建筑工程桩基检测问题分析与对策研究

随着我国经济的发展,各类高层建筑普遍兴建,在建筑工程建设中,桩基础得到越来越广泛的应用。桩的类型不同,其设计方法、施工工艺、适用范围也不一样,往往产生的质量问题很难用统一的评价模式来分析,但同一类型的桩基质量事故却体现了一定的规律性。为此,分类探讨常见的桩基质量事故产生缘由,并以此为根据,总结出适宜、有效的检测方法,对正确判断缺陷类型、合理评估缺损程度、准确评定桩基工程质量而言,具有重要的意义。     

用模拟数字混合乘法器实现矢量测量的原理及误差分析

模拟数字混合乘法矢量测量法原理中零阶保持器和D/A转换器的使用都必然会带来一定的原理性误差。针对零阶保持器引起的幅度误差和相位误差,以及D/A转换器有限字长引起的误差进行了较为详细的分析,并进行了D/A误差仿真试验。结果证明,相位测量的理论误差为零,幅度测量的理论误差可用修正系数消除,且D/A有限字长引起的误差远小于一个LBS。     

数字温度传感器自适应动态补偿方法

针对数字温度传感器具有较大温度滞后性的缺点,将自适应决策与基于数字滤波方法的动态补偿有机结合,提出了一种数字温度传感器自适应动态补偿方法:利用后向差分法设计的数字滤波器,实现了数字温度传感器工作频带扩展,完成了其动态补偿,并在动态补偿后面串联一个数字低通滤波器,以防高频噪声干扰;根据数字温度传感器的输出量、数字低通滤波的输出结果以及决策阈值,自适应地选择是否需要动态补偿,避免了补偿过度.以高精度数字温度传感器DS1624为补偿对象的实验表明,这种白适应动态补偿方法大大改善了数字温度传感器的动态性能,响应时间缩短至补偿前的30%～40%.     

基于交流阻抗测量的智能油水检测方法

近年来,市场上出现了很多用于原油脱水的油水传感器和油水检测系统,但是都存在精度较低、误差大等问题,性能指标有待进一步提高,提出一种基于交流阻抗测量的智能油水测量方法。介绍了油水检测系统的原理和构成,构建了一种基于最小二乘法的非线性误差补偿模型,解决了介质温度与含水率对交流阻抗的影响,有效提高智能油水检测的准确性。实验结果表明本文所提出的方法能够有效提高原油含水检测的检测精度;采用这种非线性误差补偿方法的油水检测系统含水率检测范围为0%~100%,检测精度可以达到0.3%,检测系统准确度高,达到了设计要求,能够满足相关企业的需求。     

基于时间最优模糊PID温度控制的水分测定电子天平

本文以DSP为信息处理单元,将电子天平与红外干燥箱融为一体,设计了一种水分测定电子天平,这种仪器具有水分测定与质量称量两种计量功能。采用时间最优控制与模糊PID控制相结合的控制策略对干燥箱的温度进行实时控制,既可发挥时间最优控制快速消除大偏差的优点,又能发挥PID控制精度高,超调小的优点,从而使静态、动态性能指标较为理想,同时又达到了准确、快速测定的目的。利用模糊控制可在线调整PID控制器的参数。实验结果表明,本文采用的控制方法缩短了系统响应的上升时间,提高了仪器的测量精度。     

基于复合RBFNN的数字温度传感器误差补偿方法

数字温度传感器存在零点误差与非线性误差,需要进行误差补偿.提出了一种复合径向基函数神经网络(CRBFNN)的数字温度传感器误差补偿方法:首先根据数字温度传感器的误差特征,构造两个相互独立的子RBFNN网络,获得两个独立的冗余补偿值;然后根据特征阈值、数字温度传感器的输出估计器和权值调节器,获得复合RBFNN输出融合权值...     

联合时变低通与改进形态学滤波的智能在线称量方法研究

针对检重秤在复杂工业生产环境下,受机械传动、被测物体自身振动和外界随机扰动影响导致的传感器输出信噪比低、称量准确性难以满足要求等问题,提出一种联合时变低通与改进形态学的快速数据处理新方法:时变低通滤波器作为一级滤波,通过在信号跃变时,迭代优化滤波器参数,使边沿信号得以快速响应,有效消除冲击干扰,并抑制称重信号在滤波过程...     

人事档案信息数据库系统研究

随着信息化的高度发展,一个健全完善的人事档案信息数据库对于企业单位或者国家来说都是非常必要的,其关系到人事档案工作现代化的实现,同时也是提高整体档案系统功能的技术和重要手段。本文作者以高校人事档案信息系统数据库为例子,阐述了建立人事档案信息自动化的重要性以及其功能,并指出在完善信息数据库系统建设中应该注意的问题。     

基于C#.NET的智能化汽车衡称重管理系统

针对目前汽车衡称重数据管理效率低、智能化程度不高等缺点,设计了一种基于V isual Stud io C#.NET的汽车衡称重管理系统,介绍了系统的模块化构成,构建了称重、查询与统计、管理控制、系统维护等模块的设计方法,阐述了利用SerialPort类实现具有软件握手的CRC编码串口通信以及通过动态配置策略实现安全性管理的方法。实验结果及应用表明:该汽车衡称重管理系统界面友好、操作简单、数据传输稳定,智能化程度高。     

基于自适应加权融合的汽车衡故障传感器预估

传统汽车衡任意一路称重传感器发生故障都将导致称重系统失效。提出了一种基于自适应加权融合的汽车衡故障传感器预估方法:根据多路称重传感器输出相关性和相邻传感器输出比值的相关性,建立基于径向基函数神经网络(RBFNN)的故障传感器输出预估网络和传感器输出比值的预估网络,得到两组冗余估计信号,采用自适应加权融合方法完成冗余信号融合,获得故障传感器输出估计值。仿真实验与现场测试表明,采用该方法的故障传感器称重误差小于任何单个预估网络误差和算术平均值融合误差,任一传感器发生故障时的汽车衡整体称重误差≤0.5%,避免了称重系统失效。