美国标准钢筋在中国水工混凝土结构设计规范中的适用性研究

在国际水电工程建设中,部分符合中国标准的钢筋尚不能完全适应国际市场要求,为此对中国水工混凝土结构设计规范中采用符合美国标准的钢筋进行探讨。在对比中国标准和美国标准钢筋主要性能参数的基础上,分析了美国标准钢筋在中国水工混凝土结构设计规范中的适用性。研究结果表明:选用美国标准钢筋对中国规范中钢筋混凝土构件进行承载能力极限状态设计和正常使用极限状态设计是可行的;美国标准钢筋与中国标准钢筋在化学成分、可焊性和冷弯性能等工艺要求上的差异不是制约材料选用的原因,设计中通过对与以上性能对应的构造及施工工艺等进行适当调整后,美国标准钢筋可适用于中国水工混凝土结构设计规范要求。     

飞机舵机电动加载系统多余力矩干扰抑制方法

为了解决多余力矩对飞机舵机电动加载系统带来的干扰问题,提出采用结合基于结构不变性原理的前馈控制补偿器与基于改进超螺旋滑模算法的反馈控制器组成复合控制策略。在前馈控制补偿器中,通过计算多余力矩干扰比对多余力矩进行定量分析,以实现对产生干扰比较大的舵机运动干扰项进行抑制。在反馈控制器中,采用改进超螺旋滑模算法对系统转速环进行控制,通过对原算法中不连续的符号函数进行平滑处理,保证控制输入连续。仿真结果表明,这一复合控制策略不仅能够对多余力矩干扰实现有效地抑制,同时还进一步实现了系统的加载精度及控制性能的提升。     

基于功能语言学对大学英语阅读课教学模式的应用研究

英语阅读是提高学生各种英语基本能力的主要途径,因而是大学英语教学的核心。以此根据功能语言学理论,结合交互式教学模式,试图建立一种新的阅读教学模式,为大学英语阅读教学提供新的思路和框架。     

码率兼容LDPC码的构造方法

采用LDPC码编码校验矩阵的构造方法构造的编码校验矩阵,可以生成一系列性能优异的码率兼容子码.根据删除LDPC码译码恢复的特点,依次构造各级可恢复节点对应的子校验矩阵,然后根据剩余节点度对编码校验矩阵进行PEG扩展,得到适合删除的LDPC码校验矩阵.仿真结果表明,新方法构造的LDPC码比其他方法构造的LDPC码有更好的码字删除性能,并且删除子码可以获得更高的码率.     

多谐波信号的基频估计

旋转机械的有源噪声控制中对谐波信号进行基频估计可以有效地跟踪噪声的频率变化,使控制系统能够对噪声进行有效控制。分析了Pulse-Pair频率估计的基本原理,通过Hilbert变换器对多谐波信号基频作精确的估计。对Hilbert变换器和低通滤波器进行联合设计,优化了系统结构,减少了运算量。仿真结果显示,本算法精度达到要求,计算量小,易于硬件实现。     

基于光照传感器TSL2550的LCD亮度自动调节系统设计

针对应用于大多数电子产品上的LCD亮度自动调节的需要,本文提出一种基于TSL2550实现LCD亮度自动调节的新型控制系统.本控制系统以光照传感器TSL2550检测环境光照度,经过对比度矫正,对LCD显示器的亮度做出自动调整.系统采用全硬件实现,提高了响应速度,避免了软件实现带来的不利因素.     

三线圈内外层电感磨粒传感器研究

磨损颗粒是造成机械故障的重要因素,对磨粒的检测一般采用螺线管传感器。以螺线管传感器为基础,研究线圈多层缠绕的情况,并提出一种三线圈内外层结构传感器。依据电路理论,推导传感器工作等效电路和多层线圈磁感应强度、电感公式。基于Maxwell软件,比较内外层式和平行式磨粒传感器的磁场,分析线圈缠绕层数对传感器输出特性的影响。仿真结果验证了公式的正确性,为多层线圈磨粒传感器的设计、优化提供了基础。     

基于神经网络的分解炉温度控制过程建模

以预分解窑系统的工艺过程为依据,利用BP神经网络技术,对分解炉温度的控制过程进行建模。     

环路式复合行星齿轮系统功率流的杠杆分析方法

环路式复合行星齿轮系统因其结构关系复杂,导致系统中各基本构件之间的转矩与功率关系复杂多变,形成多种功率流类型。为在设计过程中可以快速判断系统的功率流类型,提出了一种复合式杠杆分析方法。在单一行星轮系的杠杆模型的基础上,结合耦合系统的结构特性,应用叠加原理,建立了反映环路系统特性的复合式杠杆模型,并介绍了该模型在单环路系统特性分析中的应用方法。在分析中,该模型可以直观反映出各基本构件之间的转速关系,转矩关系以及功率关系,继而得出单环路系统的功率流类型。结合模型中反映行星轮系与封闭机构的特性参数的力臂,还可计算出上述特性的数值。在此基础上,介绍了该方法在双环路系统的功率流类型分析中的推广应用,为多环路系统的分析提供了新思路。     

基于神经网络的电液负载模拟器控制器设计

针对飞机舵机电液负载模拟器系统参数时变,存在非线性环节且多余力干扰影响系统性能指标的问题,设计一种基于神经网络的复合控制器。复合控制器采用基于PSO改进BP神经网络的方法设计神经网络辨识器来辨识系统数学模型,再用DRNN神经网络在线整定PID参数。实验结果表明,基于神经网络的复合控制器可以有效缩短系统响应时间,提高跟踪精度等系统性能指标。