本文重点叙述了CARD方法库的动态连接技术。启动CARD系统后,系统出示3级中文菜单。引导用户从众多的方法中,选择出与用户解题有关的方法,并且动态地生成批命令文件,以使在系统控制下,无人工干预自动地完成动态连接任务

本文根据机械零件疲劳破坏的基本性质所建立起来的疲劳强度频率分布与疲劳寿命频率分布之间的数学关系式,提出了一种疲劳试验方法,测定在给定疲劳寿命下机械零件的疲劳强度分布类型,从而便于进行机械零件的疲劳强度可靠性分析。而且这种试验方法具有试验周期短、成功率高的特点。通过对弹簧的疲劳试验,证明了这种可靠性疲劳试验方法是可靠的

建模方法是时间序列分析的核心问题之一。本文给出了两种基于最小二乘法的自回归模型（AR模型）的建模方法。采取预留少量数据递补进入计算的办法,使矩阵XTX可以用分块矩阵求逆公式递推求逆,或者用矩阵的Crout分解法递推求解。同时引入了Winograd向量内积快速算法,充分利用各向量和各矩阵之间的关系来减少计算工作量。使计算量比一般最小二乘建模方法大幅度减少,达到与Marple算法和Burg的最大熵谱法可比的程度

应用交流阻抗方法,研究添加剂对非晶态电沉积的影响是一种较新的手段。本文采用阻抗的方法初步研究了不同类型添加剂在Ni—P非晶电沉积中的作用机理。结果表明,洗涤剂作为Ni—P电镀添加剂可以改善其镀层质量,有利于非晶镀层的形成。该研究方法有效可行值得重视

针对高炉关键异常炉况悬料难以预测的问题，基于D-S证据理论，提出一种综合模糊专家推理和后验概率最小二乘支持向量机的悬料预测方法.首先，结合高炉生产过程和悬料现象，分析悬料形成的内在机理；其次，通过模糊专家推理提取基于专家规则的主观证据，再通过建立后验概率最小二乘支持向量机模型提取基于数据内在客观规律的客观证据；最后，基于D-S证据理论完成主客观证据融合，实现悬料预测.该方法充分利用专家经验和最小二乘支持向量机的自学习能力，能够提高预测精度.仿真结果表明本文提出的方法有效、准确

本方法等效采用SO6059-I984《EDTA《水质钙与镁总量的测定EDTA滴定法 1范围 本方法规定用EDTA滴定法测定地下水和地面水中钙和镁的总量。本方法不适用于含盐 量高的水,诸如海水。本方法测定的最低浓度为0.05mmol/L

第十一章园艺植物产品采收及采后管理 本章介绍园艺植物产品的采收以及采后贮运保鲜管理。学习之后,应达到以下学习目的: 1.掌握园艺产品成熟度的判定方法 2.明确园艺产品采后分级、包装的技术、方法和要求 3.掌握园艺产品采后贮藏的原理和方法 4.了解园艺产品采后处理的方法 5.了解园艺产品采后运输的要求 6.了解切花的种类与应用方式 7.了解切花的采收与分级要求

为了提高永磁同步电机的转速控制性能,克服扰动对伺服控制的影响,提出了一种基于新型趋近律和扰动观测器的滑模控制方法.设计了一种新型趋近律,以解决传统趋近律滑模面趋近时间和系统抖振之间的矛盾,提高系统响应快速性.综合考虑系统存在内部参数摄动和外部负载扰动,设计了滑模扰动观测器,并将观测值前馈补偿到速度控制器输出端;将观测器切换增益设计为扰动观测误差的函数,以削弱滑模观测值抖振.仿真结果显示,与传统趋近律相比,采用新型趋近律可有效提高系统的响应速度,快速准确的跟踪速度阶跃信号;滑模观测器可准确的观测系统扰动的变化;当系统加入负载扰动时,PI控制最大转速波动值为75 r·min-1,而基于新型趋近律和扰动观测器的滑模控制最大转速波动值较小为30 r·min-1,鲁棒性更好.实验结果显示,采用基于新型趋近律和扰动观测器的滑模控制方法可以快速跟踪400 r·min-1的速度指令,调节时间为0.12 s,稳态跟踪误差为±4 r·min-1,且转速无超调;滑模观测器可准确无超调的估计系统扰动值,进一步提高系统的抗扰动性能;当电机以400 r·min-1稳速运行时,加入0.6 N·m的负载扰动,基于新型趋近律和扰动观测器的滑模控制方法最大转速波动为23 r·min-1,与PI控制相比,转速波动减小了8%.上述仿真和实验结果具有较好的一致性,表明基于新型趋近律和扰动观测器的滑模控制方法可以有效抑制滑模控制系统的抖振,提高转速控制系统的鲁棒性和动态响应性能

第七章园艺植物土肥水管理 本章讲授园艺植物种植园的土肥水管理的原理与技术。学习之后应达到以下学习目的: 1. 了解土壤管理制度的类型和土壤改良的方法 2 .明确植物营养原理与施肥的关系。 3 .掌握植物营养诊断的方法。 4. 熟悉常用的施肥方法。 5. 了解指导灌水的技术方法

在遥感影像分割分类中,种子区域生长算法是一种常见的分割算法.传统的种子区域生长算法只能提取单一连续的、纹理简单的目标地物,而对具有复杂纹理和多光谱特征的遥感影像,分割时存在分割效果差、不能同时有效地提取多个地物的问题.针对以上问题,本文提出了一种改进的面向对象的自动多种子区域生长算法.该方法适用于同时提取多个目标地物,且分割效果好.该方法首先使用一种改进的中值滤波对影像进行平滑处理,使目标内部一致性更高,同时保留纹理信息.然后通过一定的准则进行自动种子选取并进行生长,最后对生长后的区域进行碎斑合并处理,最终得到多种对象的分割结果.本文采用三组不同大小的1 m空间分辨率的航空影像进行实验,通过与分水岭以及传统单种子区域生长算法的多组实验对比,发现该方法可以面向全局对象,自动选取覆盖各种地物类型的种子,同时对多种地物目标进行分割处理,可为后续面向对象影像分析和应用提供可靠的数据基础