系统运用材料物理学、弹性力学、热力学、工程测试技术的理论知识以及有限元数值仿真、实验分析等方法,研究高温应变片热输出误差的影响因素并得出补偿修正模型.首先根据材料电阻温度效应理论及热膨胀理论研究了高温应变片热输出的耦合特性,建立耦合作用下高温应变片的热输出模型,得到了构件、胶层和应变片三者耦合作用下应变片热输出的理论表达式;然后根据材料的电阻温度效应推导出不同栅丝材料的电导率参数,利用有限元仿真得到不同材料栅丝的热输出特性,选择其中的两种栅丝材料作为本文的研究对象得到其在耦合作用下的热输出并与实验数据对比,相对误差小于7%.最后基于理论模型和实验结果,建立了高温应变片热输出补偿模型,补偿修正后结果与理论值误差在9%以内,补偿效果良好

针对机器人谐波减速器关节在转动过程中存在的波动摩擦力矩, 提出一种基于傅里叶级数函数和BP神经网络的建模方法, 并完善机器人的动力学模型, 修正了因波动摩擦力矩带来的关节力矩计算误差. 通过研究谐波减速器关节的波动摩擦力矩在不同影响因素下的变化特性, 采用傅里叶级数与BP神经网络结合的方法对波动摩擦力矩进行建模. 通过添加傅里叶级数函数作为BP神经网络的辅助输入, 克服了力矩误差曲线因存在高频周期性波动而难以拟合的困难. 在离线环境下训练神经网络, 完成对关节波动摩擦力矩的建模, 进而完善机器人的动力学模型和修正关节中存在的波动摩擦力矩. 验证实验表明, 使用完善后的动力学模型可以有效计算谐波减速器关节的波动摩擦力矩, 并使修正后的力矩误差维持在[-0.5, 0.5] N·m的范围之内, 方差为0.1659 N2·m2, 是修正前的24.23%

本文通过在EM400T透射电镜上用一些标准成分的样品进行薄膜无标样成份分析实验,检验了EDAX9100能谱仪的分析准确度。在本试验所用的样品范围内,其准确度为:近邻元素同一X光线系分析相对误差为5~10%,非近邻元素不同线系分析相时误差较大,可达20~50%。试验证明在分析元素的质量吸收系数之差Δμ较大时,还必须考虑吸收修正。通过对K因子的讨论,得出与本实验结果符合比较好的薄膜能谱理论公式组合为:取BeThe-Powell公式的电离截面QBP∞(1n0.65U)/U·Ej2,K系、L系、M系的线系常数调整后取bK:bL:bM=0.35:0.35:0.24,荧光产额用Bambynek的ωK和wentzel的ωL和ωM。用以上公式组合并经过吸收修正,对所有线系计算结果相对误差小于10%

设计了一种单片计算机程控的信号变换电路。它实现了八位A/D转换器的十一位变换,零点自动补偿,量程自动切换,以及线性化等功能。电路用于光电辐射测温仪的信号处理。其量程范围:1000~1800℃。变换电路的测量误差 ≤ 1℃±1个字,(不包括光电转换元件的误差)。讨论了信号变换系统的工作原理及软件程序框图,分析了各部分的误差及其影响,给出了试验结果。结果表明,以软件和硬件的结合,数字电路和模拟电路的结合构成的变换系统,具有更大的灵活性,并简化了结构

将核主成分分析方法引入热轧生产过程的监控与诊断中,根据平方预测误差统计量进行生产过程监控,然后利用数据重构和优化的邻域选取策略相结合的方法求出各工艺参数对平方预测误差统计量的作用,分析引起过程异常的主要工艺参数,最后利用仿真和热轧带钢实际生产数据进行实验.结果表明:基于核主成分分析的平方预测误差统计量能较准确诊断过程的异常,并可以找出引起异常的原因,为调整生产过程提供方法支撑,防止次品的出现

研究了一类不确定离散时间系统的鲁棒H∞预见控制问题.其中采用一种新的方法构造扩大误差系统,避免对时变的系数矩阵取差分,从而成功构造简化的扩大误差系统.然后针对所求得的不确定系统的扩大误差系统,通过引入带有预见作用的状态反馈,研究鲁棒H∞保成本控制问题,得到确保鲁棒H∞控制器存在的充分条件及H∞状态反馈控制器的设计方法.该条件可以通过求解一个线性矩阵不等式优化问题而实现.所得控制器回到原系统就得到带有预见作用的最优预见控制器.而且,通过引入积分器,实现闭环系统对目标值信号的鲁棒无静差跟踪.最后的数值算例说明了本文理论的有效性

为了克服经验法推算结构物埋深的缺陷,基于检测对象的雷达反射波形特征,通过提取反射波形上的少量特征点,提出一种估算结构物埋深的新方法,并考虑实际检测中结构物反射波形的畸变,对估算精度进行分析评价.结果表明:对于理想的无畸变检测数据,该方法对结构物埋深、水平位置及电磁波速的估算结果较为精确;当反射波形存在畸变时,该方法对埋深的直接估算结果误差较大,平均误差达到55.202%,但对于电磁波速的估算结果较为精确;对于实测的有畸变检测数据,可通过电磁波速估算结果及测得的目标体双程旅时对埋深进行间接估算,估算精度满足雷达法检测对埋深估算的要求.相比经验法,该方法在估算精度、误差控制方面具有显著优势

针对高炉炼铁过程的关键工艺指标——铁水硅含量[Si]难以直接在线检测且化验过程滞后的问题,提出一种基于稀疏化鲁棒最小二乘支持向量机(R-S-LS-SVR)与多目标遗传参数优化的铁水[Si]动态软测量建模方法.首先,针对标准最小二乘支持向量机(LS-SVR)的拉格朗日乘子与误差项成正比导致最终解缺少稀疏性的问题,提取样本数据在特征空间映射集的极大无关组来实现训练样本集的稀疏化,降低建模的计算复杂度;其次,标准最小二乘支持向量机的目标函数鲁棒性不足的问题将IGGⅢ加权函数引入稀疏化后的最小二乘支持向量机模型进行鲁棒性改进,得到鲁棒性较强的稀疏化鲁棒最小二乘支持向量机模型;最后,针对常规均方根误差评价模型性能的不足,提出从建模误差与估计趋势评价建模性能的多目标评价指标.在此基础上,利用非支配排序的带有精英策略的多目标遗传算法优化模型参数,从而获得具有最优参数的铁水[Si]在线软测量模型.工业实验及比较分析验证了所提方法的有效性和先进性

风能、太阳能等间歇式能源的引入和工业生产中大功率动态负载的增加，使得智能电网电力负荷越来越多呈现出大范围随机频繁波动的特点.动态负荷的增加对智能电能表的有功电能测量带来新挑战.传统的测量算法是针对稳态负荷而提出，因此无法解决智能电能表动态计量性能的改善问题.本文在传统MA （moving average）算法的基础上提出一种SDPA （segmented dot product accumulation）动态有功电能测量算法，该算法可在一定程度上减小动态功率条件下的测量误差.首先，分别讨论了传统MA和ⅡR （infinite impulse response）滤波器算法的动态响应速度和动态电能误差特性，指出两种算法对动态输入信号测量的局限性，并理论分析了影响各自动态计量性能的因素.以此为基础，提出智能电能表有功电能动态测量的SDPA算法，通过将待测的动态功率信号按周期截短、分段执行点积运算、并累加求和的方式实现动态测量.另外，通过按周期抽取的算法实现方式可以大大减少存储空间、提高运行速度.理论和仿真结果表明，与传统MA和ⅡR滤波器相比，SDPA算法在动态响应时间为一个基波周期的前提下，动态电能测量可达到较低误差水平

[滴定]：？？ 由滴定管读数计算待测组分含量。 A与B恰好按反应式完全反应时， 称反应到达化学计量点（sp） 指示剂的变色点，称滴定终点（ep） epsp，由此造成的滴定误差，称终 点误差（Et），又称滴定误差