TMR自校零数字电流传感器及其自校零方法

正本发明公开一种TMR自校零数字电流传感器及其自校零方法。通过TMR电桥芯片、放大器和模数转换器将被测电流信号转换成电压信号,经过放大和模数转换生成测量数据;TMR电桥芯片的噪声数据被数字信号处理器分析后,运算得到激励线圈所需激励电压,通过数模转化器及驱动器施加到激励线圈,产生垂直于TMR灵敏度方向的激励磁场,对TMR电桥芯片进行降低噪声;再采集和分析噪声情况,最终实现TMR零点的自动校准。本发明可以有效地测量电流信号,测量结果精度高动态大,能够有效降低系统的成本。     

高职院校竞赛综合信息平台模块功能及设计探讨

技能竞赛是高职院校深化教学改革以及培养大学生创新意识和能力的重要平台,也是高职生通过这种竞争的形式增强自身学习兴趣、提高自信心的有效举措。本文针对如何更好地有效管理我院参与的竞赛信息,提出了构建合理科学的竞赛综合信息平台,更好地公布竞赛相关情况,使师生深入了解竞赛活动意义,形成系统规范的管理机制。     

一种轮毂电机悬架构型及其减振性能的研究

针对轮毂电机驱动的电动汽车簧下质量的增加导致车辆平顺性下降的问题,采用与轮辋连接的三个对称分布的减振器和弹簧作为驱动电机悬架,主动轮与车体之间仍采用原车悬架结构.建立含路面激励与电机振动激励的车辆1/4垂向振动数学模型,采用B级路面作为路面激励,以0阶和8阶电磁力波作为电机振动激励.实例仿真研究双激励下的车身加速度、车轮动载荷、悬架动挠度以及电机位移等响应,比较不同车速下的系统响应,分析电机悬架参数对系统响应的影响.结果 表明,电机振动激励对系统有一定的影响,路面输入是振动的主要来源,电机悬架阻尼系数的影响大于弹簧刚度的影响,上述悬架构型在宽车速范围内都表现出良好的减振性能.     

基于不同线路条件下的车辆动力学性能分析

随着我国在既有线上的线路改造和载运量的不断增加,对线路参数的设计要求也随之提高。应用动力学方法建立车辆-轨道系统动力学模型,研究不同曲线半径和线路激励对车辆动力学性能的影响。研究结果表明：增加曲线半径有利于增加车辆曲线通过安全性,车辆经过曲线线路连接处时脱轨概率变大,驶入曲线时的脱轨系数明显高于驶出曲线,重点考虑曲线线路连接位置处的车辆通过速度以及车辆运行状态;适当增加曲线半径可以减少轮轨间磨耗,有效降低磨耗速度;轨道激励变化对车辆临界速度的影响较大,应根据实际运行工况模拟得出最佳临界速度范围。     

浅谈《战狼二》对部队官兵的激励作用

"你之所以看不见黑暗,并不是这个世界没有黑暗.而是因为已经有人竭尽全力地将黑暗挡在你看不见的地方."就像冷锋一样无数个中华人民共和国军人,是他们,用自己的热血、青春、荣耀铸就了我们新中国的钢铁长城.     

基于Kanai-Tajimi模型的地震作用荷载新型识别方法

目的研究一种识别地震作用荷载的方法,为地震作用荷载的识别与相应结构的动力特性、损伤的识别提供一种新的途径,进一步为结构的安全性、损伤进程和耐久性等研究提供理论参考.方法利用Kanai-Tajimi模型将单位强度白噪声过程模拟为未知的地震作用,并将其作用在结构上,然后根据数值模拟计算得到的结构体系响应作为观测量,采用Kalman滤波对未知荷载状态加以识别.结果最终可以利用结构的加速度响应反演得出地震作用的等效荷载,在人工添加5%观测噪声的条件下,最大误差率为7%左右,而在人工添加10%观测噪声的条件下,最大误差率为8%左右.结论通过算例的验证,说明笔者所采用的方法精度较高,获得了较好的识别效果.     

江汉采油厂培养使用高技能人才的有效途径

高技能人才是技术工人队伍的核心骨干,是推动企业技术创新和实现科技成果转化的重要力量。因此,中国石化江汉油田分公司江汉采油厂在高技能人才培养上,坚持开办主体工种能力提升培训班,选送优秀高技能人才"外培",完善了江汉采油厂教育培训网;在高技能人才使用上,注重制定科学的政策,合理使用高技能人才,完善了高技能人才考核制度,落实了高技能人才激励政策,搭建了高技能人才释放能量的平台。     

本科生导师制激励问题研究

运用博弈论的分析方法解释本科生导师制在推行过程中遇到的激励问题。通过构建一个非对称信息的静态模型,发现导师指导学生的努力程度将取决于学校的惩罚力度、考核成本以及该制度给学校带来的收益,而学校对教师指导情况的考核概率则主要受到其制定的奖惩规则和教师科研水平的影响。     

车辆仪表检校方法研究

针对常用仪表的检校需求,提出了一种利用激励电路代替传感器输出的方法,校准仪表指示器。设计了阻值激励电路、电压激励电路、电流激励电路及脉冲激励电路,能够实现车辆仪表快速原位检校。     

基于环境激励的桥梁振动模态识别算法研究

在桥梁建造和维护过程中,需要对桥梁的振动模态进行在线、实时的分析,急需一种不需要人工激励进行快速模态分析的算法。通过研究自然激励技术NExT( Natural Excitation Technique)与自回归滑动平均模型ARMA( Auto￣Regressive and Moving Average Model),在常规的自然环境模态分析算法的基础上构造出一种快速求解NExT￣ARMA模型的算法进行桥梁模态识别。相比于传统的环境激励模态参数计算方法,该算法不但降低了传统算法的复杂度,而且采用了反馈的方式提高了计算精度。采用ANSYS建立有限元模型并搭建简易实验系统分别对该算法进行仿真验证和实验验证,验证结果表明,该算法能够有效地在自然激励下提取出桥梁结构的各阶模态,其中对前三阶固有频率的识别相对误差降到1％左右。