CAN总线在工程机械测试上的应用

CAN网络目前广泛用于工程机械、汽车、工控、家电等领域的控制系统。在CAN总线上大量传输着传感器、控制、逻辑等信号,若将数据采集设备接入CAN总线并能直接读取这些信号,就能实现外置的传感器与总线上的信息互联,组建大型的测试系统。     

液闪三双符合比方法测量~(99)Tc放射性活度

液闪三双符合比(TDCR)方法采用3个光电倍增管对称放置的液闪计数器,利用三管符合和三对两管符合的计数计算液闪探测效率,从而得到放射性活度,不需要使用标准源对仪器进行效率刻度,是一种放射性活度绝对测量方法。由于具有无自吸收、制源简单、操作简便、一致性好等优点,已广泛应用于纯β衰变核素放射性活度的测量。介绍了液闪TDCR方法的基本原理和液闪TDCR活度测量装置,并绝对测量了纯β衰变核素99Tc放射性活度,测量不确定度小于0.3%。     

装载机液压系统载荷谱编制方法研究

轮式装载机应用广泛,市场保有量巨大,且装载机作业工况复杂,作业环境恶劣,故装载机关键零部件的可靠性及使用寿命的提供有着重要意义。本文通过采集轮式装载机在真实工况下五名操作司机的液压系统载荷数据,通过建立POT模型,得出测试载荷极值和进行载荷外推。通过雨流计数法得出部件雨流计数矩阵图,进行载荷频次的外推,最终绘制装载机液压系统载荷谱。     

基于APC控制的开关磁阻电机性能分析

针对开关磁阻电动机二维有限元计算考虑端部效应问题,为提高其电磁场的计算精确度,根据开关磁阻电动机(SRM)性能及其系统的结构特点,搭建了SRM及其控制系统的整体模型,在电磁场基本理论的基础上,采用有限元法对角度位置控制( APC)控制下的SRM的电磁场进行了数值研究.在理论计算的基础上得出了SRM的输出转矩、相电流波形以及磁链等参量的变化曲线,并对其进行了详细地分析,同时将数值计算结果与实测结果进行比较,验证了二维仿真中考虑绕组端部磁场影响的模型的合理性,为SRM性能优化及温升和噪声地研究提供了理论依据.     

基于PowerMILL的模具零件电极自动编程管理系统研究与开发

针对应用PowerMILL加工模具零件电极时重复劳动多、编程效率低等问题,以Visual Basic6.0为开发平台,利用宏命令对PowerMILL进行二次开发,建立了电极实例库、刀具库、策略库和工艺模板库,开发了电极自动编程管理系统。实践表明,系统能明显提高编程效率,进而提高加工效率,降低生产成本。     

受轧件水平振动影响的板带轧机非线性振动特性

基于Roberts摩擦因数公式和Hill轧制力公式,建立能够表征不同摩擦状态下的动态轧制力模型;在此基础上进一步考虑轧机结构的振动和轧件振动之间的相互影响,提出轧件-轧辊耦合振动模型。根据广义耗散的Lagrange原理,分别沿轧制方向和垂直于轧制方向建立动力学平衡方程;采用多尺度法求解出考虑系统内共振的幅频特性方程,并仿真分析不同外部激励和非线性参数作用下的轧机振动规律。研究结果表明：滑动摩擦状态下耦合系统对内部非线性参数变化和外部扰动变化的敏感程度远远高于静摩擦状态下的情况;适当选取耦合三次项非线性参数,可以将系统不稳定振动的出现控制在一个较小的频率区间,削弱轧件-轧辊耦合振动对板带轧机振动的影响。     

气液两相多级液力透平的全流道数值模拟

以DG85-80五级节段式离心泵做液力透平,基于CFD软件,采用N-S方程和标准κ-ε湍流模型,选择Mixture多相流模型,利用SIMPLE算法,对其在纯水介质和气液两相介质时进行全流道数值模拟,得到透平的外特性曲线和内流场规律。结果显示:气液两相透平在最优工况点的压头、功率比纯水透平的高,而水力效率和质量流量较纯水透平的低;在最优工况点,随着级数增加,气液两相透平各级导叶、叶轮进出口压差增大,其内部压力分布的不均匀性增加,叶片工作面进口附近的漩涡区域减小;与小流量时的透平相比,大流量时透平各级叶轮、导叶内部的气体体积分数较大,透平叶轮出口附近的高含气率区域较小,各流道中气体分布的不对称性加剧。       

智能建筑"绿色化"助力建筑业高质量发展

0前言 在现代建筑中,绿色理念已经深入到建筑的全生命周期.随着国家"十四五"规划提出"推动绿色发展,促进入与自然和谐共生",以及习近平总书记提出的"我国力争2030年前实现碳达峰、2060年前实现碳中和目标",为绿色建筑赋予了新的内涵及生命力.     

有效的不确定数据概率频繁项集挖掘算法

针对已有概率频繁项集挖掘算法采用模式增长的方式构建树时产生大量树节点,导致内存空间占用较大以及发现概率频繁项集效率低等问题,提出了改进的不确定数据频繁模式增长(PUFP-Growth)算法。该算法通过逐条读取不确定事务数据库中数据,构造类似频繁模式树(FP-Tree)的紧凑树结构,同时更新项头表中保存所有尾节点相同项集的期望值的动态数组。当所有事务数据插入到改进的不确定数据频繁模式树(PUFP-Tree)中以后,通过遍历数组得到所有的概率频繁项集。最后通过实验结果和理论分析表明:PUFP-Growth算法可以有效地发现概率频繁项集;与不确定数据频繁模式增长(UF-Growth)算法和压缩的不确定频繁模式挖掘(CUFP-Mine)算法相比,提出的PUFP-Growth算法能够提高不确定数据概率频繁项集挖掘的效率,并且减少了内存空间的使用。     

一种通过节点序寻优进行贝叶斯网络结构学习的算法

针对K2算法过度依赖节点序,遗传算法节点序寻优效率差的问题,该文提出一种直接对节点序进行评分搜索的贝叶斯结构学习算法。该算法以K2算法为基础,首先通过计算支撑树权重矩阵,构建能够定量评价节点序的适应度函数。然后通过提出混合交叉策略和孤立节点处理机制,同时利用动态学习因子和倒置变异策略,提升遗传算法节点序寻优的性能。最后将得到的节点序作为K2算法的先验知识得到最优贝叶斯网络结构。仿真结果表明,该方法解决了K2算法依赖先验知识的问题,相比于其它优化算法,评分值平均增加了13.11%。