两种典型扭振式粘度测头的灵敏度对比分析

针对扭振式粘度测量中,不同测头形状所受到的粘性力不同,进而对测量灵敏度产生影响的问题,基于FBG扭矩微振粘度测量原理,研究柱形与球面两种测头装置的测量精度及灵敏度.通过对不同形状的测头建立数学模型,得出相应的电压-粘度关系式,在实验室环境下通过标定实验确定待定系数,并比较两种测头的测量特性.实验数据表明,柱形测头的测量精度及灵敏度高于球面测头,验证了理论分析.同时,对测量误差来源进行了分析,为后续研究提供了理论基础.     

基于Adams的列车碰撞三维动力学模型和仿真

为研究列车碰撞性能,用Adams创建由车体、车钩缓冲装置、端部吸能结构、防爬器、转向架和轮轨力等组成的单节车厢三维动力学模型,并创建6节车厢列车的三维动力学模型,模拟列车以15 m/s的速度与2节静止车厢碰撞的过程.通过分析各节车厢的速度、加速度和每个车钩缓冲装置的相对偏移量在碰撞过程中的变化情况,重现列车碰撞过程,进而分析影响列车垂向爬车和横向屈曲稳定性的因素.仿真结果表明,碰撞过程中每个车钩缓冲装置的相对偏移量和列车各节车厢的加速度最大值均沿列车运行向不断变小;列车前三节车厢的垂向爬车和横向屈曲最严重,转向架发生出轨现象.     

新一代银行网点终端管控平台

分析了采用Windows图形化终端后所存在的管理难度大、复杂度高、监控不到位等问题,提出了针对银行业的网点终端管控安全框架,强调从终端管理安全策略、标准入手,结合终端管控平台系统的建设,在流程规范的指导下完成相关的安全任务操作,实现终端安全管理的集约化、标准化、自动化.重点介绍了终端管控平台系统及其参考的建设方案.实践证明,新一代银行网点图形化终端管控平台可以对网点终端进行全方位的管理与监控,有效地支撑了银行业务创新能力.     

采用传导测试超标策略对传导干扰故障修复的优化方法

为了量化分析机载设备传导干扰超标值对于整机电磁兼容性的影响程度,本文重点研究如何利用传导测试超标策略对传导干扰故障的修复.通过联合测试系统、指标量化和权重分配,将机载设备电磁兼容传导干扰故障与整机电磁兼容性联系在一起,综合考虑各机载设备电磁兼容传导发射、传导敏感度、电磁兼容性分类等因素.本文优化了指标量化和相应的权重分配,得到机载设备传导干扰故障对整机电磁兼容性的影响程度,确定机载设备电磁兼容传导干扰故障修复顺序的优先级,为确定电磁兼容整改的先后顺序提供了依据.     

综述含风电场的电力系统运行风险的分析

含风电场的电力系统在运行的过程中存在着较大的不稳定性,因此造成一定的风险,特别是将大规模的风电注入到电力系统中,将会产生更加严重的后果。本文在对风电场存在的不确定性因素的分析基础上,来分析阐述含风电场的电力系统所存在的风险分析。     

数学文化在高职数学教学中的应用

高职数学是职业院校里一门重要的基础课,它为后继课程的学习奠定了坚实的数学基础。高职学生入学时数学基础相对薄弱且数学具有抽象、逻辑思维强等特点,从而给高职数学的学习带来了一定的困难。数学文化与数学教育密切相关,在学生学习高职数学的过程中适当的渗入数学文化,可以对高职数学的教学起到良好的效果。     

光电探测器前置放大电路研究

在弱光检测中,光经过光电探测器转换为电信号,此信号极其微弱。要实现光电转换,并有效地利用这种信号,必须对光电器件采取适当偏置,然后再将已转换的电信号进行放大处理。对光电导器件、光伏型探测器、光电流型探测器的前置电路进行研究与设计。根据不同种类的探测器及探测光信号的频率特性选取不同的偏置与放大电路,使前置电路的性能达到最优。     

微弱信号检测方法研究

噪声是限制微弱信号检测系统的首要因素。对于微弱信号检测来说,如能有效克服噪声,就可提高信号检测的灵敏度。研究利用自适应滤波和小波分析来对微弱信号进行降噪,通过Matlab仿真证明,自适应滤波和小波分析对噪声有着很强的抑制作用。     

基于自适应蚁群优化算法的认知决策引擎

认知决策引擎的设计是认知无线电系统中的一项关键技术,它的主要功能是依据通信环境的变化和用户需求动态地配置无线电工作参数。提出了一种基于自适应蚁群算法的认知决策引擎来实现工作参数的最优化配置。该算法在基本蚁群算法的基础上加入了路径选择机制和信息素挥发因子自适应调整机制,保证了算法的全局搜索能力和收敛速度,有效地避免了容易陷入局部最优解的缺陷。仿真结果表明,在不同的环境下基于该算法的认知引擎比GA和ACO算法具有更好的性能。     

基于自适应脊波网络的高光谱遥感图像分类

神经网络是遥感地物自动分类的重要工具之一。利用多尺度几何分析中的眷波基函数建立了一种自适应眷波网络模型。在传统自适应粒子群算法的基础上,提出一种引入粒子密度因子的自适应粒子群优化算法作为网络训练算法。为验证其性能,利用互信息约简技术对22。波段AVIRIS 92AV3C高光谱数据进行约简,并将它们作为网络输入实现对高光谱遥感地物的自动分类。仿真试验表明:引入粒子密度因子的粒子群算法与传统粒子群算法相比,不易出现早熟问题,在处理高维非线性组合优化问题时具有一定优势;由于眷波函数对高维奇异性的表征能力,相比于传统的RBF和SVM分类器,脊波神经网络分类器对具有明显边界特征的地物分类问题具有较高的精度,同时网络规模小,结构简单。