根据电力机车噪声的特点,建立了基于LMS算法的自适应有源降噪系统,设计了室内脉冲响应测量系统,然后在此基础上对降噪系统进行数字仿真和实际声学实验。在仿真中,降噪量可达到40dB,实际声学实验中,机车降噪量可达到15dB

为了建立工业污水pH值中和系统的正模型,研究了具有大滞后非线性特性的加药中和过程。利用一种动态自适应最近邻聚类(DANNC)学习算法,全面调整网络参数完成了污水pH值加药中和控制系统网络的学习和训练。采用中和过程神经网络内模控制系统的逆模型充当控制器,进行了各种工业条件下污水中和的仿真实验。结果表明,该系统实现了△pH≤0.2的工业污水的控制精度目标,系统实时跟踪和抗干扰性良好

科学、宗教与艺术 同源而殊途:同源于描述和解释自然、人类以 及人和自然的关系。 数学是自然科学的“画笔”:定量而不仅是定 性地掌握自然规律。 科学结论具有可以定量检验的预测能力。 “数学”和“定量”包括解析、数值、图形和 其它主要由现代计算机提供的模拟手段。 物理学已经成为鼎立于实验、理论和计算三大 支柱上的成熟的学科。生物是物生物学也会 受到物理学的启发

在铁矿粉烧结过程中,熔化的矿粉在冷却过程中起着粘结周围未熔矿粉的作用,因此这一粘结相的自身强度是衡量烧结矿固结状况的重要指标之一.运用这一新概念,以八种常用的铁矿粉为对象,在固定温度、改变碱度的条件下进行了粘结相自身强度特性的实验研究,并对影响铁矿粉粘结相自身强度的因素进行了理论分析.结果表明:不同种类的铁矿粉由于其自身特性的不同,所生成的烧结粘结相的强度以及随二元碱度的变化规律有明显差异.以此可以作为烧结优化配矿的重要技术依据

针对目前18脉冲自耦变压器输出电压难以调节的问题，在保持现有18脉冲自耦变压器优势的基础上，提出一种新型降压式18脉冲自耦变压器拓扑结构并对其进行优化.变压器通过每相原边延长绕组与副边移相绕组的连接实现对输出电压的宽范围降压调节.考虑到延长绕组与副边移相绕组连接抽头的位置变化对变压器性能的影响，以变压器降压比及延长绕组连接抽头的位置系数为变量，理论推导不同情况下变压器的通用设计公式，并进行仿真分析，得到相同降压比条件下降压式自耦变压器等效容量最小的最优连接抽头位置.最后通过实验验证了设计的合理性

金属管材是工业领域中结构承重、输送气体和液体的重要部件。自由弯管成形技术有助于实现管件生产的高精度、高性能、高效率和数字化，其精度控制理论和成形技术的研究具有重要的工业应用价值。本文选择直径 30 mm 壁厚 2.0 mm 的铝合金管材6061为仿真优化对象，通过相关基础实验获得材料的基本力学数据，用于仿真模型参数的表征。同时，结合管材压弯实验验证本构模型成形预测的有效性。在完成仿真模型表征和验证的基础上，对铝合金管材的自由弯曲成形过程进行仿真模拟，分析对比了影响自由弯曲成形的各工艺参数，确定了该工况下最优的移动模与管材间隙大小、摩擦系数和进给速度等。该研究有助于优化管材空间自由弯曲成形工艺，具有一定的工业应用价值

实验一植物病害症状观察 实验二植物病害标本的采集和制作 实验三真菌显微玻片标本制作 实验四真菌一般形态和鞭毛菌亚门真菌及其所致病害 实验五接合菌亚门真菌、子囊菌亚门真菌及其所致病害 实验六担子菌亚门真菌及其所致病害 实验七半知菌亚门真菌及其所致病害 实验八植物病原原核生物及其所致病害 实验九植物病毒、类病毒及其所致病害 实验十植物寄生线虫及其所致病害 实验十一寄生性种子植物 实验十二绘制病害流行曲线和计算流行速率 实验十三雨滴飞溅传播的真菌孢子着落和分布的模拟 实验十四植物病害的防治 实验十五植物病害田间调查 实验十六显微描绘、显微计测和真菌孢子的计数方法 实验十七常规培养基的制作与灭菌方法 实验十八植物病原菌的分离 实验十九植物病原菌的纯化 实验二十植物病原菌接种实验

本文通过对带缝试样施加小幅值恒定阳极极化电流的方法,人为地突出了缝隙微区的影响和作用,为寻求一种既能缩短缝隙腐蚀研究周期,又能较少地干拢腐蚀体系自身反应的实验技术进行了初步的尝试。实验结果表明,不锈钢钝化膜表面的性质与缝内溶液的状态是影响缝隙腐蚀诱发过程的两个重要因素

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第一章 开发环境要求及其系统组成 .2 一 开发环境要求 .2 二 系统组成 .2 第二章 系统控制原理简介 .3 第三章 直线一级倒立摆的建模、仿真及实验 .4 一 直线一级倒立摆的数学模型 .4 1 牛顿－欧拉方法建模 .4 2 拉格朗日方法建模 .10 二 系统的阶跃响应分析与可控性分析 .13 1 系统阶跃响应分析 .13 2 系统可控性分析 .14 三 MATLAB(Simulink)仿真实验与实时控制实验.16 1 运动控制基础实验 .17 2 根轨迹校正实验 .19 3 频率响应校正实验 .30 4 PID 校正实验 .38 5 状态空间极点配置控制实验 .43 6 LQR 控制实验 .50 7 LQR 控制(Bang-Bang 自摆起)实验.56 8 LQR 控制(能量自摆起)实验 .60 9 模糊逻辑控制实验 .63 10 模糊逻辑控制（Bang-Bang 自摆起）实验.71 11 模糊逻辑控制（能量自摆起）实验 .72 12 模糊 PID 控制实验 .73 13 神经网络控制实验 .74