中空激光光内送粉熔池温度控制研究

在激光增材制造过程中,熔池温度的稳定性是表征加工过程稳定性的一个重要指标.设计一套控制熔池温度的闭环反馈系统,以达到控制熔池温度,提高成形件质量.基于C#编程软件实现了温度信号的传递,采用PID控制算法设计了温度控制器.实验结果表明,此系统能实时、准确地实现熔池温度的闭环控制,能够有效消除直壁墙熔覆过程中因热累积而造成的“蘑菇云”现象,且成形件几何精度有显著提高,各处显微组织差异较小,组织致密均匀.     

平行坐标技术在干式变压器温度场可视化分析中的应用

本文中笔者将平行坐标技术应用于变压器温度场多维可视化分析,以矿用变压器为例,给出了其高、低压绕组纵向温度分布.     

基于电机效率的纯电动汽车传动系统参数匹配研究

为降低能耗、提高续航里程,本文提出了以提高电机效率为目标的纯电动汽车三档变速传动方案.首先,在分析电机工作特性的基础上提出了三档传动系统参数匹配方法;然后以某纯电动汽车为研究对象,对其驱动系统进行了改动:方案一在不改变原车型动力系统参数的情况下将传动系统由一档改为三档,并运用所提出的方法确定各档位的传动比;方案二在满足整车动力性指标要求下对电机重新选型并匹配三档传动系统;最后利用ADVISOR软件进行NEDC工况仿真分析.结果表明:在不改变原车型动力系统参数的情况下,采用三档传动可使整车的动力性和经济性都有一定的提升,续航里程提高了 9.2％,百公里电耗降低了 1.28 kW·h;重新选型电机后,采用三档传动续航里程提高了 14.1％,百公里电耗降低了 1.87kW·h.     

工业园区混合能源优化配置方法应用与实践

为了充分挖掘多能源之间的互补潜力,使工业园区混合能源系统的配置方式由传统粗放式转变为精确优化配置并降低系统配置方案的保守性,基于粒子群联合CPLEX求解算法对工业园区的系统配置和运行调度方案进行分析优化,并以某生物园区为例进行了实例分析,得到了目标函数下的最优设计方案和运行策略。仿真分析结果表明,优化配置方法的应用能够协调冷热电多种能源的混合利用,提升系统的综合经济性。同时,为工业园区能源供应项目的规划、设计提供参考性支撑,丰富设计手段。     

职业能力导向下的高职实用性体育课程改革探析——以常州信息职业技术学院为例

现行的高职体育教学多是沿用普通高等学校的课程体系,课程内容并未反映高职教育应有的教育特点,没有很好地发挥体育教学与职业教育相衔接的教学效果.通过职业能力导向下高职实用性体育课程的实施,可以很好地培养学生未来工作岗位所需要的职业体能,提高职业身体素质,从而更好地服务高职教育的发展.     

Scanning tunneling spectroscopic study of monolayer 1T-TaS2 and 1T-TaSe2

Nano Research - The isostructural and isoelectronic transition-metal-dichalcogenides 1T-TaS2 and 1T-TaSe2 are layered materials with intricate electronic structures. Combining the molecular beam...     

碳脱氧在钢包顶渣改质中的应用

 为了进一步降低夹杂物缺陷并提高产品质量,基于碳脱氧进行了钢包顶渣改质的研究。冷轧产品的生产工艺为铁水预处理→转炉→RH精炼→连铸,为减少钢中夹杂物质量分数,需要进行钢包顶渣改质,同时降低钢包顶渣TFe质量分数。采用粒碳部分替代铝渣球的方法进行基于碳脱氧工艺的钢包顶渣改质,试验结果表明,顶渣改质效果良好,在顶渣TFe质量分数、中间包钢水游离氧明显降低的同时铸坯中Al₂O₃夹杂物得到优化;“30 kg粒渣+铝渣球”工艺降低生产成本5.16元/t(钢)。     

基于滑动式切比雪夫方法的广播星历插值分析

利用滑动式切比雪夫多项式拟合卫星坐标,详细介绍滑动式切比雪夫多项式拟合原理,并通过实例对比分析普通的切比雪夫多项式和滑动式切比雪夫多项式拟合卫星坐标的精度。结果表明,滑动式切比雪夫多项式拟合卫星坐标的精度比普通的切比雪夫多项式拟合精度高,在插值端点处能够很好地克服振荡和跳跃现象。     

Adaptive backstepping repetitive learning control design for nonlinear discrete‐time systems with periodic uncertainties

This paper addresses a tracking problem for uncertain nonlinear discrete‐time systems in which the uncertainties, including parametric uncertainty and external disturbance, are periodic with known periodicity. Repetitive learning control (RLC) is an effective tool to deal with periodic unknown components. By using the backstepping procedures, an adaptive RLC law with periodic parameter estimation is designed. The overparameterization problem is overcome by postponing the parameter estimation to the last backstepping step, which could not be easily solved in robust adaptive control. It is shown that the proposed adaptive RLC law without overparameterization can guarantee the perfect tracking and boundedness of the states of the whole closed‐loop systems in presence of periodic uncertainties. In addition, the effectiveness of the developed controller is demonstrated by an implementation example on a single‐link flexible‐joint robot. Copyright © 2014 John Wiley & Sons, Ltd.