基于GSM网络的干式变压器温控数据传输系统

本文介绍了基于GSM远程无线干式变压器温度数据传输系统的结构、原理与软硬件设计。     

超声振动体的耦合振动研究

对一些典型的大尺寸超声振动体如圆柱体、空心圆柱体、长条形六面体和大矩形六面体。本文用通用有限元软件对耦合系数的分布进行了分析，并在耦合振动频率方程的基础上研究了耦合系数与耦合振动的强度之间的关系。     

"空军航空修理物资管理信息系统"的设计与实现

本文首先分析了空军航空修理企业的管理特点，然后详细论述了空军航空修理物资管理信息系统的设计原则、网络方案、总体结构及软件设计方法。     

干式变压器数据采集与控制系统的设计

介绍了一种基于V/F变换的高精度干式变压器数据采集与控制系统 ,采用LM2 3 1A/F变换芯片和89C5 2单片机实现工业现场测量对象的A/D转换。V/F变换器具有高精度 ,高线形度 ,且外围电路简单的特点。采用单片机直接与V/F变换器连接进行A/D转换 ,不需要额外的硬件电路 ,充分利用硬件资源 ,精心设计软件 ,系统分辨率可达 12位 ,转换精度可达 0 .0 2 %。当传感器与上位机距离较远时 ,可以采用RS -4 85接口或无线数据发送 /接收模块实现远距离的数据通信     

复合材料元件吸能能力的数值模拟

运用MSC／DYTRAN有限元软件，对碳纤维一环氧树脂“┼”字型、“┬”字型、“┐”字型3种典型复合材料元件的破坏过程、峰值栽荷、平均栽荷和能量吸收能力进行了数值模拟研究。鉴于MSC／DYTRAN有限元软件不能直接用于复合材料的吸能分析，分析时采用了等效的方法。将复合材料结构元件的数值计算结果与准静态轴向压溃试验的结果进行对比，两者较为一致，从而说明运用该有限元软件并采用等效的方法模拟复合材料结构吸能能力的可行性。     

液体压力激波加工技术研究

机械产品的零部件，通常需要通过成形与改性才具有所需形状及实用功能，本文提出了一种新型材料成形与改性加工的方法——液体压力激波加工。采用脉冲超声波聚焦技术，通过压电陶瓷激波发生器在液体介质中产生高能瞬时压力激波，对材料进行冲击，产生变形或表面改性。经过理论研究和试验验证，初步掌握了液体压力激波的产生、激波能量的控制和激波加工的动力学机制。这种加工方法具有能量可控性好、成本低廉和安全高效等优点，非常适合具有复杂结构和型面的中小零件加工，是一种颇具竞争力的先进制造技术手段。     

一种微机器人轮式驱动器的运动稳定性研究

本文从动力学角度出发,建立微机器人轮式驱动器的运动方程,并分析微驱动器运动稳定性的各种影响因素,得出造成微驱动器运动产生振动主要是存在动载荷。通过使用一相对运动弹性杆组成的模拟传动机构在微小传动力实验台进行传动力试验,试验结果表明弹性杆在啮合过程中产生了不稳定的变传动力,这种变传动力正是影响微驱动器运动产生振动的重要因素。     

基于粗集的调度Agent知识库建模研究

首先通过相识集、招标集、投标集和中标者的概念，描述了车间调度系统中的调度Agent与资源Agent间任务分配的招投标关系；运用粗集理论，基于任务的属性和资源Agent完全任务的成本、质量、负荷和时间等属性构造决策表；在分析了决策表的特征基础上，生成调度规则集，即调度知识库；最后给出车间调度Agent的调度过程算法。     

捷联惯导系统的圆锥误差补偿算法研究

非互易向量的确定与补偿是影响高动态、恶劣振动环境下捷联惯性导航系统姿态矩阵计算的重要问题。为了补偿由此引起的圆锥误差，本文对一些传统算法进行了分析和研究。由于以往各种算法一般都需要输入信息为角度信息，但对于高动态、恶劣振动环境，角速度信息更有工程意义，所以针对输入信息为角速度的情形，提出了一类新的姿态算法，通过对比传统的算法，新算法在同样计算量、存储量的情况下有较优的性能，算法的精度较传统的算法高。另外，对新的姿态算法进行了误差分析．为其参数选择提供了选择标准，有工程实用价值。     

基于Poisson模型的湍流退化图像多帧迭代复原算法

随着航天空间技术的发展，空中目标的成像探测研究越来越重要。受大气湍流的干扰，观测到的目标图像是严重模糊的。为了从观察到的多帧含噪的湍流退化图像中将目标原图像有效地恢复出来，本文提出了一种新颖的基于图像统计模型的图像复原算法。跟据图像Poisson概率模型建立了有关多帧图像数据的对数似然函数，通过极大化该对数似然函数，推导出了目标图像及各帧图像点扩展函数的迭代求解关系。同时。将点扩展函数的支持域等先验条件有效地加入到迭代计算过程中，以便快速地利用迭代技术将目标图像和各帧点扩展函数估计出来。该算法能用少数帧图像极大程度地恢复出目标图像。为了验证本文算法的恢复效果和可靠性，对在强噪声污染条件下的湍流退化图像进行了恢复实验，实验结果表明本文算法对空中目标湍流退化图像的复原是非常有效的。