基于正弦激振的多频率拟合法测在役拉索索力

大跨度预应力结构健康监测中在役预应力索力的测试识别精度关系到整个结构的安全,测试在役钢索索力有频率法、磁通量法等多种方法且各有特点,频率法的基频不易识别,磁通量法标量不准且操作繁杂。据此采用基于正弦激振的多频率拟合方法测试在役索力,建立多跨索振动模型和索力优化识别模型,以索力测量试验和某张弦梁结构的展览馆为实例,采用正弦多频率拟合法拾取多阶频率并进行优化分析。结果表明,对拉索施加正弦激振获得的多阶频率进行拟合优化计算比一般计算公式法计算的索力更接近实测索力,并且拉索的长径比在100以内的索力测量中,多频率拟合法的优势更明显,为基于正弦激振的多频率拟合法提供了依据。     

基于多年观测数据的地温预测模型

基于气温周期性变化条件下浅层地温的理论解,将同一地点不同深度的地温统一在一个表达式中,通过历史数据分析,确立了实测地温年变化参数与实测气温年变化参数的统计关系,由此建立了地温预测模型,验证了模型的适宜性。     

RC正弦波振荡电路和AT 89 C52的简易电子琴设计

简易电子琴能够发声,传统的方法是靠单片机内部定时器中断来发出不同频率的脉冲来实现,属于软件实现方法。文中将介绍一种硬件实现的方法。     

基于遗传算法的正弦波四参数曲线拟合

曲线拟合法能够精确地提取正弦信号的四个参数。但是，由于数据处理比较困难，其应用在一定程度上受到了制约。本文提出了一种基于遗传算法的求解方法，研究了算法应用中初始种群数、繁殖代数和编码方式的选取以及适应度函数的设计。实验数据表明，该方法具有全局收敛和准确度高的优点。     

几种常用解析子波的特性分析

 本文通过对几种常见解析子波的数学表达式及相应波形和振幅谱的分析，阐述了它们的主要特点和适用范围，并首次介绍了最适于表达实际爆炸地震子波的阻尼拉伸正弦子波——李子波。文中着重强调了在选用带通子波进行带通滤波时，应采用频域归一化的滤波算子才能获得较好的振幅保持特性。比较宽带雷克子波和雷克子波的不同特征可知，子波分辨率的高低主要取决于主瓣的宽度和主瓣范围内的瞬时频率的高低，而与峰值频率没有关系。近似为最小相位的阻尼拉伸正弦子波——李子波，可应用于满足最小相位假设的反褶积等处理运算。     

五自由度农业采摘机器人轨迹规划

为解决所设计的五自由度农业采摘机器人的轨迹规划问题,通过DH参数建模建立了其运动学模型,提出了一种基于代数法和几何法的综合应用的算法,成功推导了此类机器人的逆运动学解析解。在此基础上,采用一种加速度函数为组合正弦函数的轨迹规划方法对其进行关节空间的轨迹规划,并进行了仿真实验分析。研究结果表明,该规划方法不仅具有操作时间短的特点,而且使得机器人运动平稳,无振动和过冲现象,满足机器人准确、快速完成采摘任务的要求。     

端面正弦直纹曲面零件的线切割加工技术

为解决端面正弦直纹曲面的加工难题,提出了利用国产高速走丝电火花线切割机床进行加工的一种方法。依据正弦直纹曲面的形成原理,分析线切割加工的运动方式。通过数控回转台与线切割机床相结合,形成实现加工所需的运动,进行了样件的实验加工,实验结果表明,设计的加工方法合理有效。     

消费电子产品（整机）对扬声器的要求

近年来,由于市场的变化和产品的演变,许多国产扬声器单元要配套于不同国家的产品,要符合多种标准和规格。特别是多媒体产品,便携式电子计算机和手机等整机的开发和流行促使扬声器单元向小及扁平的方向发展。技术要求上出现了一些困惑,比如纯音检听,扬声器的功率以及它们和整机中的功率放大器IC的功率匹配等过去很明确无误的问题上有了疑问乃至分歧。又如手机扬声器或便携式电子计算机用扬声器。其基本原理并没有和传统的电动式原理有什么原则性差别,但是在功率实验上产生了分歧。从某些观察出发,提出一些思考,试图正视有关问题,并希望有关人士重视,推动问题的讨论更具有科学性。     

一种正弦信号发生器的设计

设计一个以单片机和FPGA为核心,基于DDSAD9851的正弦信号发生器,能在100Hz-15MHz频率范围可调。通过AGC、幅度控制、调制电路、功率放大等模块实现AM、FM、ASK、FSK、PSK多种调制功能。同时FPGA实现直接频率合成技术,产生基波信号,控制AD9851产生载波信号。用户通过按键选择系统输出调制方式,操作简单。     

电能计量装置故障诊断中ISOA-SVM算法实现

随着用电需求增大,电能计量装置的可靠性与安全性备受关注。针对电能计量装置的故障诊断正确率低的难题,研究设计了一种改进海鸥算法优化支持向量机（ISOA-SVM）模型。为弥补海鸥优化算法（SOA）的不足,提出了寻优性能较好的改进海鸥优化算法（ISOA）。采用ISOA优化SVM的内部参数,构建了基于ISOA-SVM算法的电能计量装置的故障诊断模型。实验结果为在相同评价指标下,ISOA-SVM模型的50次故障诊断的平均值高达96.575%,较PSO-SVM、SOA-SVM、SVM及ELM模型的故障诊断正确率提高了6.681%、5.63%、11.95%和12.79%,表明研究所设计的ISOA-SVM算法鲁棒性强,故障诊断性能良好。