研究了含有大范围参数不确定性离散时间被控对象的加权多模型自适应控制问题(包括模型集构建和加权算法分析).通过构建含有自校正模型和多个固定模型的模型集覆盖并逼近被控对象,在模型输出误差可分的前提下,采用基于模型输出误差性能指标的加权算法,并依据固定模型中是否包含真实被控对象模型的不同情形分析加权算法的收敛性.在权值收敛的前提下,利用虚拟等价系统理论,分析了参数未知线性时不变和参数跳变的情形,在不依赖于特定局部控制算法的基础上,证明了此种模型集构建下的加权多模型自适应控制系统的稳定性和收敛性,放宽了先期加权多模型自适应控制系统稳定性分析中关于模型集构建的约束条件.最终,通过计算机MATLAB仿真,验证了此类加权多模型自适应控制系统的收敛性和闭环稳定性

在输电场景中，吊车等大型机械的运作会威胁到输电线路的安全。针对此问题，从训练数据、网络结构和算法超参数的角度进行研究，设计了一种新的端到端的输电线路威胁检测网络结构TATLNet，其中包括可疑区域生成网络VRGNet和威胁判别网络VTCNet，VRGNet与VTCNet共享部分卷积网络以实现特征共享，并利用模型压缩的方式压缩模型体积，提升检测效率，从计算机视觉和系统工程的角度对入侵输电场景的大型机械进行精确预警。针对训练数据偏少的问题，利用多种数据增强技术相结合的方式对数据集进行扩充。通过充分的试验对本方法的多个超参数进行探究，综合检测准确率和推理速度来研究其最优配置。研究结果表明，随着网格数目的增加，准确率也随之增加，而召回率有先增加后降低的趋势，检测效率则随着网格的增加迅速降低。综合检测准确率与推理速度，确定9×9为最优网格划分方案；随着输入图像尺寸的增加，检测准确率稳步上升而检测效率逐渐下降，综合检测准确率和效率，选择480×480像素作为最终的图像输入尺寸。输入实验以及现场部署表明，相对于其他的轻量级目标检测算法，该方法对输电现场入侵的吊车等大型机械的检测具有更优秀的准确性和效率，满足实际应用的需要

剪切作用是膏体重力浓密制备的基础要素, 本文研究了浓密床层孔隙和喉道的变化对导水通道的影响, 揭示了水分排出的来源与比例. 开展半工业实验并结合计算机断层扫描(CT)与孔隙网络模型(PNM)提取床层微观孔隙结构, 利用最大球搜索算法识别并分析剪切前后孔隙与喉道的演化规律. 结果表明, 添加转速为2 r·min-1的剪切作用将尾砂底流浓度(即底流的固相质量分数)由55.8%提升到58.5%, 孔隙率由43.05%降低到36.59%, 孔隙率降低的比率为15%. 通过PNM技术将孔隙空间划分为\球体\储水孔隙与\棍体\喉道; 剪切后球体和棍体数量分别增加了16.5%和22%, 球体平均尺寸小幅下降, 球体半径多集中在40~60 μm之间. 棍体平均半径由9.83 μm降低至8.58 μm, 降低了12.7%, 棍体长度变化较小. 剪切作用下的球体配位数在5~10的部分从25.73%增加至44.58%, 配位明显增多, 颗粒接触紧密. 本文提出\球棍比\的概念用于孔隙结构的定量表征. 剪切后球体体积占比由14.14%降低至12.75%, 球体体积减少的比率达到9.83%;棍的体积由28.91%降低至23.84%, 棍体积减少的比率为17.54%. 球棍比由48.91%增加至53.48%, 球棍比提升的比率达到了9.34%, 与球体体积减小相比, 棍的体积减少的幅度更大, 导致球棍比上升. 本文从孔隙结构变化的角度揭示了全尾砂重力浓密剪切排水机理; 剪排水过程中主要排出的是喉道中的水分, 孔隙中的水分排出较少

多色测温仪是近年来国内外进行了较多研究的课题之一,它对于削弱表面辐射系数对测温精度的影响有较好的效果。本文设计了一种多色辐射测温仪。运用经典的普朗克公式,由表面黑度系数的幂级数形式,从理论上推导了多色辐射测温公式。并讨论了这个公式对于克服黑度系数影响的作用以及它的测温误差。多色测温仪设计中采用光导纤维光学系统,实现了被测辐射信号的传输及对四个光电元件的分叉耦合。利用单板计算机进行回色信号处理。仪表经黑体炉标定,并针对不同金属耙面,研究了四色温度与比色温度的误差。仪表经计量部门标定及实验室试验,认为多色测温技术是消弱表面黑度系数对测温精度影响的有效方法之一

为了解决电压型PWM整流器直接功率控制系统主电路参数设计问题,根据整流器在dq两相同步旋转坐标系中的数学模型建立了其功率控制数学模型.基于功率控制数学模型,结合整流器直接功率控制系统的特点,推得交流侧电感是由功率、功率滞环比较器环宽及开关平均频率决定的;直流侧直流电压是由交流电压、电感及负载决定的;突加负载时直流侧电容是由直流电压波动、功率、电感及负载决定的.根据上述影响主电路参数的诸多因素,提出交流侧电感、直流侧电压及直流侧电容的设计方法.计算机仿真和实验证明了本文提出的设计方法是可行的

成年人顶部的正常颅内压平均值约为3.62kPa,颅内压波动2.5kPa左右时,颅内压轻度异常;当波动值达到3.5kPa左右时,出现脑震荡的症状;当波动值达到5kPa或更高时,人头颈部达到危重度伤.本文在颅内压正常波动值范围内,通过有限元MSC-PATRAN/NASTRAN软件分析了颅骨三层复合结构以及颅骨与硬脑膜组成的四层复合结构的表面应力和应变;同时,随颅内压变化进行了猪颅骨片,以及模拟人体颅脑真实受力的人颅骨和猪颅骨球冠应变实验.分析结果表明:当颅内压轻度异常时颅骨外表面产生的应变约为1.5×10-6,脑部出现脑震荡的症状时颅骨外表面产生的应变约为2.5×10-6,头颈部达到危重度伤时颅骨外表面产生的应变约为4×10-6.因此,随颅内压的变化颅骨外表面的应变是可测的,且在仪器检测范围内;本文所提出的微创颅内压应变电测法是可行的,即在颅骨外表面粘贴应变片,随颅内压的变化测颅骨应变,通过计算机进行数据处理获得颅内压变化量的方法.与临床上测量颅内压时钻孔或穿刺等方法比较,应变电测颅内压法对患者造成的损伤很小,属于微创或无创范围,具有安全易操作、减少感染、对患者创伤小、可长期测量等特点

投影基本知识 点、直线、平面、立体的投影 组合体的表达 轴测投影 零件图、装配图 图样的计算机表达 第一节 投影基本知识 一、投影的概念 二、投影的分类 1、中心投影 2、平行投影 （1）斜投影 （2）正投影 第二节 点的投影 一、点在两投影面体系中的投影 二、点在三投影面体系中的投影 三、点的坐标与投影 四、空间两点的相对位置 五、重影点 第三节 直线的投影 一、直线的投影图 二、直线相对投影面的相对位置及其投影特性 三、直线上的点 四、两直线的相对位置 第四节 平面的投影 一、平面的表示方法 二、平面与投影面的相对位置及其投影特性 三、平面上的点和直线

分析半固态A1Si7Mg合金触变充型过程中各个阶段浆料的压力和速度变化特征,建立耦合半固态表观粘度的三维流场数学模型,在考虑半同态边界条件和气体阻力方程基础之上,采用SOLA-VOF法对铝合金件的触变充型过程进行模拟计算.结果表明,入流速度大小对半固态浆料充填流态有显著影响.小的入流速度浆料充填流态倾向于采用平稳充型,同时气孔等缺陷产生倾向也小.与刹车泵体轴向注入工艺相比,在一定入流速度下,采用径向注人工艺成形阻力较小,充型中不会出现充不满的铸造缺陷.上述模拟结果与实际相吻合.关

本轧机的特点是从开坯（最大钢锭重40吨）到成品（钢板最小厚度8毫米）生产都在这台四辊可逆式单机座轧机上一气呵成。由于轧辊接手强度受到空间条件限制致使传动系统成为轧机的薄弱环节。本文是在使用电阻应变仪及光线示波器等对该轧机先后三次进行综合测试的基础上所作的传动系统专题总结。主要内容有:轧机轴系扭振固有频率和振型的电子计算机分析;各种咬钢加载过程的动态反应及计算公式;总反应的简化计算与反应谱;万向接轴的动荷系数及其可能的最大值。文中提出降低动荷系数的方法。所列数据、公式和图线可供设计者和操作者参考;也可与工艺联系起来为进一步制订控制负荷和优化轧制方案服务

近年来，无人机入侵的事件经常发生，无人机跌落碰撞的事件也屡见不鲜，在人群密集的地方容易引发安全事故，所以无人机监测是目前安防领域的研究热点。虽然目前有很多种无人机监测方案，但大多成本高昂，实施困难。在5G背景下，针对此问题提出了一种利用城市已有的监控网络去获取数据的方法，基于深度学习的算法进行无人机目标检测，进而识别无人机，并追踪定位无人机。该方法采用改进的YOLOv3模型检测视频帧中是否存在无人机，YOLOv3算法是YOLO（You only look once，一次到位）系列的第三代版本，属于one-stage目标检测算法这一类，在速度上相对于two-stage类型的算法有着明显的优势。YOLOv3输出视频帧中存在的无人机的位置信息。根据位置信息用PID（Proportion integration differentiation，比例积分微分）算法调节摄像头的中心朝向追踪无人机，再由多个摄像头的参数解算出无人机的实际坐标，从而实现定位。本文通过拍摄无人机飞行的照片、从互联网上搜索下载等方式构建了数据集，并且使用labelImg工具对图片中的无人机进行了标注，数据集按照无人机的旋翼数量进行了分类。实验中采用按旋翼数量分类后的数据集对检测模型进行训练，训练后的模型在测试集上能达到83.24%的准确率和88.15%的召回率，在配备NVIDIA GTX 1060的计算机上能达到每秒20帧的速度，可实现实时追踪