基于NAR神经网络和R/S分析法的隧道围岩变形预测分析

为研究隧道围岩变形非线性特点,采用NAR神经网络和R/S分析法,对隧道围岩变形量和变形趋势进行分析。通过NAR神经网络对变形监测样本进行误差分析,认为NAR神经网络对围岩变形短期预测时的误差小精度高。运用R/S分析法对各变形时间序列进行重标极差分析,获得各时序的Hurst指数,分析其与围岩变形趋势的关系,并通过Hurst指数对隧道围岩变形趋势进行判定。结果表明：算例中的断面围岩变形仍然会呈增长趋势,但增长幅度在减小,且水平收敛的趋势性强于拱顶沉降,说明前者受随机扰动影响较小,后期稳定性相对更高。通过运用R/S分析法进行时间序列分析,不仅为围岩变形趋势预判提供了Hurst指数判据,同时也为围岩稳定性分析及治理提供了一种依据。     

纺织服装人材培养的几点思考

为应对中国纺织服装工业进一步发展的需求,从纺织服装产业链的角度分析了中国的纺织服装人材培养的思路是具有创新型、应用型设计师和复合型人才。从人才需求的角度指出不同类型的学校应该根据自身和行业的特点,开展多种形式的教育模式,以适应纺织服装产业可持续发展的长期需求。     

扩展卡尔曼滤波参数辨识下永磁同步电机模型预测转矩控制

为了提高模型预测转矩控制的稳态性能，提出一种空间矢量脉宽调制(SVPWM)策略下的无差拍模型预测转矩控制。针对定子电阻与电感对无差拍算法控制效果的重要影响，使用扩展卡尔曼滤波器对模型中的定子电阻、电感参数同时进行在线辨识，以提升算法的参数鲁棒性。首先，对电磁转矩和定子磁链幅值使用无差拍控制，解出两相旋转坐标系下的参考电压矢量，并送入SVPWM进行调制，从而有效抑制了转矩脉动；然后，推导出定子电阻与电感出现不可抗力误差时，dq轴输出电压存在严重偏离理想值的问题；最后，使用扩展卡尔曼滤波器对模型中的电感和电阻参数同时进行在线辨识，并将辨识结果实时反馈至模型中。通过仿真和实验将所提算法的稳态性能、动态性能及参数鲁棒性进行了对比分析，从而证实了所提算法的优越性。     

基于新型金属氘化物电极的真空弧离子源性能研究

采用金属氘化物电极的真空弧离子源,可产生强流氘离子束,在中子发生器、强流加速器等领域有着广泛的应用前景。本文针对一种新型金属氘化物材料(Zr_(0.45)Ti_(0.5)Cu_(0.05)D_x),研究了基于该材料制作的电极源片,及其表面状态和晶体结构,并通过磁质谱分析方法研究了采用该电极源片的真空弧离子源放电性能。研究结果表明:这种新型金属氘化物材料吸氘(金属氘原子比约1:(1.6～1.7))前后体涨约18%,表面无宏观裂纹;微观下存在微细裂纹,裂纹宽度均小于100 nm。离子源放电获得的氘离子成分比例较普通氘化钛电极情况稳定性高。另外,随着放电弧流的增加,氘离子比例有所下降,表明大放电弧流下,源片中低熔点的铜元素气化量增大,降低了氘原子的电离效率。本文研究为基于金属氘化物电极的真空弧离子源电极材料选择提供了一种新的选择。     

超音速等离子喷涂Al-35Si-4Fe涂层制备工艺优化及摩擦学性能

为改善铝硅合金的摩擦学性能,以YL113铝硅合金为基体,喷涂功率、总气流量和喷涂距离为试验因素,显微硬度和孔隙率为考核指标,采用三因素三水平的正交试验法得到了超音速等离子喷涂Al-35Si-4Fe涂层的最佳制备工艺;研究了此工艺下涂层的摩擦学性能。结果表明：喷涂功率为65 kW,总气流量为110 L/min,喷涂距离为95 mm时,涂层质量为最佳。此时,Al-35Si-4Fe涂层的显微硬度达到465±24.4 HV0.2,涂层孔隙率为1.3%。实验条件下,Al-35Si-4Fe涂层的磨损机制以疲劳磨损为主,磨粒磨损为辅。Al-35Si-4Fe涂层的磨损率为1.88 ×10-4 ^mm3^/Nm,摩擦因数为0.37。优化后的Al-35Si-4Fe涂层能有效保护内部YL113铝硅合金,延长其使用寿命,并应对更加复杂的工况。     

论述无人机的"5S"趋势与技术挑战

随着工业4.0时代的到来,无人机逐渐步入人们的生活,本文提出无人机的"5S"发展趋势,总结其发展现状和主要的技术挑战,对未来无人机的研发方向具有一定的参考价值.