MBSE在智能探测系统设计中的应用

智能探测系统是一个机、电、液、磁高度耦合的复杂系统,其研制过程是一项系统工程,采用基于模型的系统工程研制方法能够减少新建或改型时的相关风险,降低研制成本。本文介绍了智能探测系统基于模型的研制过程,从智能探测系统的需求开始自顶向下,进行体系论证、方案设计、详细设计、生产制造到运行保障。整个研制过程基于模型传递,通过模型驱动的设计过程,为系统行为模式、研制体制和管理模式等的创新提供源源不断的动力。     

地理信息系统在鸭河口灌区中的应用

本介绍了地理信息系统(GIS)的概念、原理及其功能，并通过GIS软件在灌溉管理系统中的实施方案，认为GIS能够科学预测灌区用水需求、优化水资源配给，对于实现“适时”、“适量”灌溉，节约水资源等方面具有重要意义。     

室外温度变化对巴克豪森检测的影响

钢轨常年暴露在外,随着气候的四季变化钢轨温度会有很大的差异,从而产生温度应力。在采用巴克豪森噪声（MBN）检测方法对温度应力进行检测中,温度改变造成的应力变化,以及温度的变化对MBN本身的影响,两方面的因素都造成MBN信号的变化。为了提取反映应力变化的信息,介绍了MBN检测系统的设计,在保证应力不变而环境温度发生改变的情况下进行试验,并讨论分析了各特征值随温度的变化与应力的变化的关系。研究发现,在试样的弹性范围内,MBN的平均值、均方根、振铃数、峰值、峰宽比都随着温度的升高而减小,但变化率有所区别。最后寻找出随温度变化较小而随应力变化较大的特征值,从理论上对温度变化影响钢轨应力这一现象作出解释,并对试验过程中钢轨内部残余应力、温度分布不均等问题及造成的影响进行讨论。     

巴克豪森应力检测中激励方式的影响

巴克豪森效应是电磁方式检测材料微观结构和应力的基础。通过试验方法分析不同激励频率、激励电压和激励波形下巴克豪森噪声信号的时域、频域特征,研究激励信号参数对材料应力检测的巴克豪森信号特征值的影响,并探究现象的微观解释。     

基于BP神经网络的巴克豪森铁轨温度应力检测

在对钢轨温度应力检测的过程中,由于温度和应力对MBN信号都存在影响,因此如何对数据进行温度补偿得到准确的应力值是研究的重点。基于BP人工神经网络,以铁磁性试件的温度、和经处理得到的巴克豪森噪声信号的均值、均方根、振铃数和峰宽比作为主要的影响因子,以试件的压应力作为输出结果,建立巴克豪森铁轨温度应力检测系统。使用多个样本对该网络进行训练后,采用若干测试样本对网络进行测试,最后将测试结果与实际设计结果相对比,得出网络的平均准确率达到了测试的目标,说明了该基于BP神经网络的巴克豪森温度应力检测系统能够实现对温度的补偿,具有高效性和准确性。