高层建筑位移控制方案比较研究

通过对各种控制位移的结构体系方案的论述，结合工程实例，分析了在高烈度区高层建筑的位移控制方法和技术手段，并得出了提高竖向刚度和水平刚度都可以对结构位移进行有效控制的初步结论。可以为相同类型的工程结构提供借鉴经验。     

基于改进GM（1，1）的灌浆压力预测建模

为了解决灌浆手动控制系统控制精度较差和灌浆过程中不确定因素引起灌浆压力波动问题,确保灌浆工程质量,提出了灌浆压力的等维新息灰色预删GM（1,1）模型。并利用残差模型对原始数据模型进行修正。该算法不需要被控对象模型结构的先验信息,仅根据灌浆记录仪输出的压力离散值,利用灰色预测模型,实时进行一步预测,算法容易实现。仿真结果表明,预测平均误差小于3％,该方法的预测结果能够满足实际灌浆工程需要,而且预测压力输出比人工控制方式的输出压力波动小。     

基于鲁棒迭代学习的灌浆压力自适应控制

为了提高非线性、不确定和时变性灌浆过程中压力的控制精度,在分析灌浆过程数学模型的基础上,提出了灌浆压力的PID控制器参数的自适应调节方法.由神经网络预测模型对灌浆系统进行非线性建模,然后基于神经网络学习误差迭代优化PID控制参数.为了确保控制器参数矩阵在调节时灌浆压力能收敛于灌浆设计压力,采用了李亚普洛夫误差增量迭代函数,使得对每次采样时刻系统误差PID调节向量能渐近收敛于最优值,从而使模型跟踪误差最小.通过迭代反馈调节方法的压力输出同手工控制方法对比研究,仿真结果表明,此方法有更好的自适应能力,较好地跟踪了灌浆设计压力曲线.     

毛细色谱柱用于酒精和白酒的常规分析

毛细管柱与气相色谱仪联用，进行食用酒精甲醇、正丙醇、异丁醇、异戊醇的测定。灵敏度和误差均符合食用酒精标准GB10343-2002之要求；也适用于各种香型白酒的酯、醇分析，其检出限均优于DNP柱法。(陶然)     

基于遗传神经网络的装载机故障诊断研究

地下装载机工作环境恶劣,故障时有发生,后果极其严重。利用遗传神经网络法对地下装载机进行故障分析,验证了此方法的可行性,且具有实际应用价值。     

智能测量仪表中的标度变换问题

由于单片机的问世，给传统的测量仪器逐渐向智能仪器转变提供了一个基础。智能仪表的特点之一就是可打印或数字显示被测参量的大小，便于操作人中员监督和管理整个工业生产过程。关于论述智能仪表的显示和打印的文章较多，而其中一个隐含的技术问题，即在不同的系统中如何进行标度变换论及的较少，本文对这个问题进行了一定的阐述。     

灌浆压力测量误差的正交试验分析

灌浆规范中的灌浆压力是作用在灌浆岩体上的孔内灌浆压力。由于工艺的约束,现行灌浆监控过程常用孔口压力表示孔内灌浆压力,造成了灌浆压力的测量误差。针对非循环灌浆工艺,通过建立流体管道流动模型开展数值计算,采用多因素多水平正交法探究灌浆压力误差受浆液配比、浆液流速、灌浆孔深的相对影响,并采用统计法来分析不同工况下的显著影响因素。研究结果表明:灌浆压力较小时,灌浆压力误差普遍较大;若此时灌浆孔深且流速较大时,灌浆压力的测量误差则会超过灌浆压力仪表0.5%的精度要求,须进行误差补偿。其次,极差分析结果表明灌浆孔深是造成测量误差的主要因素,灌浆流速是第二个主要因素。而综合所有试验结果,浆液流速和灌浆孔深接近时,浆液配比越小,绝对偏差越大。结合上述正交试验和数值模型获取了不同工况下孔内灌浆压力值。     

螺纹拧紧扭矩的理论分析

螺纹的拧紧直接关系到机械的安全性,主要针对螺纹在拧紧的过程中螺桩从机匣壳体中被拔出,或螺桩和螺母中的螺纹发生较大变形导致失效的情况,通过对拧紧过程中摩擦的分析,阐述了螺纹拧紧力矩的计算方法。     

MATLAB环境下的实时数据采集方法

对Matlab中数据采集工具箱的使用方法和数据采集实现机理进行探讨,并给出两个实例证明,使用数据采集工具箱,在Matlab环境下进行实时数据采集不仅方便可行,而且编程极为简单.