的运动,具有较高的反演精度和线路适应性,能够获取准确的轴承载荷,为轴承的剩余寿命研究、结构设计与优化提供数据基础。

摘要：针对饲喂巴杀异常乳是否对犊牛生长性能及血清指标有影响的问题,选用240头健康的新生荷斯坦犊牛作为试验动物,采用随机区组设计将犊牛分为2个处理组:巴杀异常乳(PAM)组和代乳粉(MR)组,开食料相同,试验期12周。结果表明:PAM组饮奶量和采食量显著降低于MR组(P0.05)。饲喂巴杀异常乳降低了犊牛的采食量、体斜长和腹围,但对日增质量没有显著影响,提高了血清白蛋白质量浓度和球蛋白质量浓度,但增加了犊牛的应激。

摘要：扩压器是超/高超声速风洞的关键部件之一,直接影响风洞运行的费效比。然而,对于高超声速低密度风洞而言,试验运行参数范围大、试验气体密度又相对较低,常规的“收缩段-等直段-扩张段”的扩压器结构扩压作用不明显。提出一种带中心锥型扩压器新结构,并在Φ300 mm高超声速低密度风洞中进行扩压性能试验。研究了M16喷管小流量稀薄状态和M8喷管大流量近连续流状态下带中心锥型扩压器的扩压性能,同时,分析了试验段模型对扩压器扩压能力的影响。结果表明带中心锥结构的扩压器适用的风洞运行参数范围更广、扩压性能更优,能有效提高设备试验能力,可为高超声速风洞扩压器设计提供参考。

摘要：详细论述了数字AGC技术的设计思路及软、硬件实现方法，分为有信号时的数字AGC及无信号时的噪音AGC两部分。描述了数字AGC技术在新设备上的应用情况，最后评价了该项技术的应用效果。

摘要：目前在导航接收系统中,通常需要控制盒来完成对机载设备的加电、工作频率或波道的转换、系统音量、显示亮度等功能的操作与控制。文中介绍某导航控制盒的应用范围、工作原理及电路实现,主要从频率控制、关键器件HCMS2924点阵模块的使用方法等方面进行了详细的论述。

摘要：吕不韦是一个非常复杂的历史人物，要塑造血肉丰满的吕不韦的舞台艺术形象，首先要准确把握人物性格。通过学习有关吕不韦的资料和对剧本的阅读理解，我对这个人物有了一个大致的认识。首先，要表现吕不韦非同一般的性格。他是一个一旦认定目标便全力以赴的人。“该进则进...

摘要：梳形抗盐聚合物KYPAM在大庆、胜利和华北油田的聚合物驱、三元复合驱和深部调驱现场应用中已取得很好的效果 ,各油田正在加大推广应用范围。进一步改进梳形抗盐聚合物的结构研究取得重大进展 ,增稠能力大幅度提高 ,进一步验证了梳形聚合物分子设计理论。

摘要：[目的]点云密度是影响无人机激光雷达数据获取和预处理成本和效率的关键因素,探明点云密度对林分尺度无人机激光雷达森林参数估测精度的影响,有助于优化无人机激光雷达森林应用技术方案。[方法]以马尾松、桉树人工林为研究对象,采用百分比重采样方法,对密度为247点·m^(-2)的原始点云按40%、20%、8%、4%和2%的比例降低点云密度,得到1个全密度原始点云数据集和5个稀疏密度点云数据集;每个数据集独立进行点云分类、地面点滤波和数字高程模型生成、点云高度归一化等预处理并提取激光雷达变量;对于同一森林类型的同一个森林参数(林分蓄积量、断面积、平均高和平均直径)的估测,各个数据集都采用相同的乘幂模型结构式进行模型拟合,然后比较分析模型优度统计指标的差异,包括:决定系数(R^(2)),相对根方根误差(rRMSE)和平均预报误差(MPE);采用配对样本t检验方法对各个数据集的森林参数估测结果和激光变量的差异进行统计分析。[结果]当点云密度分别稀疏至100、50、…、5点·m^(-2)时,各个森林参数估测模型的精度保持基本一致;各个稀疏密度点云数据集的森林参数估测值的均值与原始点云数据集的估测值的均值不存在显著性差异(p≥0.05);各个稀疏密度点云数据集激光变量的均值和原始点云数据集激光变量的均值基本上不存在显著性差异(p>0.05)。[结论]在无人机激光雷达森林资源调查监测应用中,点云密度可低至5点·m^(-2)。然而,本试验结果仍需通过不同飞行高度获取不同密度点云数据予以验证。

摘要：【目的】点云密度是影响机载激光雷达数据获取和预处理成本的关键因素,探明点云密度对森林参数估测精度的影响,为机载激光雷达大区域森林调查监测应用技术方案的优化提供参考依据。【方法】基于我国广西一个亚热带山地丘陵区域获取的机载激光雷达和样地数据,通过系统稀疏方法,将全密度点云(4.35点·m^(-2))分别稀疏至4.0、3.5、3.0、2.5、2.0、1.5、1.0、0.5、0.2和0.1点·m^(-2),得到11个样地尺度的点云数据集,包括1个全密度和10个稀疏密度点云数据集;应用配对样本t检验方法,分析4种森林类型(杉木林、松树林、桉树林和阔叶林)中稀疏密度点云和全密度点云之间12个激光雷达变量的差异;通过变量和结构固定的多元乘幂模型式,分别采用不同密度点云数据集对林分蓄积量(VOL)和断面积(BA)进行估测,比较模型优度统计指标决定系数(R^(-2))、相对均方根误差(rRMSE)和平均预估误差(MPE)的差异,并应用t检验方法分析稀疏密度点云VOL和BA估测值均值和全密度点云相应估测值均值的差异。【结果】1)点云密度较低时,稀疏密度点云分位数高度(ph25、ph50和ph75)的均值与全密度点云相应变量的均值存在显著性差异,但不同森林类型、不同变量出现显著性差异时的点云密度不同,各森林类型中稀疏密度点云平均高(H_(mean))和点云高变动系数(H_(cv))的均值与全密度点云相应变量的均值基本不存在显著性差异,但点云最大高(Hmax)的均值存在显著性差异;2)各森林类型中,稀疏密度点云冠层覆盖度(CC)和中下层分位数密度(dh25)的均值与全密度点云相应变量的均值差异不显著(阔叶林dh25除外),但中上层分位数密度(dh50和dh75)存在显著性差异;3)各森林类型中,稀疏密度点云平均叶面积密度(LAD_(mean))的均值与全密度点云LAD_(mean)的均值存在显著性差异,当点云密度较低时,稀疏密度点云叶面积密度变动系数(LAD_(cv))的均值与全密度点云LAD_(cv)的均值存在显著性差异;4)各森林类型中,不同密度点云VOL和BA估测值差异很小,且均不存在显著性差异,但随点云密度降低,杉木林、松树林和桉树林VOL和BA估测模型的R^(-2)缓慢逐渐减小,rRMSE和MPE缓慢逐渐增大,森林参数估测精度逐渐降低,阔叶林VOL和BA估测模型的R^(-2)、rRMSE和MPE受点云密度变化影响不大。【结论】点云密度降低导致激光雷达变量标准差增大是造成森林参数估测模型精度降低的主要原因,在实际机载激光雷达森林资源调查监测应用中,点云密度以大于0.5点·m^(-2)为宜。