基于主动电场定位的海参水下识别技术

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针对现有海参水下识别技术受水下可视条件影响大、设备繁重的问题提出了基于主动电场定位的海参水下识别技术。首先通过测量海参等材料的电导率,验证了主动电场定位技术用于海参识别的可行性;随后模拟海参栖息环境,搭建了海参识别试验平台,研究了提离距离、识别信号特征对海参识别效果的影响;其次研究了海参在不同姿态、不同位置下的识别效果,最后探究了海参与石块、钢块的水下分辨效果。结果表明:在50 mm提离距离下海参引起的扰动势变化率约为5%,与其他物体对主动电场的影响机制明显不同,该技术可以有效识别海参;识别效果的分
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磨煤机作为火电厂制粉系统的核心设备,依靠新磨煤机投入使用后仅有的少量异常工况数据,建立其异常工况诊断模型,对整体系统安全运行有着重要的意义.本文首先针对磨煤机三个典型异常工况建立异常工况诊断模型,并提出新的基于节点辨识的贝叶斯网络模型实时更新方法.将已有磨煤机成熟的异常工况诊断模型作为源域模型,利用目标域磨煤机仅有的少量新数据信息,搜索源域模型与新数据信息不匹配的节点.在保留源域模型有用信息的前提下,通过局部更新,依据新的数据信息完成目标域模型的更新补足.为了验证方法的有效性,将所提方法应用于磨煤机异常工
科里奥利质量流量计以其直接测量质量流量的特点,成为近年来发展最为迅速的流量仪表之一,已经成为贸易结算的首选计量器具.虽然科里奥利质量流量计的测量精度很高,但是其存在零点漂移的缺陷,降低了仪表的长期稳定性.本文以典型的U型振动管传感器为例,基于振动管的幅频和相频特性,分析了传感器的各阶模态对于工作频率的响应,以此建立了传感器的初始相位模型.通过样机实验证明,该理论模型在应用于薄壁振动管时具有较高的计算精度和适用性,并将科里奥利质量流量计在低温介质测量中的测量误差降低到±0.3%以内,也为抑制科里奥利质量流量
为了对三轴力传感器灵敏度系数进行冲击校准,提出一种斜端面Hopkinson杆实现可计量的三轴冲击力脉冲方法.通过数值计算,分析斜面角度θ对Z-轴计量误差的影响.利用直端面Hopkinson杆对B25B型三轴力传感器Z-轴单轴校准,分析两种构型子弹冲击下传感器的频率特性,建立子弹构型与加载信号带宽之间的关系.通过斜端面Hopkinson杆,对B25B型三轴力传感器进行三轴同步冲击校准,利用最小二乘法对其进行解耦分析,结果表明,X-、Y-轴之间具有正耦合关系,X-、Z-及Y-、Z-轴之间具有负耦合关系,且灵敏
无转速计下变工况滚动轴承振动信号中各信号分量来源难以确定以及瞬时转频准确估计困难,而现有大多数研究依赖于已知转速并关注于时变冲击带来的频谱畸变,鲜有在无转速计变工况下开展轴承故障特征提取探究.提出无转速计下变工况滚动轴承故障特征量化表征提取方法,从振动信号希尔伯特包络中提取轴承故障特征,为定量描述各振动包络分量间关系,提出基于来源假设的特征模型与量化表征方法,利用同步压缩小波变换的时频重排与可重构特性,基于最大能量与最小曲率准则依次估计多时频脊瞬时频率,为降低广义解调后振动包络中干扰分量对量化结果的影响,
提出了一种电动汽车用大尺寸软包锂离子电池的生热率测量方法——热补偿法,研究了电池生热率与工作电流、温度之间的曲线关系,其有效性得到了常规热流计法的验证,最后结合这两种方法研究了电池在高、低温升工况下的生热特性.研究结果表明,基于热补偿法的电池生热率平均测算偏差低于5.6%;电池的生热率随工作电流的增大而增大,二者呈二次非线性关系;电池在高温升工况下的生热率随放电深度呈先降后升趋势,形似U型曲线;电池在低温升工况下的平均生热率较其在高温升工况下高约13.7%.提出的热补偿法具有精度高、成本低、简便灵活等优势
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针对有限元模型修正中测试自由度不完备、求解不适定的问题,提出了一种基于频响函数Neumann级数展开的模型修正方法.首先,利用测试和有限元分析模态数据构造完整的实测频响函数.然后,根据Neumann级数展开式建立实测频响函数与有限元模型频响函数之间的关系式,以此构建模型修正目标函数.最后,采用改进鲸鱼优化算法求解目标函数获取修正结果.通过平面桁架数值算例表明,该方法具有较强的噪声鲁棒性,模型修正精度较好,15%噪声时修正后的平均相对误差不超过1%.利用4层剪力框架结构测试算例进一步验证所提方法,结果表明,
断面成型是掘进过程的重要工序,传统的断面轨迹仅以轨迹最短为目标,且一旦确定不再改变,制约掘进机器人的发展.为此,本文针对常见及复杂构造断面,提出了悬臂式掘进机断面成型轨迹多目标优化方法.首先,以效能和安全为目标,建立了截割轨迹多目标优化模型,考虑实际截割工况,确定了模型中决策变量、目标函数以及约束条件;其次,为进一步提高优化解的收敛性及分布性,提出了基于知识库精简的多目标粒子群算法(FDMOPSO算法);最后,基于FDMOPSO算法对截割轨迹多目标优化模型进行求解.经仿真验证,算法的收敛性提高了约90%、