熟料硫碱比对水泥浆流变性的影响

模拟预分解窑煅烧制度，在电炉中烧制不同硫碱比的高碱熟料，分别对掺与不掺石膏的浆体，用旋转黏度计、微型坍落度仪以及维卡仪（测净浆针入度）等方法测其流变性能；并结合岩相分析、扫描电镜（SEM）对熟料硫碱比影响浆体流变性的机理进行分析探讨。结果表明：对于高碱熟料，硫碱比过低会导致水泥浆体的流变性变差，其主要原因是煅烧熟料时液相黏度高将导致矿物晶体发育不完善、晶粒细小，水化加快。适当提高熟料硫碱比，有利于改善水泥浆体的流变性。     

LY12铝合金早期性能退化下超声非线性系数测量和金相观察

针对材料早期力学性能退化问题,通过试验研究了疲劳加载下LY12铝合金试件的超声非线性系数和微观结构特征变化.结果表明,早期性能退化情况下,超声非线性系数和微观形态随着疲劳程度发生变化.超声非线性测量和微结构观察相结合的方法对于材料早期力学性能退化的疲劳寿命评估具有潜在的应用前景.     

大直径钢管桩打桩振动对粘土土阻力的影响

随着海洋平台上部结构的增大,大直径超长的钢管桩越来越多的被应用于实际工程中.要想对桩的可打入性进行准确预测,首先要对打桩冲击振动对周围土体所造成的影响有准确的评价.为了对打桩过程中的土阻力作出准确分析,根据渤海海域36根桩的打桩记录,对其中粘性土土层的打桩记录进行了反分析,总结了打桩过程中粘土层中土阻力的变化特点,分析了这些特点产生的原因.同时利用实测数据回归得到粘土层强度衰减的规律,提出了进行打桩分析时粘土层计算参数选取的方法,并通过一个实际工程对此进行了验证.分析结果显示,粘土层在打桩过程受动力效应的影响较大,其土性参数会随着捶击数的增加而降低,采用回归结果对打桩预测可以取得较好的结果.     

一种两级误差放大器结构的LDO设计

基于SMIC 0.18μm CMOS工艺,设计了一种两级误差放大器结构的LDO稳压器。该电路运用两级误差放大器串联方式来改善LDO的瞬态响应性能,采用米勒频率补偿方式提高其稳定性。两级放大器中主放大器运用标准的折叠式共源共栅放大器,决定了电路的主要性能参数;第二级使用带有AB类输出的快速放大器,用来监控LDO输出电压的变化,以快速地响应此变化。电路仿真结果显示:在电源电压为5 V时,输出为1.8 V,输出电压的温度系数为10×10-6/℃;当电源电压从4.5 V到5.5 V变化时,线性瞬态跳变为48 mV;当负载电流从0 mA到60 mA变化时,负载瞬态跳变为5 mV。且环路的相位裕度为74°,整个电路的静态电流为37μA。该电路结构的瞬态跳变电压值远小于其他电路结构,且能实现低功耗供电。     

自主湖水环境监测船的运动控制系统设计

设计自主湖水环境监测船的运动控制系统,包括由GPS和电子罗盘构成的导航系统、超声传感器避障系统、太阳能和蓄电池配合的自主能源供给系统。采用超声、红外传感器和机械卡环设计自动泊位装置。基于坐标系变换,建立自主船的运动学模型。针对双电机的转速控制,设计实现三层递阶控制器及滑膜变结构转速控制算法。实验结果表明,滑膜控制能较好地排除水流速度的突变干扰,差动转向平稳,自主船可实现自动泊位和能源自给,运动控制系统稳定,速度响应小于4 s,大角度转向响应小于13 s。     

构建战略供应链系统

20世纪90年代后期,战略供应链管理的浪潮开始兴起。其核心思想是,供应链管理能够支持和驱动企业的战略,而非仅仅是企业运营策略的一部分。战略供应链管理区别于传统理念的关键在于,它实现了从成本为中心转变为以客户为中心,它从最终用户开始分析供应链各环节可能组合的收益和风险,进行企业的未来战略定位和设计。 埃森哲的战略供应链管理模型指出,战略供应链管理始于最终用户。其架构包括四个部分:客户服务战略,决     

基于LCCMA的OFDM-CDMA通信系统抗多址干扰算法

OFDM-CDMA系统中,在多径传播和其他同频干扰存在时,接收机会收到多个恒模信号,针对这种情况,文章提出一种基于线性约束恒模算法(LCCMA)的盲抗干扰方法,该方法结合了通常的旁瓣消除器和恒模算法,用于消除多址干扰对系统的影响。分别对不同用户数目的系统进行计算机仿真,结果表明,采用本算法后,能有效地抑制多址干扰,极大地提高了系统的性能。     

情感多主体系统的设计与实现

多Agent在复杂多变的环境中行为的自组织是当前人工智能研究的一个热点．本文借鉴生物系统控制的理论，设计了一种多Agent的体系结构，在此结构中包含有遗传、神经和内分泌控制子系统．本文重点论述了内分泌控制子系统的作用，提出了用情感进行行为学习的新方法．在此方法中，神经系统的作用是记忆和行为决策，其行为决策的效果通过内分泌系统进行反馈，从而避免了神经网络的自学习，使得算法具有较好的求解性能．为了验征该算法的有效性，本文做了倒立模控制的仿真实验．仿真结果也表明算法具有很强的自适应求解能力．     

基于内分泌调节机制的机器人行为规划算法及其应用研究

借鉴内分泌系统对神经系统与遗传系统的高层调节机制，提出了一种新的基于内分泌调节机制的机器人行为规划算法．此算法中机器人通过神经系统接受环境信息并进行行为决策，行为决策的效果通过一种情感学习模型进行反馈．情感学习模型根据机器人的内、外环境状态,产生情感因子(即生物激素)，再由情感因子来调节神经系统的记忆和行为决策，最后神经系统的记忆与行为模式又由遗传系统得以继承．该算法有效避免了神经系统复杂的自学习过程。同时也保证机器人有较强的自适应能力．为了验证算法的有效性，本文做了机器人足球队守门员训练的仿真实验，结果也表明该算法具有很强的自适应学习能力．     

基于模糊聚类的RDC选址的研究

随着物流产业的发展,RDC选址问题已经成为物流产业中一个重要的研究问题.有一些解决方法,但是都有不足的地方.为了更好地解决这个问题,文中用模糊聚类的方法来研究RDC选址的问题.先用模糊聚类把要分类的点按照一定的标准进行分类,然后在每个类中用线性规划进行具体的选址,这样可以大大降低计算量,而且在聚类的时候可以得到不同的方案的聚类大小,可以给决策者一个选择的空间.