摘要：为了适应高性能高可靠性直线传动伺服系统的要求,设计一种双余度电动作动器。主要包括:2台新型的同步磁阻永磁(SR-PM)电机,2套智能功率模块逆变电路,2套数字信号处理器的控制电路和2套直线位移传感器系统。系统采用了位置闭环下的矢量控制和双余度控制策略。在此基础上,对系统进行了动态响应实验和故障切换实验,其中阶跃位置响应和正弦位置响应实验均实现了快速位置跟踪,保证了实验在故障发生时刻迅速实现电机运行模式的切换。实验结果表明:系统能够保证快速的动态响应和较高的可靠性,能够适应高性能传动控制系统的要求。

摘要：本文在分析无刷直流电动机数学模型及控制策略基础上,以PSoC为核心控制单元,设计了一种电动自行车用无刷直流电动机控制系统。文中详细给出控制系统设计说明,并通过数字仿真和硬件实验相结合方式,证明了控制策略及系统设计过程的合理性。

摘要：基于渐近分析法开发蜂窝蓄热器传热数字仿真软件。建立薄壁蓄热器周期传热的数学模型,求取针对沿气流流动方向弱固体导热条件下的蓄热器温度分布近似表达式,并设计了求取其解析—数值解的算法。运用Matlab的符号运算、数值积分和卷积功能,开发出薄壁蓄热器周期传热仿真系统。热态实验证实了解析精度和可靠性。用等效气固传热系数,可减少由简化通道内热辐射和忽略入口效应引起的解析误差。有效地提高了低氧弥散燃烧设计和操控优化的经济性、准确性和效率。

摘要：压力损失是过滤器最重要的性能指标之一,它标志着过滤器对流体流动的阻碍程度。当压力损失超过一定范围,会引起过滤器工作状态的明显恶化。为此,结合理论分析与实验的方法,推导出清洁流体流过金属橡胶过滤介质时的压力损失表达式。研究表明该表达式准确地反映出金属橡胶过滤介质压力损失的影响因素及其相互关系,为设计和优化金属橡胶过滤器提供可靠的理论依据。

摘要：介绍一种基于PWM技术和AD型单片机的数字电源设计,用单片机实现电源的配置、监控、管理功能和整个电源转换回路的数字化控制,并延伸到系统层面的电源管理。着重讨论PWM稳压回路、电源滤波电路、数字电源软件的设计,说明了数字电源的组成及工作原理、电源的实际测试结果、数字电源的概念及特点。

摘要：在应对住区设计中关联“空间与需求”的复杂性问题时,建筑师依循常规的“蓝图式”设计方法和思维模型完成的作品往往均质、单调且难以响应所有的空间需求.通过分析生成设计模型及方法,提出一种基于形状语法的AutoCons可持续住区模型,以章丘岳滋新村为例,探讨以“语法规则驱动”取代“设计蓝图控制”的生成设计流程.结论如下:形状语法是一种能够关联需求数据与语法规则的生成设计方法,通过基于图形的可视化衍生使规则简明、易懂;AutoCons模型可对语法规则进行图形及代码定义,使建筑师能够根据需求补充约束条件与更新语法规则;基于“规则”的住区生成设计流程,在空间形态的分阶段控制上优于基于“蓝图式”的常规设计流程.

摘要：为了明确蚜虫减量饲喂对高密度条件下七星瓢虫(Coccinella septempunctata L.)成虫产卵特性的影响,试验设计0、25%、50%、75%、100%共5个蚜虫减量处理,分别为A(纯蚜虫)、B(3 d蚜虫1 d人工饲料)、C(1 d蚜虫1 d人工饲料)、D(1 d蚜虫3 d人工饲料)、E(纯人工饲料),分析蚜虫减量饲喂对七星瓢虫成虫产卵量、产卵位置选择、孵化率、寿命的影响。结果表明,A、B、C、D、E各处理七星瓢虫产卵量整体随蚜虫饲养量的减少而减少;B处理25%蚜虫减量与A处理纯蚜虫对照无显著差异;七星瓢虫各处理所产卵块绝大多数为可收集卵,卵块的可利用率高;除E处理为纯饲料外,各蚜虫减量处理对七星瓢虫的产卵位置选择、孵化率和寿命无显著影响。综上所述,B处理减量25%的豆蚜,并配合人工饲料饲喂高密度七星瓢虫,各项指标较A处理纯蚜虫对照均无显著差异,可以运用于七星瓢虫的高效繁育。

摘要：在地面模拟了长焦距、宽视场离轴三反光学系统的在轨立体成像,通过对图像的数据处理和分析,验证了离轴三反测绘相机在轨立体成像的可行性。提出了长焦距离轴三反测绘相机外场立体成像的单点成像方法。在该方法中,单台离轴三反相机通过旋转转台对靶标成像,根据规划的相机交会角旋转靶标,并精确测量出靶标的旋转角度,通过靶标的旋转来模拟两线阵相机的相机夹角。在外场立体成像中,根据轨道高度、外场立体成像的物距及理论设计需达到的高程精度和平面精度设计地面靶标。最后,对成像方式进行处理,验证了离轴三反测绘相机立体成像的可行性;对提出的外方位元素、两相机最佳夹角的测量方法进行了精度分析。该单点成像方法具有实用价值,可用于长焦距离轴三反测绘相机在轨立体成像的可行性验证。

摘要：沉井基础广泛应用于各类大型构筑物建设中,其下沉倾斜程度是下沉姿态最重要的指标之一,准确预测下沉倾斜程度有利于确保沉井安全平稳下沉以及预防潜在施工风险。基于bagging和boosting两种集成学习机制,分别采用随机森林算法和XGBoost框架建立沉井下沉倾斜程度预测模型,利用沉井底部结构应力监测数据,预测下沉过程中沉井基础顺桥向高差与横桥向高差。依托常泰长江大桥主塔超大型沉井基础下沉工程,验证本文提出预测模型的可靠性。之后,将本文预测模型与其他单一机器学习算法模型进行对比,并分析模型重要参数对预测精度的影响。结果表明:本文预测模型可以准确预测沉井下沉过程中的顺桥向高差和横桥向高差,能够合理确定沉井下沉倾斜程度;本文模型的预测精度高于其他单一机器学习模型,模型运行速度快、实用性强,且模型预测精度随基学习器个数和最大树深度的增大而提高。研究成果实现沉井下沉倾斜程度实时预测,可为类似的大型沉井下沉监控提供重要参考。

摘要：针对确定模糊安全事件隶属函数的困难和缺点,提出了用模糊贴近度来计算机械结构的模糊可靠度,并对该方法进行了系统的研究和探讨.该方法并不限于模糊应力和模糊强度服从正态分布,比较符合工程中的实际情况.通过模糊可靠度计算实例,验证了该方法的可用性,值得进一步深入研究.