提出基于普通变尺度和周期势自适应随机共振理论，检测噪声背景下轴承滚动体的故障特征.在具体实施过程中，首先用普通变尺度的方法满足随机共振中小参数的条件，然后用随机权重粒子群优化算法作为自适应随机共振参数寻优的优化算法，同时用改进的信噪比作为评价指标.噪声背景下含轴承滚动体故障的实验信号经过普通变尺度下的自适应随机共振处理和优化后，微弱的故障特征可以有效的提取出来.将普通变尺度下的双稳态自适应随机共振和周期势自适应随机共振进行了对比，结果表明周期势自适应随机共振比双稳态自适应随机共振能进一步提高信噪比，并且比双稳态自适应随机共振迭代次数少，用时短.这说明提出的基于普通变尺度和周期势系统自适应随机共振的轴承滚动体故障诊断方法具有优越性，尤其是在工程实际中，故障监测所需的数据量大，计算时间长，如能较早的预警，可以提高诊断效率并减少不必要的损失.因此，这种轴承滚动体故障诊断方法对提高机械设备故障诊断效率具有参考价值

国内某厂镀锡板缺陷处夹杂物主要来自结晶器保护渣的卷入，但其成分与结晶器保护渣有明显差别。为了进一步研究这种成分差别的原因，建立了耦合热力学平衡和动力学扩散的结晶器卷渣类夹杂物的成分转变动力学模型，明确了卷渣类夹杂物的尺寸和密度对其成分转变的影响规律，并通过对结晶器和液相穴内的钢液流动和夹杂物运动的数值模拟研究了夹杂物在钢液中的停留时间。结果表明：结晶器保护渣卷入钢液后与钢液不断发生反应，成分会发生明显改变。卷渣类夹杂物转变为缺陷处夹杂物所需要的时间与夹杂物尺寸以及夹杂物密度有关，夹杂物的尺寸和密度越大，转变为缺陷处夹杂物成分所需的时间越长。卷渣类夹杂物转变为缺陷处夹杂物所需时间与夹杂物尺寸呈幂函数关系，与夹杂物密度呈二次函数关系。夹杂物在钢液中的平均停留时间随夹杂物直径的增大而减小，并且随着拉速的增大而减小。小尺寸夹杂物一旦被卷入钢液中，将有充足的时间转变为缺陷处的成分。大尺寸夹杂物在钢液中的平均停留时间小于成分转变时间，但最大停留时间远大于成分转变所需时间，表明部分大尺寸夹杂物依然具有充足的停留时间转变为缺陷处的成分

由于协作机器人的结构比普通工业机器人更为轻巧，一般动力学模型所忽略的复杂特性占比较大，导致协作机器人的计算预测力矩误差较大。据此提出在考虑重力、科里奥利力、惯性力和摩擦力等的基础上，采用深度循环神经网络中的长短期记忆模型对自主研发的六自由度协作机器人动力学模型进行误差补偿。在实验中采用优化后的基于傅里叶级数的激励轨迹驱动机器人运动，以电机电流估算关节力矩，获取的原始数据用来训练长短期记忆模型(LSTM)补偿网络。网络的训练结果和评价指标为预测力矩相比实际力矩的均方根误差。计算与实验结果表明，补偿后的协作机器人动力学模型对实际力矩具有更好的预测效果，各轴预测力矩与实际力矩的均方根误差相比于未补偿的传统模型降低了61.8%至78.9%不等，表明了文中所提出补偿方法的有效性

一、课程的性质、地位、作用和任务 (一)研究的内容 本课程是研究动物繁殖规律及其机理,动物繁殖技术和提高动物繁殖力的科学

针对复杂空间创面法向自动聚焦和切痂的关键技术问题, 提出了一套由5自由度运动平台和2自由度激光光路控制机构组成的激光切痂控制系统.对激光切痂并联机构进行运动学逆解分析, 推导了运动平台和激光光路控制机构的位置对应关系.结合所推导的位置对应关系和复杂创面轮廓三维扫描结果, 该系统可实现激光轨迹的自动规划, 从而完成激光自动切痂.基于所提出的激光切痂系统, 进行了激光切痂实验研究, 实验测试结果表明: 该激光切痂系统能很好完成人体手部区域的三维轮廓扫描与重建, 并自动规划激光焦点光斑运动轨迹并切痂

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SiC作为一种综合性能优异宽禁带半导体，在金属氧化物半导体场效应晶体管中具有广泛的应用。然而SiC热氧化生成SiO2的过程具有各向异性，导致不同晶面上的氧化速率差异较大，这会对半导体器件的性能产生不利影响，因而研究SiC各个晶面上SiO2的生长规律尤其重要。建立有效合理的动力学模型是认识上述规律的有效手段。本文从反应机理和拟合准确度两方面对目前具有代表性的改进的Deal-Grove模型（Song模型和Massoud经验关系式）以及硅碳排放模型（Si?C emission model）进行系统研究和比较。在此基础上，分析已有模型的优缺点，提出本课题组建立的真实物理动力学模型应用的可能性，为SiC不同晶面氧化动力学的准确描述提供进一步优化和修正思路

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多细胞动物在动物演化上是一个侧支,腔肠动物才是真正后生动物的开始,这类动物 在进化过程中占有重要位置,所有其它后生动物都是经过这个阶段发展起来的。常见的腔 肠动物有水螅、水母、海葵、珊瑚等