一种洛伦兹力微机械谐振磁传感器建模及数值仿真

针对微机械洛伦兹力谐振磁传感器灵敏度受驱动控制电路和谐振频率漂移影响问题,利用平均周期法分析了鉴相器为异或门的锁相环频率跟踪电路的动力学模型,并求解出频率跟踪的稳定条件和稳态振幅平衡点.设计的磁传感器数值建模及仿真实验表明:当锁相环积分器系数小于临界值时,环路频率跟踪稳定;当锁相环积分器系数大于临界值时,频率跟踪振荡;稳态振幅与理论分析一致,灵敏度与接口电路无关;频率跟踪动态过程与压控振荡器初始频率ω0、积分系数kI、滤波器时间常数ξ有关.     

基于粒子滤波算法的足底压力预测

针对人体下肢运动状态识别精度低的问题,提出了一种基于足底压力的下肢运动状态识别预测方法。以EMED足底压力平板采集的不同步速下各40组足底压力数据为试验样本,通过分析足底压力特征参数,构建步态相位,建立足底步态周期关系,以及步态位移模型。下肢运动是非线性运动,采用步态周期模型结合粒子滤波算法实现足底压力预测。先对粒子群初始化获取先验概率密度函数,对预测压力进行估计,其次对状态向量检验,使用多元线性回归推导出预测足底压力。实验结果表明,在不同步态速度下,粒子滤波算法性能好,精确度达到97%以上,从而证明了足底压力预测方法的有效性。补充不同年龄、性别、体重的实验者的足底压力数据进行分析,预测精度均在97.5%以上,验证了预测算法的稳定性和精准性。     

一种融合 KPCA 和 BP 神经网络的用水总量预测方法

针对影响用水总量的相关用水因子的不确定性和非线性多维特点,论文研究并提出了一种融合KPCA和思维优化BP神经网络的用水总量预测方法。首先运用相关系数法确定预测因子,然后利用核主成分分析（KPCA）对所述预测因子进行降维处理,解决数据之间的非线性特征,最后采用BP神经网络建立用水总量预测模型,同时采用思维进化学习算法优化BP神经网络的权值和阈值。该方法在国家统计局的2007-2016年度开放统计用水数据中实验,通过实验比较,该模型的相对预测误差小于5%,结果表明,融合 KPCA和思维优化BP神经网络的用水总量预测模型能很好的预测未来用水总量。     

紫外光驱动微纳结构薄膜的气敏特性研究

采用基于有机模板的溶液浸渍-无损转移法制备ZnO微纳多孔有序薄膜,研究了在不同紫外光强度照射下和不同尺寸孔径的ZnO微纳多孔有序薄膜对NO₂气敏性能的影响。结果表明,以500 nm聚苯乙烯（PS）球为模板制备的ZnO微纳多孔薄膜传感器,在0.35 mW/cm3紫外光照射下具有较高的灵敏度、较快的响应和恢复时间。随着紫外光强度的增强和孔径尺寸的增大,ZnO微纳多孔薄膜传感器的灵敏度降低;且在紫外光照射下ZnO微纳有序多孔薄膜对乙醇、甲醛、H₂S、SO₂和CH₄等气体具有很好的选择性。     

"混编"式职业化培训讲师队伍流程化管理模式研究

职业化培训讲师是培训机构的核心资源,讲师队伍管理是衡量职业培训机构发展的重要指标.将内部、外部培训讲师的选拔、认证、提升、评估、奖惩等实行流程化管理,可以把常规的、固定的、重复的职能定式化,通过将专职、兼职、外部培训师"混编",以培训课程、培训项目为桥梁,促进培训师了解企业的真实需求,加强培训师的相互沟通和交流,可有效提升培训师的职业化程度."混编"式职业化培训讲师队伍流程化管理,有效地整合了内部、外部培训资源,强化了职业化培训讲师队伍的培养和管理,提升了培训效果,满足了学院(公司)发展对人才的需要,提高了学院(公司)的培训影响力.     

航空三瓣波圆柱滚子轴承非圆滚道加工研究北大核心

针对航空三瓣波薄壁轴承的三瓣波外圈滚道无法采用电磁无心夹具、磨头直线运动的方法磨削成形,设计了非圆滚道辅助装置和联合磨削程序。非圆滚道辅助装置分为定位套筒和六爪卡盘,定位套筒将工件一次定位并装夹在六爪卡盘上,保证工件没有旋转相对移动,通过调整专用六爪卡爪,使产品外径跳动精度达到1μm。联合磨削程序分别为:工件周转轨迹程序,模拟工件轴沿z轴方向的运动轨迹;砂轮进给程序,模拟砂轮主轴沿x方向的运动轨迹。两者结合可避免轮廓产生3 N半波,通过试验分析不同砂轮转速和切削深度对滚道表面质量的影响求出最佳的磨削参数,以此保证理论轮廓曲线和实际轮廓曲线的吻合度及精度。     

一种改进的无线传感器网络优化定位算法

节点定位是无线传感器网络实际应用需要解决的关键问题。为了在提高定位精度的同时降低成本,提出了一种改进的粒子群优化定位算法。该算法首先提出前摄估计思想,完成未知节点的区域估计,缩小并限制可行解空间,以此加快粒子群的搜索速度;然后给出了竞争进化思想的数学模型,使用该模型和自适应权重在进一步加快收敛速度的同时增强了算法的全局和局部搜索能力。仿真结果表明,对比同类算法,该算法能更有效地利用锚节点信息,降低网络成本,在计算量显著减少的同时明显提高了定位精度,并且具有对测距误差鲁棒性强的优点。     

基于FBG的汽轮机叶片动态应变检测与损伤识别

叶片是汽轮机核心部件,同时也是故障多发部件。实现叶片的动态状态监测,对保障汽轮机的安全运行有重大意义。利用光纤光栅传感技术,搭建汽轮机转子叶片动应变分布式检测实验系统,对比传统电类应变片传感器,成功测量出叶片在不同转速状态下的动态应变变化,以及叶片的静频和动频,与电类应变片比较,频率测量结果误差不超过1%。通过人为对叶片对象进行破坏后,测得在同样转速状态下的应变变化和叶片动静频的变化,成功识别叶片的损伤。实现了对汽轮机转子叶片的动态监测。     

孕酮在土壤中的降解特征及影响因素研究

通过室内恒温培养实验,模拟研究了在不同土壤含水量(15%,25%,淹水)和不同环境温度(—10,—10~10,10及20℃)条件下,孕酮在我国黑土、潮土和红壤中的降解特征.结果表明:孕酮在不同类型土壤中的降解符合一级动力学模型;在黑土和潮土中降解较快,半衰期为2.37~4.92 d,而在红壤中降解较慢,半衰期为4.90~32.39 d;3种土壤灭菌后的孕酮降解半衰期均远远大于未灭菌土壤,分别是未灭菌土壤的24.7,23.2和3.2倍;土壤中孕酮的降解速度随含水量和温度的升高而加快,当土壤中水的质量分数由15%增加至淹水状态时,3种土壤中孕酮降解半衰期分别从4.92,4.07和32.39 d缩减至2.37,2.86和4.90 d,环境温度由10℃升高至20℃时,黑土中孕酮降解半衰期从9.51 d缩减至2.46 d.可见,微生物是影响孕酮在土壤中降解的主要因素,较高的土壤含水量和环境温度对孕酮的降解有促进作用.