基于离心机的低气压精密控制研究

针对惯性器件全量程气压灵敏度校准难题,发明了一种可抗高离心加速度的气压箱结构,并研制了离心-气压复合校准装置,实现了大g值条件下惯性器件气压特性的校准。本装置设计了两种工作模式:离心机静止时,利用真空泵、高精度压力传感器等气压精密测控系统实现离心-气压复合校准装置的精密控压;离心机工作时,通过密封技术等实现离心-气压复合校准装置保压。本装置通过对安装在离心机上的试验箱内气压进行精密控制,将高线加速度与气压环境有机结合在一起,为加速度计提供可靠的加速度、气压复合计量校准环境。实验结果验证了所设计的气压箱结构可以实现气压范围1~100 kPa,气压偏差优于10 Pa的精密控制。     

离心-温度复合装置的自学习切换控制方法研究

针对惯性仪表的复合校准问题,设计了基于离心-温度复合装置的自学习切换控制方法,实现了高精度、高均匀性的温度场控制。根据离心机不同工况下的温度箱控制系统结构不同,切换控制方案可满足系统在高低温下的精度要求,自学习PID控制算法解决了控制过程中存在的温度波动问题。离心机旋转状态下和非旋转状态下的实验结果表明：该控制系统性能良好,在-55～80℃内的温度控制误差在±0.1℃之内。     

含椭球夹杂耐热梯度功能材料细观结构优化应力方程

梯度功能材料具有复杂的细观结构组合方式,对其进行细观力学的研究是当前的主要发展方向。本文作者对非均质、耐热、含椭球夹杂梯度功能材料的细观结构与性能进行了分析,研究其细观力学建模和在机械/热载荷下的损伤演化和破坏。结果可应用于多相夹杂梯度功能材料的细观应力分析和细观性能预测,并均以显式给出,以便于工程应用。     

非对称复合材料层板在面内载荷作用下的非线性横向变形或屈曲

本文利用广义富里叶级数法对非对称复合材料层板在面内载荷作用下的非线性横向变形或屈曲问题进行了分析。文中主要研究了四边简支边界条件下,非对称层板的铺层方式和面内载荷形式对横向变形的影响。通过求解非线性控制方程得到了层板的载荷—挠度曲线或特殊情况下的后屈曲平衡曲线。计算结果表明,对于大多数非对称复合材料层板在面内载荷作用下所产生的是横向变形问题,而不是分叉屈曲问题。     

线激光位移传感器像素当量标定方法

为了满足线激光位移传感器的应用测试需求,提出一种基于高度块的线激光位移传感器像素当量的现场标定方法。其中,高度方向上的像素当量利用台阶高度进行标定,以修正厂家设定的像素当量的线性误差;宽度方向上的像素当量则利用台阶块结合传感器的横向移动位移的计算方法得到。考虑到线激光位移传感器可能存在安装倾斜误差,利用台阶块宽度在不同位置的高度差对倾斜角进行了标定,并修正了由倾斜角引入的高度测量误差。经实验证明,本文提出的方法很好地解决了线激光位移传感器在多位置测量时轮廓不连续的问题。     

DTOPSIS法对安豆1号大豆新品种的综合评价

运用DTOPSIS法对参加2007年河南省大豆区试试验的资料进行综合分析评价,结果表明:DTOPSIS法综合评价安豆1号结果与产量评价有所不同,安豆1号产量占参试品种的第2位,运用DTOPSIS法综合评价居第7位.     

干酪乳杆菌产酸培养基的优化

为了提高干酪乳杆菌发酵产酸量,本研究以MRS培养基为基础培养基,通过单因素实验和4因素3水平正交试验确立了干酪乳杆菌HJB-006的最佳氮源、碳源、生长盐类等成分配比及培养基初始pH值.结果表明,葡萄糖2.2％、酪蛋白胨1.35％、MgSO4· 7H2O 0.2％,MnSO4·7H2O0.7％,牛肉膏1.0％,酵母膏0.5％,柠檬酸三铵0.2％,乙酸钠0.8％,吐温-80 1 mL/L,培养基初始pH值为6.0,用此培养基在37℃恒温下发酵24 h,其乳酸产量较优化前提高45.45％.     

菇房双孢菇草菇轮作栽培技术

双孢菇、草菇口感好、营养价值高,作为新兴的种植产业,近几年规模发展效益可观.通过实践总结出了菇房双孢菇苹菇轮作栽培技术,双孢菇与草菇交替栽培确保菇房长年不闲.     

泵送混凝土施工堵管问题的分析与防治

在建筑结构施工中，一般都要浇注大量混凝土，而混凝土在施工现场的水平运输和垂直运输基本上都是由混凝土输送泵完成。因此在混凝土泵送施工过程中，如何避免出现堵管问题，是保证施工进度和工程质量的关键所在。     

基于自适应小波回声神经网络的光纤陀螺测角仪温度误差补偿技术

基于光纤陀螺的测角仪可以实现对各项角运动参数的一体化动态精密测量,但在实际应用中,光纤陀螺测角仪受到温度变化的影响,导致测量精度下降。针对这一问题,本文提出了一种基于自适应小波回声神经网络的光纤陀螺测角仪温度误差补偿技术。为了提高温度误差建模的进度,提高传统神经网络的逼近能力,通过自适应前向线性预测滤波器对建模用测角仪温度漂移数据进行预处理,并采用自适应小波回声神经网络建立温度漂移模型,能够避免传统神经网络结构设计的盲目性和局部最优等问题,增强了网络学习能力和泛化能力,并利用自适应律代替神经网络梯度进行网络训练,提升神经网络的逼近精度和收敛速度。实验结果表明,该模型可以提高光纤陀螺测角仪的测量精度和环境适应性,为光纤陀螺测角仪的性能优化和实际应用提供了可靠的技术支撑。