基于预应力法的埋地管道固定支墩设计

地下管道的轴向力对管道系统的危害较大,产生的轴向应变会对管道系统造成破坏,减小这一影响的方法是采用固定墩,但固定墩的体积往往很大,增加了管道系统的成本和施工难度。以往对于解决地下管道固定墩体积过大问题的通用方法是借助地基原状土的抗力,将支墩设计成异型支墩,但这种方法对于土质情况的准确把握较困难,同时现场地质条件制约的因素较大,计算起来也较复杂。提出预应力处理法,通过对管道的预处理,达到减小管道轴向力和倾覆力矩的影响,实现科学、简便施工设计的目的。     

基于亮温光谱法的大气污染气体探测

在利用被动傅里叶变换红外光谱仪进行大气污染气体的探测识别研究时,由于作为背景的自然界的大部分物质的发射率很高,并且在700~1300cm-1范围近似为常数,因此,可利用计算具有常数基线的亮温光谱的方法来进行探测。该方法不需要预先测量背景光谱,能直接从亮温光谱中扣除掉背景及干扰信号,提取出目标。     

烹饪方式对胡萝卜感官品质及营养素含量的影响

该文通过探究胡萝卜切片经不同烹饪方式处理后的感官品质及重要营养素含量,比较不同烹饪方式对胡萝卜食用品质与营养价值的影响。胡萝卜切片经蒸、煮、炒、炸处理不同时间后,对样品进行感官品鉴,并测定其色度与质构特性,确定每种烹饪方式的最优时间。胡萝卜切片在最优时间下经蒸、煮、炒、炸处理后,使用扫描电镜观察其微观结构,测定总酚及类胡萝卜素含量。结果表明,蒸处理样品感官评价得分最高,每种烹饪方式的最优时间分别是蒸13 min,煮4 min,炒70 s,炸30 s。烹饪后的样品与鲜样相比,红绿度a*减小,色差值ΔE大于5,可以观察出明显色差。质构测定结果显示,胡萝卜切片经烹饪后硬度、脆度及回复性均下降,蒸处理样品硬度与咀嚼性最适宜。通过扫描电镜观察发现,蒸处理样品的细胞完整性最高;煮、炒、炸处理导致样品孔隙率增加。营养素测定结果如下:炒(49. 94μg/g)、炸处理(49. 19μg/g)后酚类物质的提取量最高,蒸(310. 27μg/g)、煮处理(303. 47μg/g)后类胡萝卜素的提取量最高。因此,胡萝卜经蒸处理后感官品质最优,类胡萝卜素的保留率较高,相较于其他烹饪方式处理后的样品有较高的食用...     

Gappy POD算法重构储能电池组核心温度及与BP神经网络预测能力对比

储能电池组中电池核心温度的实时监控对于防控电池热失控有着重要的意义.为克服工业实际中电池组内部无法布置多温度测点导致的温度数据获取不全面等问题，本文将Gappy POD重构算法引入储能电池核心温度实时监控问题中，通过监测电池组表面温度预测内部核心温度.通过搭建简化的拟储能电池实验台模拟电池温升，测试了Gappy POD算法在工况平稳变化和工况剧烈变化条件下的稳定性和对核心温度的实时重构能力；对比了Gappy POD算法的重构能力和BP神经网络（Back propagation neural network）的预测能力，并探究了Gappy POD算法和BP神经网络在不同大小的数据库训练条件下的重构预测能力.研究表明，Gappy POD重构算法具有高预测精度、稳定性强并且对数据库数据量依赖性低等优势，为算法在储能电池热管理中的实际应用提供了基础.     

石油工程地质勘查存在的问题及对策

工程地质勘查是建设工程工程施工的基石，关乎着工程项目整体上的工程进度、工程质量及其工地施工安全，因而，强化对工程地质勘查相关工作的科学研究是十分很有必要。从当前环节在我国工程地质勘察存在的问题展开分析，随后主要从技术、人才及其管理方面提出一些切实可行的解决对策，希望为在我国工程地质勘察水平的提升有一定的帮助。     

锥形薄壁筒内轮式加工机器人自适应运动控制

当轮式机器人在锥形薄壁深腔筒内运动时，减小机器人与筒体零件之间的同轴度误差对提升加工精度十分重要。然而，使用分布式气缸作为变径机构的轮式机器人系统具有非线性、时滞性和复杂的摩擦力特性，这导致同轴运动偏差精确调控极其困难。为此，本文提出了一种基于变论域模糊控制理论的自适应运动控制方法，以提高机器人运动变径位移精度和偏航、俯仰角度控制精度。首先，本文建立了轮式机器人行走机构的树状运动学模型，并提出了位姿解算方法；接着，提出了自适应运动控制方法，并构建了基于Simulink与Adams的联合仿真系统，验证了方法的有效性；最后，利用机器人样机进行了筒内运动控制试验。结果表明：本文提出的自适应运动控制方法能够减小机器人筒内运动偏差，保证机器人变径位移偏差≤±1 mm,偏航和俯仰角度偏差≤±1°。     

基于单片机的高精度心理测试仪设计

为进一步提升心理测试的效果，提出一种基于单片机和SVM的高精度的心理测试仪。其中，首先采用STM32和D8233芯片实现生理信号的采集，然后进行ECG和HRV特征提取，并将提取的特征输入到萤火虫算法优化的支持向量机心理健康评估模型中。实验结果表明，通过单片机的测试仪对生理信号的采集，可提取出ECG和HRV生理特征；通过不同特征下的心理健康评估得出，使用14维HRV特征能取得较好的分类效果，在SVM和FA-SVM算法上分类准确率分别达92%和97%;与其他算法相比，提出的FA-SVM心理健康评估在Augsburg情感生理数据集上的分类准确率达95.88%,F1-Score值达0.923 8。以上结果表明，所构建的基于单片机的心理测试仪进行心理测试时能够取得良好的分类效果，具有一定的实际工程价值。