一种基于多级齿轮减速的小型化伺服机构

为减小舵机体积、降低成本,提出一种基于多级齿轮减速的小型化伺服机构设计方案,相比采用谐波减速器、行星减速器或滚珠丝杠减速器的机电伺服机构,具有集成度高、结构简单、成本低的优点。通过强度计算和动力学仿真,证明了多级齿轮减速伺服机构的设计方案合理、可行。     

做好苏州城区河道保洁与长效管理的探索

总结了苏州市做好城区河道保洁的体制、机制,分析了制度建设和技术能力方面的不足,提出了加强保洁自动化水平、推行特色＂河长制＂建立、完善制度等方面的建议。     

新型PZT元件驱动的电液高速开关阀及其大功率快速驱动技术的研究

针对目前电液高速开关阀脉宽调制频率较低的问题,研制了新型压电元件驱动的电液高速开关阀,并研究了该阀的动态特性和静态特性。该阀属于两位三通型锥阀结构的数字阀,样机产品达到了下述性能指标：工作压力p1=10 Mpa,额定流量qV,n=8 L/min,开启时间ton≈1.2 ms,关闭时间toff≈1.7 ms。还分析了这种阀的驱动电路及其工作原理,利用电路的暂态分析理论研究了该阀的大功率快速驱动技术。     

驱动大惯量低刚度负载的推力矢量控制电动伺服机构的μ综合鲁棒控制

针对电动伺服机构存在的由参数摄动和建模误差引起的不确定性问题,应用μ综合理论研究一类用于驱动大惯量、低刚度负载的飞行器电动伺服机构的鲁棒控制技术。为了解决该类电动伺服机构按照单自由度系统建模会产生较大偏差的问题,通过对推力矢量控制电动伺服机构的动力学分析,建立其2自由度数学模型。针对被控对象位置指令跟踪和力矩干扰抑制的性能要求,通过处理参数摄动和建模误差设计μ综合控制器,并提出一种加权函数的优化设计方法。利用Matlab软件对μ综合控制器在系统标称和正反向最大摄动三种情况下的控制特性进行仿真研究,并将μ综合控制器与H∞控制器进行比较。仿真结果表明对该类伺服机构而言,所设计的μ综合控制器有效地克服了H∞控制器的保守性,能使闭环系统既具有良好的性能鲁棒性,又满足了控制系统的动态性能指标要求。所提出的加权函数的优化设计方法有利于鲁棒控制技术在工程上的应用。     

Carrousel氧化沟转子水动力学特性研究

为对氧化沟曝气设备的运行进行优化控制,确定最佳运行工况,为氧化沟的设计提供技术支持,以某水质净化厂的Carrousel氧化沟为实例,采用多参考系模型,通过三维数值模拟,研究了曝气转子的工作参数与氧化沟内流动特性之间的关系,分析了转子的混合推流作用和氧化沟内容易发生沉降的地方,比较得到了转子的基本水动力学特性。     

两种PWM调制方式对无刷直流电机转矩脉动的影响研究

详细分析了在发电状态下,双斩调制与单斩调制模式对无刷直流电机转矩脉动的影响.通过应用电机的电磁转矩公式来测算并比较两种调制模式间存在的差异,在双斩调制模式下电机正反向运行的转矩脉动相同,中心控制系统稳定性较强;在单斩调制模式下,转动脉动较大,中心控制系统的稳定性相对较弱.最后通过仿真和实验验证了理论计算的正确性.     

抽水蓄能电站尾水岔管水流运动及阻力特性试验研究

结合江苏宜兴抽水蓄能电站尾水岔管试验研究任务,利用粒子图像测速（PIV）系统测量了岔管内的水流流态,同时在含弯道和岔管的试验段前后断面上量测压强差,通过水头损失分析,对尾水岔管的水流阻力特性进行了研究。结果表明岔管段的水流运动和抽水蓄能电站的运行工况有密切关系,双机发电和双机抽水时岔管内的水流运动平顺,无明显的漩涡,单机发电及单机抽水工况未过流支管内有明显的漩涡运动。岔管内水流阻力特性实验结果表明在不同运行工况下水流进入阻力平方区的临界雷诺数是不同的,并获得了相应的临界雷诺数和阻力平方区的局部水头损失系数,为工程应用提供参考。     

介质阻挡放电废气中萘的降解特性和机理

针对大气中日益严重的多环芳烃（PAHS）污染问题,采用介质阻挡放电对模拟废气中萘的降解特性和机理进行了研究,分析萘的初始体积分数、停留时间和废气组分对萘降解效率和降解产物的影响,并通过对降解副产物的分析,探索其降解机理.研究结果表明：萘初始体积分数的增加引起了萘降解效率下降,但提高了降解的能量利用率;随着反应停留时间的延长,萘的降解效率趋于平稳,COx选择率逐步提高;当废气中氧气的体积分数为3%时,70%以上的萘能被降解,但COx选择率却只有30%;当氧气体积分数为3%～20%时,萘的降解效率相对稳定,但COx选择率却稳步提高;当氧气体积分数为20%时,COx选择率达到77%.根据降解副产物的分析,氮气激发态在萘的初始降解过程中起到重要的作用,而且O自由基能够通过与萘分子的直接碰撞反应促进萘的降解,而萘的深度降解则依靠O、OH等自由基的氧化.     

基于历史模拟法的风险价值算法在GPU上的实现和优化

风险价值(Value at Risk,VaR)是风险管理的基本工具,可对现有头寸的下行风险提供量化衡量方法。基于历史模拟法的VaR(Historical VaR)是最流行的计算方法之一,被广泛应用于世界各大金融机构。对金融产品进行实时或准实时的VaR计算,对于及时规避金融风险具有重要意义。由于金融产品日益复杂,产品数量持续增长,现有CPU计算平台上的计算能力已经难以满足VaR的性能需求。为解决这一问题, 在GPU上使用CUDA 对Historical VaR的计算代码进行了实现和优化。通过改进排序算法、基于Multi-stream 隐藏通讯时间、解耦数据依赖并实现细粒度并行等优化方法,CUDA版本的VaR计算性能比优化后的CPU单核性能提升了42.6倍,为快速计算超大数量债券的VaR提供了有效的解决方案。以上优化方法也可以为金融领域内其他算法的GPU化提供思路。