光纤传感测温技术

一、引言温度是重要的物理量之一,自从人们把热量和温度两个概念分开后,便开始了利用水银冷缩热胀的特性做成温度计测温。科学技术的迅速发展,向测温技术提出了更高的要求。显然,水银温度计、空气温度计等古老的温度计,已不适应高精度的要求。相继出现了温差电偶、热敏电阻、热二极管等各种新型的测温方法。在所有这些方法中,温度计都要和被测物体接触进行测量,这样必然吸收物体的热量,干扰了温度场,不可避免地带来测量误差。目前,虽然使用了红外测温技术,实现了非接触测温     

“数字科学家”助力学校“STEAM+”课程体系建构

A-STEM卓越教师行动培训是一个为“教育创客”赋能的过程,该培训组织教师在实际工作中产生课题,并在专家指导下采取行动研究。对于A-STEM创客教育如何作为一个支点,撬动各个学科的主动拥抱跨学科综合课程的设计,带动整个学校创新课程的体系的构建,本案例可以作为一个较为典型的参考。     

一种具有双重进化空间的扩展粒子群优化算法

为了使粒子群优化(PSO)适于求解更多类问题,提出一种由动力空间和制导空间共同进化的改进粒子群优化算法-具有双重进化空间的扩展粒子群优化算法(简记EPSO).在EPSO中,在演化转换映射的作用下,首先将动力空间中对粒子辅助位置的进化转换为制导空间中对主导位置的进化,然后基于对主导位置的择优选择操作实现算法的进化过程.EPSO克服了PSO仅适于求解连续域最优化问题的缺陷,也非常适于求解离散组合优化问题.对于随机3-SAT问题、背包问题和TSP问题,通过与PSO、ACO和GA等算法的计算对比表明:EPSO是一种继承了PSO优点的高效、扩展演化算法.     

Protel 99SE在电液仿形系统电路设计中的应用

介绍了Protel 99SE应用软件的功能特点以及设计电路的一般方法步骤,结合实际在电液仿形系统电路设计中的应用,指出了设计中遇到的一些问题,并给出了具体的解决方法和注意事项,对学习和应用Protel?9SE会有一定的帮助.     

电磁变刚度半主动动力吸振结构的振动控制研究

分析特殊结构变刚度动力吸振系统的移频和减振特性。提出一种电磁式变刚度结构,作用于传统动力吸振器以进一步改变主系统共振频率,实现振动宽频半主动控制。设计一种新型电磁变刚度结构的功能及支撑部件,在其内部形成闭合磁路,使转子在磁场作用下具有回复到平衡位置的特性。通过改变电流大小改变电磁力作用下结构刚度。基于结构设计,建立电磁变刚度结构磁路数学模型,并利用麦克斯韦应力张量理论,对磁场及输出转矩进行数学求解。利用Ansoft进行有限元模拟分析,计算输出力矩。加工实验样机并测量输出转矩,对比模拟值、数值求解值,发现结果具有良好的一致性。仿真和试验结果验证了所提出电磁变刚度半主动吸振控制的可行性。     

溶剂型氯丁橡胶胶粘剂的研究开发现状

综述了国内氯丁橡胶胶粘剂的发展现状,对溶剂型氯丁橡胶胶粘剂的研究状况做了详细介绍,最后对溶剂型氯丁橡胶胶粘剂的发展前景作了展望。     

基于中文文本分类的分词方法研究

文本分类有助于用户有选择地阅读和处理海量文本,因此其预备工作分词系统的研究是很有意义的。该文主要提出了一种基于中文文本分类的分词方法,区别于常用的基于字符串匹配等方法,并利用数据库特有的查询技术设计和实现了该分词系统,旨在通过新的分词方法提供更加准确的分词率,同时提高系统实现效率。     

轴向运动功能梯度材料板的自由振动与屈曲特性

为了解轴向运动功能梯度材料薄板的自由振动与屈曲特性,基于复合材料薄板理论推导出轴向运动功能梯度材料薄板的运动方程,用Galerkin法寻求不同边界条件下运动方程的级数解,计算其自振频率、临界屈曲速度和临界屈曲荷载,并通过数值算例分析了轴向速度、材料组分指数、面内力和边界条件等因素对轴向运动功能梯度材料板自振频率、临界屈曲速度和临界屈曲荷载的影响。结果表明:自振频率和临界屈曲速度随面内拉力的增大而增大,随面内压力和组分指数的增大而减小;板的自振频率随轴向运动速度的增大而减小,而临界屈曲荷载则随轴向速度的增大而增大;边界条件对板的临界屈曲速度和临界屈曲荷载会产生明显影响。     

用改进的信赖域方法求解二次插值模型

一种改进的信赖域方法被用来解无约束最优化问题,当目标函数的导数信息不可利用或者求解目标函数的导数代价太大。通常,考虑用二次插值模型来逼近目标函数,并且用传统的信赖域方法求解这个二次模型。传统的信赖域方法将被改进,并且形成两个改进的信赖域子问题。改进的信赖域方法的创新点在于:求解二次模型在一个参数化的信赖域中,修改这个模型在另一个参数化的信赖域当中。在这两个新的信赖域中,可以分别很快地找到一个好的下降方向和一个具有均衡性的插值点。这个改进的方法不但节省了函数值计算次数而且提高了解的精度。实验结果表明,针对测试问题,提出的方法的确是优于传统的信赖域方法的。     

差分演化的收敛性分析与算法改进

为了分析差分演化(differential evolution,简称DE)的收敛性并改善其算法性能,首先将差分算子(differential operator,简称DO)定义为解空间到解空间的笛卡尔积的一种随机映射,利用随机泛函理论中的随机压缩映射原理证明了DE的渐近收敛性;然后,在"拟物拟人算法"的启发下,通过对DE各进化模式的共性特征与性能差异的分析,提出了一种具有多进化模式协作的差分演化算法(differential evolution with multi-strategy cooperating evolution,简称MEDE),分析了它所具有的隐含特性,并在多模式差分算子(multi-strategy differential operator,简称MDO)定义的基础上证明了它的渐进收敛性.对5个经典测试函数的仿真计算结果表明,与原始的DE,DEfirDE和DEfirSPX等算法相比,MEDE算法在求解质量、适应性和鲁棒性方面均具有较明显的优势,非常适于求解复杂高维函数的数值最优化问题.