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112.
113.
多功能自动绞肉机设计 总被引:2,自引:1,他引:2
多功能自动绞肉机用独特的绞肉乳化头设计,实现出骨、绞肉、乳化三种功能的有机结合,同时依据人工模糊神经网络技术、单片机数控技术,自动完成多功能自动绞肉机的温度控制、速度控制、绞肉与乳化粒度控制。 相似文献
114.
动态称重系统的动态补偿和校正 总被引:2,自引:1,他引:2
针对动态称重系统中的系统数学模型时变非线性强、传感器动态品质差、留空量和冲击力难以确定等一些造成称重系统快速性和精度难以提高的因素,提出了一种改善动态称重系统性能、提高测量精度的新方法。该方法通过在传感器后串联补偿环节对传感器进行动态补偿,同时,根据前几次称重误差在称重系统中引入具有仿人智能控制思想的模糊控制器。下料实验表明:采用上述方法后,动态称重系统的绝对误差小于25g,计量精度小于2.5‰FS,有效地提高了动态称重系统的快速性和精度。 相似文献
115.
马丽芳 《北京印刷学院学报》2016,24(1):65-69
教代会是在特定历史环境下由国家上层权力发起组建的,民主管理、民主监督是教代会制度设计的核心职能。伴随着时代发展、人类的进步,以及高校人文变化,高校教代会的地位正趋边缘化,其核心职能正日益弱化。本文通过梳理教代会制度的政治逻辑,结合国内某高校教代会的调研案例,分析了高校教代会存在的主要问题及其成因,并提出新形势下需要采取"去行政化"措施对教代会制度进行改革。目的在于完善高校教代会制度体系,充分发挥高校教代会的职能作用。 相似文献
116.
根据啤酒的生产过程和糖化工艺的原理,本文叙述了采用台式PC机作为主控上位机,PLC可编程序控制器作为项目控制(下位机)的方法,实现糖化过程的自动化控制,增强了可靠性和稳定性,满足大规模生产的需要。 相似文献
117.
介绍了一种二氧化氯生产过程控制系统.该系统采用工业控制计算机、可编程序控制器(PLC)及现场仪表相结合构成过程控制系统,实现生产过程自动化.系统采用现场总线技术,结构简单,操作方便,运行可靠. 相似文献
118.
引入了BR0代数的Fuzzy理想,Fuzzy素理想的概念.讨论了BR0代数的Fuzzy理想和Fuzzy素理想的若干性质,给出了BR0代数的Fuzzy集是Fuzzy理想的充要条件,证明了Fuzzy理想和Fuzzy素理想在BR0代数同构下的不变性. 相似文献
119.
采用模糊控制的糖厂中和与澄清过程PH值计算机控制系统 总被引:1,自引:0,他引:1
糖厂中和与澄清过程的PH值控制,一直以来是个难以解决的问题,这不仅由于在恶劣的生产环境下在线准确地测量蔗汁的PH值存在许多困难,而且由于蔗汁的PH值受多种种因素的影响,被控对象存在着大的惯性与滞后,给PH值的稳定控制带来了相当大的难度。着重从控制方法和应用效果两方面介绍了作者近来研制的糖厂中和与澄清过程PH值计算机控制系统。 相似文献
120.
Safa Karaman 《LWT》2011,44(8):1717-58
In this study, the effect of temperature on the rheological characteristics of apricot and date molasses was studied separately. Rheological characteristics of both molasses were evaluated in the shear rate range of 0.1-100 s−1 at different temperatures (10-40 °C). Power law model was used for the calculation of flow behavior index and consistency coefficients of molasses. Consistency coefficients of apricot and date molasses were in the range of 5.408-39.905 Pa sn and 0.910-2.852 Pa sn, respectively. Molasses samples showed a non-Newtonian flow behavior. The effect of temperature on apparent viscosity was described by Arrhenius equation and calculated activation energy at the shear rate of 54.2 s−1 was 41.42 and 38.19 kJ/mol for apricot and date molasses, respectively. An efficient predictive model for apparent viscosity values of molasses was constructed using Adaptive Neuro - Fuzzy Inference System (ANFIS) and this model showed satisfactory prediction with high coefficient of determination (0.979-0.999) and low root mean squared error (0.12-0.46). 相似文献