一种新型软开关推挽三电平直流变换器

由于传统推挽直流变换器中开关管的电压应力高（输入电压的两倍），故该变换器的应用范围受到限制。本提出了一种新型的零电压零电流开关PWM推挽三电平直流变换器，其中开关管的电压应力为输入电压。对该变换器采用移相控制，可以发现超前管只能实现零电压开关。加入阻断电容和阻断二极管可以使滞后管实现零电流开关。在这种控制方式下该变换器克服了传统推挽变换器存在的偏磁现象，开关损耗大，开关管有电压尖峰等缺点，使得其变换效率更高，有更广的应用范围。该变换器的工作原理在一个600W，50kHz的实验样机上得以分析和验证。最后，本还提出了另外几种零电压零电流开关PWM推挽三电平直流变换器。     

基于仲裁环的光纤通道性能分析

随着航空电子系统的发展,光纤通道技术正在逐渐取代传统的总线型通信网络。仲裁环作为一种经济的光纤通道拓扑结构,目前得到了较广泛的研究。本文利用OPNET modeler建立了光纤通道仲裁环及其节点状态机模型,并通过仿真对基于仲裁环的光纤通道性能进行了分析,为深入研究光纤通道奠定了理论基础。     

基于知识图谱和自动机器学习的软件缺陷预测

不稳定和召回率低效的软件缺陷预测模型难以在行业领域应用,为解决稳定和高效各项性能评价指标的软件缺陷预测模型在工程实践应用的问题,提出了一种基于知识图谱和自动化机器学习的软件缺陷预测方法AutoKGGAS,首先获取软件缺陷预测模型数据,对知识建模、知识获取、知识融合、知识储存与知识计算等知识图谱构建技术研究,实现知识图谱...     

多功能水冷壁排管爬壁机器人的研制

介绍了一种新研制开发的永磁吸附式双履带结构爬壁机器人,主要应用于火力发电站的大型排管锅炉中的水冷壁排管壁面的清扫和检测,并能够在检测到壁面厚度小于预置的极限值处发出报警信号、打标记,具有较高的推广应用价值。文中阐述了该机器人的结构、磁路的优化设计、自动测厚、打标系统和控制系统的研制。目前,该机器人已经经过多次现场试验。各项指标均已达到设计要求。     

具有参数编程功能的陶瓷刀片磨削加工数控系统

提出了一种适用于陶瓷刀片加工的新的插补算法,介绍了基于此算法的陶瓷刀片磨削加工数控系统。此插补算法大大简化了系统设计,提高了刀片的加工精度。用该系统精心设计的５个加工指令,即可完成所有标准刀片和大部分非标准刀片的加工编程。利用系统的参数编程功能,操作者只需选择刀片形状并输入刀片参数,系统可自动生成零件加工程序,完成刀片的加工。     

参数曲线的自适应插补算法

参数曲线插补是高性能ＣＮＣ系统实现复杂轨迹控制功能的重要技术基础。文中提出了一种ＣＮＣ系统参数曲线的实时插补算法,基于参数预估、误差控制及参数校正的策略,实现了参数曲线的高精度快速插补。理论分析与仿真表明,该算法与现有的插补算法相比,不仅速度误差小、实时性好,而且插补速度能随曲线曲率的变化自适应调整,确保加工精度达到给定要求。此外,本算法具有良好的实现通用性,可以适用于样条等各种参数曲线。     

旋转直管流场的数值模拟

根据旋转坐标系下的 Favre平均 NS方程以及旋转条件下的流动特征 ,修改了 B/ L湍流模型 ,并提出了一种旋转条件下出口边界压力分布的给定方法 ,对已有的 NAPA通用湍流计算软件进行了改进和发展 ,并计算了旋转直管中的流动。通过与实验数据的比较 ,文中的计算结果与实验结果吻合较好 ,正确反映了流动特征和物理现象 ,验证了修改后的 NAPA软件的可靠性。     

非接触光测物体大位移研究

提出了一种非接触光学法－单光栅双图像法测量物体位移的新技术，利用两个正交的图像记录系统，在试件作大位移后，记录被平行多光束照射形成的光点所覆盖的试件的图像，借助于记录光路系统几何表数，可建立一联立方程组。解此方程组，就可得到被测物体上诸光点所表示的测点的位移大小和坐标值，文中还论述了度件图上测点位置的确定和修正方法，导出了被测物休图像负片上测点的实际坐标的计算公式，实验结果证明，本文提出的测量理论是正确的。     

连续变迎角测力试验技术在大型暂冲式跨声速风洞中的应用

由于暂冲式高速风洞运行时间短暂,普遍采用阶梯变迎角方式进行静态测力试验,其试验信息量难以满足先进飞行器研制的试验需求.为在暂冲式高速风洞中获得更为详尽的气动力信息,在2.4m跨声速风洞中进行了连续变迎角测力试验技术应用研究.主要介绍了该项试验技术的基本特点,给出了J7标模的主要试验结果.结果表明,该项试验技术获得的气动力数据与常规阶梯方式具有很好的一致性,可以满足工程实用的要求.     

SVM和神经网络在电能质量扰动分类应用中的对比

提出了一种电能质量动态扰动特征向量的提取方法,分析比较了多种分类器对电能质量动态扰动的分类能力。首先采用小波包分解算法对电能质量信号某一频段内的信息进行精细分解从而提取出特征向量,然后针对该特征向量构造了相应的BP神经网络、学习向量量化(Learning vector quantization,LVQ)神经网络、自组织特征映射(Self-organizing map,SOM)神经网络及支持向量机(Support vector machine,SVM)分类器,并模拟实际电网中的复杂扰动信号提取其特征向量集,对多种分类器的分类能力进行对比。仿真结果表明,在较复杂的电能质量扰动情况中,支持向量机分类器仍能实现对信号的精确分类,对电能质量监测具有很好的应用价值。