基于变介质感测的液位传感器研究

针对水质差和测量环境恶劣等问题,利用变介质电容原理设计了一种新型液位传感器。通过聚四氟乙烯电缆将水位高度转化成电容值,通过专用电路进一步将电容值转化为标准的电压值,并综合运用平均值滤波法及插值法拟合系统曲线,消除干扰误差,实现了非线性校正。试验表明:本传感器具有较高的测量精度,适用于各种复杂环境的水位检测。     

虚拟仪器浅析

虚拟仪器的出现是对传统仪器观念的一次变革.虚拟仪器目前已广泛应用于科研、生产、教学等领域,并且随着科学技术的发展拥有广阔的发展前景.简要介绍了虚拟仪器的原理,对虚拟仪器的现状和优点进行了具体的分析,并对虚拟仪器的发展趋势作了展望.     

基于约束主导混合粒子群算法的风力机叶片优化方法研究

为提高叶片在额定风况和低速风况下的功率系数,研究叶片各叶素处的气动外形参数分布。针对风力机通常运行在低风速风况下,而叶片的优化模型很少考虑该因素的影响,建立基于叶素动量理论和Wilson理论的带低风速功率系数的非线性约束优化模型。由于在处理约束条件的惩罚函数法中罚因子难以确定,而导致算法过早陷入局部解的早熟现象,提出一种结合可行性约束主导处理方法的混合粒子群算法。该算法基于粒子群优化和模拟退火理论,采用可行性约束主导在退火概率突跳下对不可行约束解进行随机生存选择,使种群保持多样性,从而朝更优方向进化,解决了非线性约束条件难以处理和种群易陷入局部解的问题。以1.5 MW风力机叶片为研究对象,建立非线性约束优化模型,对该算法进行了验证。研究成果表明该方法可以有效地处理优化模型的非线性约束,避免优化过程陷入早熟,提高了叶片在额定风速和低风速区域的功率系数。为非线性约束处理方法的研究提供了一种很好的理论分析途径。     

电比例斜盘式恒压柱塞泵的联合仿真与特性研究

为了研究电比例斜盘式恒压柱塞泵的动静态特性，在分析其工作原理、运动特性和流量特性的基础上，利用SimulationX软件搭建恒压泵的机械、液压联合仿真模型进行研究，分析了变量缸大小腔直径比、变量缸弹簧刚度和主控压力阀的阀芯直径对恒压泵动态特性的影响。研究结果表明：电比例斜盘式恒压柱塞泵泵具有良好的动静态特性；主控压力阀阀芯直径越大，压力稳态值越接近设定压力值；弹簧刚度的增大和变量缸大小腔直径比值的减小都会提高恒压泵的动态响应速度，但超调量也会随之增大。     

浅谈单片机汇编语言编程技巧

单片机在使用时经常用汇编语言编程,一个好的汇编程序既应当节约存储器的空间,又能够在短时间内执行,这就要求编程人员全面掌握编程的技巧。举例介绍了几种使用汇编语言编程时的编程技巧。     

风电机叶片外形参数的逆向优化方法研究

针对风电机组叶片结构正向设计中的参数不容易收敛、气动特性沿叶展分布难以确定的问题,以气体动力学的叶素动量理论为基础得到叶片弦长、扭角的简化设计方法,然后以叶素升力系数和功率系数最大为优化目标,采用牛顿切线迭代法,提出了叶片外形参数的逆向优化设计模型。并在此基础上对1.5MW直驱风电机组叶片建立算法模型,对其弦长、扭角进行逆向迭代设计,结果证明该优化设计方法对叶片吸收风能效率有了较为显著的提高,同时也避免了正向设计中出现的参数不收敛的问题。     

随机激励作用下的齿轮时变系统稳态响应研究

在外部随机激励作用下,对齿轮传动系统时变啮合刚度的稳态动力响应进行了研究,建立了包含外部随机激励力的周期时变啮合刚度的直齿轮副模型。为了计算齿轮系统的响应,采用了一种非常有效的方法,称为迭代谱方法。该方法主要应用在频域中的推导,并且可提供响应的显式功率谱密度,功率谱密度响应可表示为双谱的函数,即参数系统双时相脉冲响应的双线性傅里叶变换。     

天然气热泵排烟换热器优化及实验

燃气机热泵利用清洁的天然气作为输入能源带动压缩机完成热泵循环，由于它可以回收燃气机余热，其一次能源利用率较高。回收余热装置主要包括缸套换热器和排烟换热器，其中排烟换热器位于燃气机末端，其结构对余热回收和燃气机的排气压损、空气动力性噪声都有很大的影响。为此，对燃气机热泵排烟换热器的换热和压损实验结果进行了分析，以校验排烟换热器的结构设计对换热效果及排气压力的影响；还测量了排烟换热器排气的空气动力性噪声，确定了消声频率；进而提出了以平衡换热、压降及降噪三者关系为基础的优化设计原则。     

PLC在液压拉深垫泵站控制中的应用

采用S7-400系列PLC实现了对液压拉深垫泵站电机的控制,由于系统泵站所用电机功率都比较大,设计中采用了星/角转换的启动方式。根据系统控制要求编写了PLC程序,给出了详细的流程图,实现了泵站电机的星/角启动和安全连锁控制,保证了电机的安全运行和系统的正常工作。     

基于混合遗传算法的连采机减速器试验模态参数识别

针对经典遗传算法在复杂空间上局部搜索能力较弱,易过早陷入未成熟收敛,并在接近最优解时,由于优化压力较小导致搜索效率低等问题,在传统遗传算法群体进化中引入拉马克学习机制,构造基于拉马克学习机制的局部搜索算子,建立起混合遗传算法模型.两种算法相互融合,使学习的优势得到发挥,提高局部深度搜索能力并加快了全局收敛速度.将其应用于连采机减速器试验模态参数识别中,结果证明了混合遗传算法的有效性和准确性.