智能材料在微机械中的应用及发展

论述了微机械的发展现状,综述了硅、形状记忆合金、压电陶瓷、超磁致伸缩等智能材料在微型机械中的最新应用及发展趋势。提出了智能材料结构在微型机械中应用的几个关键问题。     

406～920nm的绝对光谱响应高准确度标度

描述美国国家标准与技术研究院所建立的４０６￣９２０ｎｍ绝对光谱响应标度，该标度完全是建立在探测器测量基础上的，并可溯源到ＮＩＳＴ高准确度低温辐射计。硅光电二极管光吸收探测器被用来将光功率测量由ＨＡＣＲ传递到进行日常校准的单色仪装置。传递也包括建立硅光电二极管光吸收探测器的量子效率模型，最后给出了这些测量为基础的ＮＩＳＴ现有能力的简单介绍。     

B737飞机变速恒频电源分析

分析Ｂ７３７飞机变速恒频电源的基本组成、工作原理，介绍按谐波抑制原理的正弦脉宽调制技术，给出试用结果和存在的主要问题，指出ＶＳＣＦ飞机电源的应用前景。     

彝家女人的百褶裙之梦

有人的地方就会有梦。梦也许是人生命中最为瑰丽的部份。在布拖县补姆湿地旁的一个彝族小村庄里，我发现了梦的存在。因为这梦的存在，我觉得我的心和彝人的心不再遥远，我的心与她们一起为生活对生命尊严的挑战而感到颤抖。     

航空发动机虚拟自学习控制方法研究

随着人工智能技术的发展，智能航空发动机逐渐成为当今航空领域研究的热点。传统的航空发动机控制对发动机模型的依赖性过强，而基于发动机气热动力学公式的机理建模会引入较大的建模误差，给控制器设计带来困难。对此，提出一种基于强化学习的航空发动机控制虚拟自学习方法，首先利用航空发动机的试验数据通过LSTM 神经网络建立虚拟学习环境，然后采用深度强化学习TD3 算法，在虚拟环境中训练智能控制器，最后采用JT9D 发动机模型验证智能控制器的性能。结果表明：相比于传统PID 控制，智能控制器产生的超调量更小，调节时间更短。     

一种非接触光外差轮廓仪

介绍了一种纳米级非接触超高精度光外差轮廓仪。该量仪是基于普通光路的外差干涉仪,两束具有微小频差的激光束照射到制件表面:其中一束光被会聚后作为测量光针扫瞄制件表面;另一束光则被用作参考光束。这两束光经反射后形成干涉,所得信号的光程差与制件表面高度变化成正比。量仪的横向分辩力小于2μm,垂直分辩力小于1nm。制件不需要进行大的调整。制件表面同时亦被作为测量参考面。经光电转换后,信号由微机处理,从而快速完成测量、计算、显示与打印各种参数与图形。     

EXPERIMENT RESEARCH ON DYNAMIC LOAD IDENTIFICATION TECHNOLOGY BASED ON GENERALIZED ORTHOGONAL POLYNOMIAL THEORY (GOPT)

Dynamicloadisoneoftheimportantoriginalparametersinstructuraldynamicanalysis.Ithasobviousinfluencestodynamicsdesign,vibrationcontrols,activecontroltechnologyandsoon.Sincel97O,manyresearchitemsinthisfieldhavebeenaccomplishedintheworld-Sometheoriesandexperimentalmethodsofdynamicloadidentificationhadbeencreatedinfrequencydomain[l'2J-Howeverftherearesomedisadvantagesthattheycouldbeadaptedonlytoidenti-fythesteady-stateloadandnottoidentifythetransientload,suchasshockloadwithshortsampling.Forvarious…     

当代创新的五个社会特征

本文以当代世界科技创新活动为背景，分析了当代创新的社会性、效用性、时效性、持续性和系统性。     

基于全局稀疏地图的AGV视觉定位技术

为了实现自动导引车（AGV）在复杂工业环境下的高精度定位,克服环境变化给定位带来的影响,提出了基于全局稀疏地图的视觉定位方法。首先,设计了大容量二维编码点,作为人工路标铺设在工业环境的地面;然后,基于一种四边形识别算法,在复杂工业环境中准确分割和识别二维编码点;最后,利用二维编码点提供的编码信息,鲁棒匹配图像中的特征点,并以此为基础,使用一种分参数块优化的三维重建策略,实现了工业环境的大规模地图构建,为AGV视觉定位提供了一种稀疏电子地图。AGV视觉的定位通过匹配车载视觉传感器图像中的特征点和稀疏电子地图实现。停车重复定位精度小于0.5 mm,角度偏差小于0.5°,轨迹平均位移误差小于0.1%。实际应用结果表明,该方法能在复杂工业环境中实现AGV视觉的定位,定位的速度和精度方面都满足工业应用的要求,为AGV的视觉定位提供了新的思路。