汽室型铷原子频标中微波腔的小型化

讨论了实现汽室型铷原子频标微波腔小型化的技术途径,给出了自主研制的小型化微波腔的三维仿真结果和外型结构,介绍了以新研制的小型微波腔为基础构成的小型化腔泡系统。小型化微波腔的研制成功,使整个物理系统的体积减小。在小型化的条件下,整机短期频率稳定度达到了国际同类产品水平。     

基于电子商务专业学生的专业能力量表研究

在相关研究的基础上,编制网络行为编好测量量表,对403名电子商务专业大学生进行实测,并对调查数据进行探索性因子分析和验证性因子分析。分析结果显示:该专业学生专业能力主要包括四种类型;所提取的4个因子与构想的专业能力结构模型拟合较好,量表具有满意的信度和效度。     

长输管道工程测量投影长度变形的应对措施

长输管道工程测量投影变形的存在是不可避免的,本文首先分析常用的横轴墨卡托投影(涵盖我国常用的高斯-克吕格投影)变形的理论基础,然后针对《长距离输油气管道测量规范》对线路和站场的测量精度要求,分别提出应对措施,总结了应用经验.     

板和型材均含有裂纹的加筋板应力强度因子计算

本文应用复变应力函数和分区广义变分原理,提出了确定型材和板有裂纹的加筋板应力强度因子的计算方法。采用复变应力函数使裂纹的边界条件精确地得到满足,应用分区广义变分原理使其它边界条件近似地得到满足。本文应用加筋条为角材,其中一根角材含有边缘裂纹,板含有中心裂纹的加筋板,在垂直裂纹平面的远处受均匀拉伸载荷为例,给出了应力强度因子的计算公式。对一特定的结构参数,给出了应力强度因子随裂纹长度变化曲线。     

伞形膜结构组合屋盖风荷载特性的风洞试验研究

结合井冈山机场航站楼的风洞试验,分析了伞形膜结构组合屋盖平均风压与脉动风压的分布特性,并从平均风压与脉动风压相关性的分析中讨论了准定常理论的适用性,同时探讨了脉动风压的概率分布,并对峰值因子的取值提出了建议,论文提出对不同紊流区应分别对待的观点,获得了可用于指导一般伞形组合屋盖结构抗风整体设计和局部设计的规律.     

单相功率因数校正变换器的建模与仿真

根据单相功率因数校正变换器的结构和工作原理,建立了一种基于 MATLAB 的仿真模型,该方法具有原理清晰、仿真时间短、占用资源少的优点。     

基于模糊在线调整权重因子的三相六开关容错逆变器驱动异步电机FCSMPTC

为了进一步提高异步电机的控制性能,减小磁链和电流脉动,针对传统异步电机有限控制集模型预测转矩控制(FCSMPTC)中目标代价函数权重因子的配置问题,提出一种模糊在线调整权重因子的异步电机FCSMPTC方法。通过判断转矩和磁链误差,采用TakagiSugeno模糊控制方法实现对权重因子的动态调整,并给出了模糊论域和相应的模糊规则设计。同时考虑到三相异步电机驱动系统中逆变器开关故障给控制系统带来的影响,采用三相六开关容错控制策略对系统进行容错控制。仿真结果表明:该控制方法能够平滑磁链和电流输出,减小电流谐波。     

基于高功率因数控制的永磁同步电机无电解电容驱动系统控制策略

永磁同步电机无电解电容驱动系统因其成本与寿命的优势,在白色家电领域逐步得到广泛的应用。然而,由于使用小容量的薄膜电容取代大容量的电解电容,母线电压会以两倍工频波动,在母线电压处于波谷时,逆变器输出电压容易饱和,导致控制性能恶化,网侧电流畸变。因此,提出了一种基于高功率因数控制的转矩控制环和电压矢量修正策略,能够有效提升网侧功率因数,抑制网侧电流谐波并符合IEC 6100032标准。该算法的有效性通过仿真得以验证。     

高稳定度低温蓝宝石微波频率源设计

利用蓝宝石晶体在低温下具有低损耗的特点,设计并研制了本征模式为WGH_12,0,0的蓝宝石微波腔。当温度稳定在6.4K时,其Q值能够达到4.0×10⁸。以此微波腔为基础,形成正反馈振荡回路,并根据POUND电路原理对环路中振荡信号的相位进行控制,提高整机稳定度指标。为满足频率互比测试的需求,采用共用一个低温装置的方案,构建了两台低温蓝宝石微波源,一路输出频率为9.204GHz,另一路输出频率为9.205GHz,两路信号混频,并用时间间隔计数器测量差频信号的频率。经计算,低温蓝宝石微波频率源的秒级频率稳定度达到了3.28×10^-15。     

柔性铰接板振动测量及迭代学习主动控制

大型柔性板状结构广泛应用于航空航天领域,这种结构特性极易引起低频振动,针对这一问题以柔性铰接板为研究对象,探究了柔性铰接板在受外部激励作用下弯曲模态的振动特性.为此搭建了一套用于测控柔性铰接板振动特性的实验平台,采用了立体视觉和压电陶瓷传感器分别检测柔性铰接板的振动信息,以此信息作反馈,采用了变遗忘因子的迭代学习控制方法对柔性铰接板的振动进行主动控制,同时以PD控制的实验效果作为对比.实验结果表明,不论是大幅值的快速衰减还是小幅值的残余振动抑制,迭代学习控制效果都优于PD控制.