基于NDIR的水中污染油检测系统的研究

油类物质(石油类物质和动植物油)作为水和土壤中的一种重要的污染源,不仅使水质不断地恶化,而且给人类的身体健康带来极大的危害.本文时非分散红外光度法(NDIR)测油仪的测油原理和内部结构进行了详细地理论分析.利用此仪器,可以检测出水中矿物油和动植物油的污染物含量,还可用于有机试剂纯度检测及含各种不同C-H键有机物总量和分量的测量.此测油仪采用了调节方便、频率精确的光源调制系统和相关检测技术,具有较高的灵敏度和稳定性,并且体积小适于野外现场使用.     

控制增益符号未知的MIMO 时滞系统自适应控制

针对一类带有死区模型并具有未知函数控制增益的不确定MIMO 非线性时滞系统,基于滑模控制原理和Nussbaum函数的性质,提出了一种稳定的自适应神经网络控制方案 .该方案放宽了对函数控制增益上界为未知常数的假设,并通过使用Lyapunov0Krasovski 泛函抵消了因未知时变时滞带来的系统不确定性. 理论分析证明,闭环系统是半全局一致终结有界.仿真结果表明了该方法的有效性.

     

一种基于GPU加速的细粒度并行蚁群算法

为改善蚁群算法对大规模旅行商问题的求解性能,提出一种基于图形处理器(GPU)加速的细粒度并行蚁群算法.将并行蚁群算法求解过程转化为统一计算设备架构的线程块并行执行过程,使得蚁群算法在GPU中加速执行.实验结果表明,该算法能提高全局搜索能力,增大细粒度并行蚁群算法的蚂蚁规模,从而提高了算法的运算速度.     

一种基于GPU加速的细粒度并行蚁群算法

为改善蚁群算法对大规模旅行商问题的求解性能,提出一种基于图形处理器(GPU)加速的细粒度并行蚁群算法.将并行蚁群算法求解过程转化为统一计算设备架构的线程块并行执行过程,使得蚁群算法在GPU 中加速执行.实验结果表明,该算法能提高全局搜索能力,增大细粒度并行蚁群算法的蚂蚁规模,从而提高了算法的运算速度.

     

基于PLC及触摸屏的涂装前处理线控制

分析了PLC及触摸屏POD在前处理线控制系统中的应用,实现对前处理线多种规格的工件的装料、工艺处理、卸料等功能。由于采用富士UG221H-LR4POD及子程序设计,可与PLC、温控仪及变频器通讯,可用于数据给定、运行监控、报警显示。     

催化剂表面上分形杂质对CO氧化反应的影响

担载型金属类催化剂表面,在分子层面上往往有些杂质,也许来自使用中的反应物料.这些结构性杂质会影响催化剂的结构与性能,于是本文引入杂质分形结构的概念,通过Monte Carlo模型去分析和探讨担载型金属催化剂表面CO的催化氧化反应行为.模拟结果发现,催化剂活性中心的不均匀分布,在分形杂质所包围的小区域,O2在催化剂表面活性中心的吸附更加困难.特别是在杂质所占比例较大时,催化剂的活性点在空间被隔离开而形成许多孤立小岛,即使在CO分压较小时,催化剂表面的局部区域也会发生O和CO中毒.随着杂质比例的增加,导致催化剂表面的活性空位分布发生变化,大大减少了CO分子和O原子的接触机会,反应速率随之降低,催化剂活性中心的利用率也降低.     

基于多Agent协同的快速入侵检测系统

在多Agent协同入侵检测系统中,不同检测Agent并行地检测网络包中不同的入侵特征,以提高系统的检测效率.使用消息、自定义通信协议等作为系统的协同通信机制,有效地避免了系统中的单点故障,并且,该机制使得各个Agent的检测结果可以有效融合.在分析了入侵的类型、特征后,使用4个检测Agent仿真了入侵检测的过程,并在检测精度、检测误差影响很小的情况下,使检测每条记录的时间大幅度减少.     

医学在线考试与教学辅助系统的设计与实现

从现代医学教学的要求出发,本文介绍了临床医学考试与辅助教学系统的开发和应用情况,分析医学在线考试与辅助教学系统的功能需求、实现目标;介绍了系统的体系结构、主要功能模块和系统的流程;提出了几个关键问题的解决方法。     

一种绝缘子串更换用卡具的研制

对高压输电线路中绝缘子串更换过程中存在的安全隐患和操作难题,提出了一种新型绝缘子串更换用卡具。通过对传统绝缘子串更换工艺进行分析,确定了关键问题所在,并提出了改进方案。基于此,设计并制造了一种结构合理、操作简便、安全可靠的绝缘子串更换用卡具,并进行了实际应用验证。实验结果表明,该卡具能够有效解决绝缘子串更换过程中的安全隐患,提高了更换效率,为高压输电线路的维护和运行提供了有力支持。     

非色散红外CO2传感器温度补偿方法研究

针对非色散红外CO₂传感器受温度影响导致测量精度低的问题,设计了单光路双通道的非色散红外CO₂传感器,提出一种BP神经网络补偿气室温度的新方法。本文分析了温度对传感器的光源、探测器以及对气体吸收系数的影响,并将BP神经网络补偿气室温度方法与其他补偿方法进行了实验对比。实验结果表明,BP神经网络补偿气室温度方法优于其他补偿方法,在测量10%～20%浓度范围内的CO₂时,最大相对误差为2.98%,重复性实验显示RSD为1.22%,为非色散红外CO₂传感器补偿温度提供借鉴意义。