转向器试验台角度控制液压伺服系统建模与仿真

该文介绍了汽车转向器试验台研究的重要意义,阐述了转向器试验台的液压伺服系统控制原理,构建了试验台的角度控制伺服系统的物理模型,对汽车转向器试验台的角度控制伺服系统,建立了伺服阀、阀控液压马达、伺服放大器、传感器的传递函数数学模型,并通过Matlab对角度控制伺服系统进行仿真分析,给出了频域特性。根据试验台技术指标,其稳定性满足技术要求。     

浸铀菌株选育及生理生化特征研究

为充分利用有限的菌液生产量进行地浸采铀生产,需开展地下原位植菌生物地浸技术研究,其关键技术之一是地浸中浸铀菌株的铁氧化活性是否能满足地下浸铀的要求。对采集于新疆某铀矿床岩心与地下水样品分离纯化得到的具有铁氧化活性的Acidithiobacillus ferriooxidans菌株(512SCK-Af-17),在20℃的低温环境和地浸尾液中铁氧化活性及其生理生化特征进行了系统研究。结果表明,经过连续培养和逐级驯化,菌株的铁氧化活性明显增强,可在20℃低温环境30h将体系内5g/L Fe~(2+)完全氧化;该菌种在Fe~(2+)浓度为3g/L,初始pH为1.8,温度30℃的尾液培养环境中最短生长周期为16h,且菌株在接种量20%,起始pH=1.8,Fe~(2+)浓度5～10g/L的培养环境中Fe~(2+)氧化速率最快。研究成果对砂岩型铀矿原位植菌生物地浸技术的应用提供了科学依据。     

转向器综合试验台加载系统多余力抑制研究

阐述了汽车转向器综合试验台系统多余力产生的原因。构建了试验台的物理模型,依据试验台负载加载系统的液压控制原理,建立了以伺服放大器、电液伺服阀、伺服缸、力传感器等的系统数学模型;采用结果不变性原理设置前馈补偿器的方法消除负载加载系统中所产生的多余力,將补偿前后的数学模型在Matlab中进行时域和频域的仿真和对比分析,加入前馈补偿后系统满足性能指标;实际采样力曲线实验结果对比说明多余力有效地得到抑制。     

基于深度学习的目标检测算法综述

传统目标检测算法大多基于滑动窗口和人工特征提取,存在计算复杂度高和在复杂场景下鲁棒性差的缺点。近年来,研究人员将深度学习技术应用于目标检测领域,显著提高了算法性能。相比传统算法,基于深度学习的目标检测算法具有速度快、准确性高和在复杂条件下鲁棒性强的优点。从评价指标、公开数据集、传统算法框架等方面对目标检测任务进行阐述,按照是否存在显式的区域建议和是否定义先验锚框两种分类标准,对现有基于深度学习的目标检测算法进行分类,分别介绍算法的演进路线并总结算法机制、优势、局限性及适用场景。在此基础上,分析对比代表性算法在公开数据集中的表现,并对基于深度学习的目标检测的未来研究方向进行展望。     

电压跌落下虚拟同步发电机故障穿越控制

针对虚拟同步发电机(Virtual Synchronous Generator, VSG)传统平衡电流控制在电压发生跌落时无法实现穿越问题,提出一种满足VSG平衡电流控制的低电压穿越(Low Voltage Ride-Through, LVRT)控制策略。分析了VSG传统平衡电流控制基本原理以及在电压跌落时无法实现穿越的原因。在此基础上,提出一种限功率给定的控制方案。按照传统LVRT电流指令计算出功率给定值,在维持VSG机械惯性属性不变的前提下,通过减小无功环惯性系数和维持有功功率差额以改善系统对称故障时无功输出速率和有功调节时间,引入相位调节控制消除了故障解除瞬间系统功率失稳问题。仿真结果验证了该控制策略的正确性和有效性。     

南美白对虾中短波红外干燥特性及模型拟合

目的 研究南美白对虾中短波红外干燥(medium-short-wave infrared drying, MSWID)特性及其干燥模型拟合。方法 在不同温度下(50、60、70℃)对南美白对虾进行干燥试验,并以热风干燥(hot air drying, HAD)为对比。采用8种常用干燥模型对试验数据进行非线性回归拟合,确定最佳干燥模型,并对干燥模型进行验证。并进一步分析不同温度下南美白对虾有效水分扩散系数和干燥活化能。结果 南美白对虾MSWID过程中,干燥温度对干燥过程影响显著,提高干燥温度可提高干燥速率,加快干燥进程。比较模型评价指标发现,Two-term exponential模型可以很好的拟合南美白对虾干燥数据,模型预测值和试验值误差仅为2.09%,可较准确的预测干燥过程中南美白对虾的水分变化规律。二阶多项式回归方程可预测水分比随干燥温度和时间的变化。随着干燥温度的升高,MSWID和热风干燥的有效水分扩散系数分别从2.3721×10^-9 m²/s、2.3027×10^-9 m²/s升高到3.402...