一种汽轮机组排汽焓和最优初压在线计算方法

通过对已往的汽轮机变工况计算方法的分析,提出了以汽轮机末级抽汽或次末级抽汽(过热蒸汽状态)为计算起点的汽轮机顺序变工况核算方法。根据初始假定的末级流量和现场实际的末级前热力状态和背压,用汽轮机变工况流型判别准则,判别级的流型,然后从末级前参数开始顺序进行一次级的变工况核算,得到新的排汽焓,最后算得机组热耗率和排汽焓。以此方法为变工况计算的基础,并利用系统分析方法,建立了在线确定单元机组最优运行初压的数学模型。为火电机组的优化运行提出了一种新思路。     

基于积分法的热非平衡效应下剪切液膜流的表面波演化模型

当液膜表面同时存在热非平衡效应和切应力作用时,引发液膜流动不稳定的扰动及其影响将更为复杂。基于边界层理论,通过建立气液界面受热非平衡效应和切应力耦合作用的液膜流动的理论模型,采用包含弱非线性项的积分法,推导出热非平衡效应下剪切液膜流的表面波积分演化模型,模型中包括了相变强度、切应力、雷诺数和倾斜角度等不同参数的影响,为分析复杂边界条件下的液膜流的演化特征和稳定性提供了一种可借鉴的理论模型。     

可信性空间上基于复模糊变量的学习理论的关键定理

给出了可信性测度空间上复模糊变量定义及一些性质;给出了复模糊变量的经验风险泛函、期望风险泛函以及经验风险最小化原则严格一致收敛的定义。在此基础上给出并证明了基于复模糊变量的学习理论的关键定理,为系统建立可信性空间上的复统计学习理论奠定了理论基础。     

第三产业清洁生产战略研究

结合国内外清洁生产的定义以及服务业的广泛范围，在第三产业清洁生产取得阶段性成果基础上适时提出第三产业开展清洁生产思路，总结归纳符合中国国情的第三产业清洁生产概念与方案，为我国加入WTO与世界接轨后，第三产业的环境与经济协调发展提供重要参考。     

矿用产品金属外壳的电磁屏蔽效能分析

对采用单层不锈钢外壳的矿用产品的电磁屏蔽效能进行了分析与计算,得出产品金属外壳的电磁屏蔽效能与采用的金属材质、厚度以及因加工工艺形成的隙缝、开孔有关,为提高矿用产品的电磁屏蔽性能提供了工程经验。     

煤尘爆炸特征参数影响因素研究

采用20L球形爆炸装置研究了煤尘粒径、浓度、点火能量对煤尘爆炸最大压力、爆炸最大压力上升速率的影响。研究结果表明,在煤尘粒径一定的条件下,随着煤尘浓度的增大,爆炸最大压力及爆炸最大压力上升速率先增大后减小,煤尘浓度在400~480g/m3之间取得爆炸最大压力最大值0.94MPa、爆炸最大压力上升速率最大值28.79MPa/s;在煤尘浓度一定的条件下,爆炸最大压力不随煤尘粒径的减小而单调变化,爆炸最大压力上升速率随煤尘粒径的减小而逐渐增大;随着点火能量的增大,爆炸最大压力及爆炸最大压力上升速率明显增加。     

基于虚拟现实技术的无人机转角控制仿真

无人机飞行状态具有较强的非线性特征,机体绕X轴的转动惯量较小,副翼的舵效相对较高,受到扰动后滚转角速率变化很快,使得无人机的横侧向控制成为转角控制的难点问题.传统采用转角跟踪器的无人机转角控制方法中,反馈线性化过程较为繁琐,对于模型精度要求较高,无法适应不断变化的无人机飞行状态.提出一种应用虚拟现实技术的无人机转角控制方法,用三维实景仿真塑造虚拟的无人机飞行区域实景,在无人机运动过程中,辅助操纵手在目视距离内,由增稳控制或人工遥控方式对飞机转角进行操作,并通过三维建模来对无人机机体模型和舵面模型进行构建,并导人到相应的环境中,再通过相应程序对无人机的运动和舵面的转角进行有效的控制,从而实现无人机转角的准确控制.仿真结果表明,相比传统控制方法,所提方法控制下的无人机转角的响应速度更快,具有高的控制效率,在各种扰动的情况下,均可以实现无差的控制跟踪.     

Fitts＇定律实验的设计与实现

首先,介绍了Fitts＇定律,然后,设计了验证Fitts＇定律的实验,最后,使用Matlab7.0.1对数据进行了统计和分析.实验结果有效地验证了Fitts＇定律,并且Fitts＇ Law（错误率为4％）得到的预测模型精度高于通过“effective width”Fitts＇ Law得到的预测模型.     

化学铣切槽液中Na2S的分析

本文采用“碘量法”测定化铣液中的硫化钠，分析结果的准确度和精密度完全能够满足生产要求。     

Adaptive neural network control for a class of continuous stirred tank reactor systems

In this paper, the control problem of continuous stirred tank reactors （CSTR） is studied. The considered CSTR are required to contain unknown functions and unknown dead zone input. An adaptive controller that uses the neural networks （NNs） is provided to solve the unknown terms. The proposed approach overcomes the effect of the dead zone input. The dead zone input in the systems is compensated for by introducing a new Lyapunov form and Young＇s inequality. The backstepping procedure is exploited to implement controller design with adaptation laws. The stability is analyzed using Lyapunov method. The performance is examined for CSTR to confirm the effectiveness of the proposed approach based on computer simulation.