摘要：大型同步调相机在运行过程中,需要对转子位置进行快速高精度的检测。位置检测的精度、速度直接影响同步调相机运行的稳定性、效率等各项参数。针对传统锁相环磁链法在调相机高速段受低频谐波干扰大的问题,引入了二阶广义积分滤波器和模糊控制对传统锁相环进行了改进,有效提高了位置检测对谐波的滤除能力和检测速度、精度。对于从低速位置传统锁相环检测模块切换到高速改进锁相环位置检测模块时误差较大的问题,设计柔性切换位置估算模块。最后,在Matlab软件中搭建相应的位置估算系统,通过对比仿真验证了所设计的位置估算方法的正确性。

摘要：钢-混凝土混合结构承载力高、结构延性好,在高层建筑中得到很好的运用。本文结合某高层住宅设计,采用钢管混凝土柱与钢梁框架-剪力墙体系,运用EPDA软件的PUSH程序对结构进行罕遇地震下静力弹塑性分析,以动力时程分析结果为基准,比较不同侧向力加载模式下结构的荷载位移曲线,研究性能点处各项参数指标,研究表明倒三角形加载模式精度较高。以倒三角形加载模式展开结构塑性发展全过程分析,找出结构可能存在的薄弱部位,给出工程设计建议。

摘要：针对换流变压器及直流套管中油纸绝缘系统存在的内外温度不同的温度梯度效应对油纸绝缘中空间电荷分布的影响，利用电声脉冲法（PEA）研究了不同温度差下（△θ=0～40℃），在场强分别为10～40kV／mm时单层油纸中空间电荷特性及场强分布。实验结果表明：在各个电压及温度梯度下异极性电荷始终存在，这表明油纸绝缘中的杂质电离在空间电荷积聚中起主要作用。并且随着温度梯度的增大，低温侧异极性电荷越来越多，从而使低温侧的场强畸变越来越大。但是，随着施加场强的升高，低温侧场强畸变率却减小；该研究结果为换流变压器油纸绝缘结构优化设计提供了实验依据。

摘要：作为一种独特的异地休闲体验,体育旅游在整个旅游研究领域是比较新兴的话题和知识领域。从多维视角对体育旅游研究的历史进行回顾,发现:体育旅游的基本属性根植于人类进化史中的玩耍、游戏、竞赛、娱乐等休闲形式,这也是体育旅游研究应特别注意的核心问题。以往相关研究多从体育旅游外部效应的角度(如经济、管理、社会和文化等)展开,但随着体育旅游研究的逐步深化,人们更加注重从发生学意义上探讨体育旅游的内在本质问题,关注体育旅游者的主体性地位以及体验活动的整体过程,并借助凝视、本真性、表演、具身等理论视角,对体育旅游中发生的典型身心在场问题进行阐释,显示出体育旅游研究在本体论层面的具身体验转向。这种转向确立了"体育旅游是身心一体的具身体验"这一根本性命题,也由此开启对体育旅游者运动觉和本体觉的身心体验研究。

摘要：八叉树是提高大规模场景实时渲染速度的有效方法之一,但传统方法都是在每次处理时递归生成八叉树信息,使得进入场景速度慢,等待时间长。经过分析和验证,采用预处理方法,使用文件记录八叉树信息,并在渲染时从文件读取,可大大缩短进入场景的时间。此项设计也是游戏引擎中的一个功能模块。

摘要：顺层岩质边坡的坡脚开挖扰动后易发生牵引式失稳滑移。为研究不同破坏阶段的顺层岩质边坡稳定性,采用半无限楔形体模型计算坡体开挖面应力,然后赋予滑面陡降型应变软化模型,对不同破坏阶段顺层岩质边坡的开挖释放应力、滑面应力状态、滑面位移和边坡稳定系数等状态特征进行量化解析,形成了临界荷载求解、渐进破坏阶段界定和稳定系数解析3步走的系统解析流程;探讨了顺层岩质边坡首次滑移长度的确定方法,最后通过工程实例进行分析验证。结果表明,顺层岩质边坡的渐进破坏可划分为峰前应力阶段、峰前-残余应力阶段和残余应力阶段;提出不同阶段的稳定系数解析方法,建立了顺层岩质边坡首次滑移长度的应力计算式。首次滑移长度参考值较实际值相差9.3%,所得解析结果可为工程设计提供参考。

摘要：采用因果分析图等质量分析工具分析了影响切削加工工件表面质量的原因,并找出了影响表面粗糙度的主要因素是切削力、切削温度和机械设备振动。针对切削力和切削温度影响因素,将薄膜热电偶技术引入切削温度检测,设计了一套切削力和切削温度的完整检测系统。试验表明,该检测系统人机交互作用强,操作简单,使用方便。

摘要：热连轧生产过程中经常出现设备和质量故障,为了快速确定故障原因并排除故障,需要对生产过程开展监控以及对故障进行诊断。基于热连轧生产过程采集的数据,采用核主成分分析法对热连轧轧制过程中精轧机组相关数据进行监控,并对断带故障进行诊断。先使用平方预测误差(SPE)统计量监控生产过程,再基于核主成分分析绘制出各变量贡献率图,最后依据贡献率大小找出造成故障的主要影响变量。与主成分分析法相比,采用核主成分分析法更为高效和准确。基于核主成分分析的热连轧断带故障诊断可节省故障分析时间,为热连轧生产过程调整和故障排除提供依据,具有重要的理论意义和实际应用价值。

摘要：不同框架深度学习模型部署是人工智能落地的核心,然而模型计算量和参数量过大、编程模型未统一导致了各种新型的专用卷积神经网络(CNN)加速器层出不穷,增加了模型的部署难度。对模型压缩和编译工具链这两个方面进行了改进:在模型压缩方面,提出新的通道剪枝标准,结合了通道的相关性和影响性以及输出通道对应的激活值,在保证精度的同时可以极大地削减卷积神经网络的计算量和参数量;在编译工具链方面,设计了一套自动的端到端优化堆栈,提出了针对基于现场可编程门阵列(FPGA)的深度学习编译器设计方法,并在中间表示中添加了所提出的排序标准的剪枝算法。实验结果表明,所设计的编译器于舰船目标检测的任务中,在通用设备上,保证精度损失不超过1%的情况下取得了1.3倍的加速效果;在专用的CNN加速器上取得了1.6倍的加速效果,在部署中能够有效地针对卷积网络进行加速。

摘要：针对煤矿设备维修与管理的现状,分析其存在问题,探讨TPM(全员生产模型)在煤矿采煤设备维修管理中的应用方案、应用体系设计方案,以及设计方案在采煤机专业维护活动的实施方法,为切实提高煤矿采煤设备的运行稳定性和安全性的实践提供参考。