基于物联网的分体空调集中控制系统

针对当前公共场所分体空调管理和节能需求,通过分析分体空调的管理模式和设备能耗,设计并实现了一种基于物联网和嵌入式技术的分体空调集中控制系统；分体空调集中控制系统将每台分体空调进行联网,并采集分体空调运行的环境参数以及功耗数据,再结合人体舒适度等因素制定分体空调的节能控制策略,最终通过学习红外编码的方法实现对分体空调的控制；系统已在公共场所实地安装运行与测试,证明本系统能够安全、稳定地运行,具有方便空调管理和良好的节能减排的效果。     

基于ARM和Zigbee的智能浮纹织造控制系统

针对纺织业中浮纹布的织造一直依赖纯机械控制的现状,为提高浮纹布织造的精度和效率,特设计了智能浮纹织造控制系统,通过上位机的工艺软件进行浮纹花色品种的设计,以U盘将多种浮纹工艺文件导入到浮纹织造控制系统里,以STM32处理器为核心根据浮纹工艺进行相关织造的电气控制;为了便于实时掌握浮纹布的产量并按订单及时进行品种的更换,系统以Zigbee技术实现数据的传输及命令的远程控制,避免了复杂的布线;经现场长时间运行,系统稳定可靠,织造速度可达250转/分以上,控制精度达到0.1 mm,具有很好的应用价值。     

InGaAs MOSFET的电容电压特性

通过自洽求解泊松和薛定谔方程,计算了GaAs,InAs和InGaAs MOSFET的电容电压(CV)特性,并与Si MOSFET的CV特性以及GaAs MOSFET的CV测量结果做了比较。研究结果表明,对于电子有效质量较轻的InGaAs半导体,量子效应非常明显,反型电容显著降低。研究结果还表明,随着栅介质有效厚度的减小和沟道掺杂浓度的增加,量子效应更加突出,反型电容进一步减小。     

以食品为基础的《有机化学》课程教学研究

本文首先介绍了《有机化学》课程教学现状及解决策略。《有机化学》课程为专业基础课,授课过程中单纯地给学生讲解理论知识,让学生感到枯燥乏味,不能激发学生的学习兴趣,作者以食品为基础的《有机化学》课程在教学实践与探索过程中,教学效果好,起到了事半功倍的作用。     

磨矿研磨体级配的试验研究

选择合理的研磨体装载量和钢球级配是提高磨机产量和降低电耗的重要途径之一。而磨矿效变幻无常的最佳化必须通过选掸厝矿介质的形状和大小来实现。显然，不是每一种规格的研磨体都能适用，如果研磨体太小，会使粉碎物料的能量不足；而研磨体太大，则具有过剩的能量。原则上可以预料：对宽级圳的被磨物料，为了得到最佳粉磨效果，必须选用不同大小的研磨体进行混合，习惯上用级配一词来表示。在选择级配的组成时，既要考虑原物料的粒度组成．又要考虑所希望得到的最终细度。因此，对此种级配方法进行了理论上的探讨和．式验研究。     

RESEARCH AND DEVELOPMENT OF DOWN-THE-HOLE HAMMER IN CHINA

ＲＥＳＥＡＲＣＨＡＮＤＤＥＶＥＬＯＰＭＥＮＴＯＦＤＯＷＮ┐ＴＨＥ┐ＨＯＬＥＨＡＭＭＥＲＩＮＣＨＩＮＡＬｉｕＧｕａｎｇｚｈｉ（ＣｈｉｎａＣｏｏｒｄｉｎａｔｏｒ，ＣＣ－４Ｇｒｏｕｐ，ＩＬＰ；ＭｅｍｂｅｒｏｆＣｈｉｎａＡｃａｄｅｍｙｏｆｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎ...     

应用 Bootstrap 方法估计水泥实际强度的分布

本文应用Ｂｏｏｔｓｔｒａｐ法估计了水泥强度的分布，为水泥标号标值准的富余系数的计算提供了科学依据，进而可以降低水泥的消耗，为工程项目带来经济效益。     

高速公路波纹管涵施工质量控制要点分析

在波纹管涵施工中,严格控制两侧及楔形部的回填质量,是确保波纹管涵质量及耐久性的关键。从波纹管涵的原理入手,分析了基层施工、楔形部和管体两侧回填中的控制要点,介绍了施工中由于回填控制不好导致的管体变形情况,以期借鉴。     

面向MES的生产线数据采集系统的研究

为满足生产管理与在线监测的需要,设计并实现了一个面向MES的生产线数据采集系统；该系统采用了一种基于PROFIBUS-DP和OPC技术的数据采集方法,实现了现场采集数据的高速及稳定的传输,保证了不同设备之间良好的兼容性；用户可以通过OPC客户端完成对生产线状态的远程监控,当采集到的参数超过设定的阀值时,系统可以自动报警并做出相对应的处理；经过试验表明,该系统各项性能良好,已经实现MES底层硬件和软件的深度融合,在生产线监控方面有着很重要的应用价值。     

基于特征分解谱估计的蓄电池内阻检测方法

针对目前在蓄电池内阻检测中被广泛采用的锁相放大法存在硬件电路复杂、成本较高、操作复杂等问题,提出采用特征分解谱估计的方法来替代蓄电池内阻检测中的锁相放大环节,以软件计算的方法替代硬件电路,从而降低硬件成本及操作难度；通过对特征分解谱估计的原理分析以及对运用特征分解谱估计方法进行蓄电池内阻测量时的关键步骤,即电压信号的提取与幅值检测进行仿真,仿真表明特征分解谱估计方法在高功率噪声背景下仍有较高的频率分辨力,幅值测量结果在50 dB高斯白噪声背景下测量误差约为2%,而在20 dB非高斯白噪声背景下测量误差约为3%；分析表明基于特征分解谱估计的蓄电池内阻检测方法在较高功率非高斯噪声背景下具有良好的检测效果,可以作为微弱信号检测的软件实现方法以替代锁相放大环节。