轴向开槽对改善超磁致伸缩材料线性度影响的研究

磁致伸缩应变与磁场关系的非线性,影响了磁致伸缩控制元件的精度和稳定性。文章针对这一问题,在超磁致伸缩式微小型高速开关阀驱动部件设计基础上,提出了沿超磁致伸缩棒(GMM)轴向开槽的方法来改善GMM部件的工作性能。通过对轴向开槽前后GMM棒内部磁场强度和焦耳热分布的数值计算,分析了轴向开槽对改善磁场强度的分布和减少热损耗功率的影响,通过对GMM棒开槽前后伸缩量的测试,验证了开槽可以明显改善超磁致伸缩材料组件的非线性。     

定参数Butterworth滤波器的改进设计

针对Butterworth低通滤波器归一化后的传递函数动态性能指标的单一化,提出了可以根据需要改变其动态性能指标的低通滤波器。基于牛顿迭代法对Butterworth低通滤波器的极点的位置进行迭代计算,使重新分布极点的滤波器的传递函数动态性能指标满足设备的需求,并对改进后的低通滤波器进行阶跃响应分析。     

一种新的盲源分离拟开关算法

针对电子战中各种信号混叠严重难以分离的现象,在盲源分离开关算法基础上提出一种新的盲信源分离拟开关算法.该算法引入单位对称加权滑动向量来加权每次迭代所得的分离信号作为源信号,用峭度取代原算法的峭度符号位作为判断函数来自适应选择加权相应激活函数,以此优化学习算法,结合信号分选的具体应用,给出了迭代结束的评判方法.计算机仿真实验表明,在强噪声背景影响下,该算法能够更加有效地分离空间未知多源线性混叠信号,且在分离效果、稳定性、处理速度和抗噪性能上都比原算法有较大改进.     

加强烟花爆竹安全监督管理工作

烟花爆竹是我国传统产业，党中央、国务院高度重视烟花爆竹安全生产工作。新一届中央政府成立以来，为加强烟花爆竹安全生产工作，保护广大人民群众生命财产安全。促进我国烟花爆竹产业健康发展，采取了一系列重大举措。根据中央有关规定，“国家安全生产监督管理局负责监督烟花爆竹生产经营单位贯彻执行安全生产     

论人才才能三态的关系特征及现实意义

人才才能三态的关系表现为正相关性、循环性、反常性和超常性.这些理论探讨有利于人才的选拔、任用和评价,有利于创新型国家的构建,有利于提高人才的使用效能、优化人才环境.     

抽水蓄能电站地下厂房开挖期通风风量研究

抽水蓄能电站地下厂房开挖期通风量计算时需要考虑多个因素,包括稀释柴油机产生尾气所需的空气量,却忽略了不同洞室及同一洞室中柴油机同时工作时需要的空气量。以抽水蓄能电站地下厂房开挖期通风风量计算为参考基础,详细说明各因素通风量计算方法及各系数取值依据,分析可得不同洞室及同一洞室内柴油机同时工作系数的抽水蓄能电站地下厂房施工开挖期风量计算方法,并进行工程实例计算,为地下厂房洞室施工开挖通风量计算、风机风管等通风设备的选择提供参考依据。     

倾角传感器稳定性测试与分析

为了进一步加强产品质量监管,更加全面地了解倾角传感器的稳定性,随机抽取了两款倾角传感器,针对倾角传感器的启动特性、动态特性和稳态特性进行测试与分析.为了更全面地展示出倾角传感器稳定性,结合倾角传感器在设备上面从启动到稳定工作的整个过程,文章给出较为合理的测试方法和步骤,重点分析了倾角传感器启动时的快速稳定性、动作时的动态跟随性和静态时的稳态特性.测试结果表明,动态特性好的倾角传感器启动时会更快地稳定,而稳态特性相对降低.     

移动无线物联网感知层传感控制定位算法研究

为了提高感知层传感控制定位的准确性和稳定性,提出移动无线物联网感知层传感控制定位算法.以DV-hop定位算法获取的移动无线物联网感知层通信区域内所有节点到各个锚节点的距离和跳数信息为基础,提出了基于跳数修正的DV-hop定位算法,对锚结点间跳数和未知结点跳数进行修正,计算出每个锚结点与各结点之间的距离,利用二维双曲线定位算法得到未知结点的位置坐标,实现移动无线物联网感知层传感控制定位.实验结果说明:所提算法在不同总节点个数和节点通信半径下定位误差始终保持最低,稳定性强;当跳数修正系数为2时该算法的定位精度最高,效果最佳;可选择较大的锚节点比例和较小的偏离因子,进一步提升定位效果.     

基于多维度数据的网络服务质量的综合评估研究

随着现代社会经济的迅猛发展,计算机网络被广泛应用到各行各业中,并且发挥着无可替代的重要作用,与此同时,人们对计算机网络服务质量提出了更为明确的要求,如何也网络服务质量一直是互联网领域的研究热点.文中分析了目前网络服务质量综合评估研究的缺陷,同时考虑到传统的数据处理方法在面对数据量庞大、数据类型繁多的情况时缺点会被无限放大,利用稀疏自编码网络模型对多维度数据进行数据降维和特征提取,然后以特征数据集作为实验数据,采用改进灰色关联分析-逼近理想解排序法对网络服务质量进行综合评估,为多层次、多准则综合评估系统提供新的思路.     

基于侧重点聚类的数学表达式相似度计算方法

数学表达式相似度计算在信息检索中起着重要的作用,但现有的计算方法较少考虑数学表达式侧重点对相似度计算准确度的影响。为解决该问题,提出一种基于侧重点聚类的数学表达式相似度计算方法。针对侧重点主观性强的特点,定义表达式元素映射规则,使用[K]-means++算法对数学表达式聚类,从而归纳出数学表达式所属侧重点簇;以侧重点簇为依据,使用遗传算法对相似度计算方法中相关参数进行优化调节,以加强侧重点对相似度结果的影响。对比实验表明,该方法的相似度计算性能有所提高,得到的表达式结果列表更为理想。