高压直流巡检机器人磁力悬浮方法

针对架空高压直流输电线路轮臂式巡检机器人行走轮打滑及磨损问题,提出了一种基于高压直流磁场的磁力悬浮方法,利用通电线圈在高压直流磁场中所受的安培力使机器人悬浮。通过建立磁悬浮装置物理模型,分析了磁悬浮力与物理模型参数之间的关系;利用COMSOL软件对磁悬浮装置模型进行仿真,将磁悬浮力的仿真结果与理论模型计算值进行比较分析,结果表明模型在不同的系统参数下均能产生符合理论计算的悬浮力;进一步仿真分析防振锤对磁悬浮力的影响,结果表明,防震锤对磁悬浮力影响非常小。最后,根据提出的磁力悬浮模型搭建磁力悬浮最小系统并进行实验,实验结果表明,本文提出的磁力悬浮方法是可行的。     

丙烯酸2-乙基己酯与丙烯酸羟乙酯共聚合成高吸油性树脂的研究

以丙烯酸2-乙基己酯和丙烯酸羟乙酯为单体进行共聚合,聚合体系中并不加入交联剂,采用悬浮聚合的方法制得自交联型高吸油性树脂,测定了树脂的吸油性能。系统地研究了影响树脂吸油性能的诸多因素,包括单体配比、引发剂用量、油水相比等。结果表明:树脂的吸油倍率随着单体配比、引发剂用量、油水相比的变化而出现一最佳值,而且树脂对不同油品的吸收能力并不相同,其吸油倍率依次为:甲苯>苯>环己烷>煤油,吸收甲苯可达21.5gg-1, 吸收苯可达20.5gg-1,对不同油品的吸收能力不同这一现象从理论上进行了解释。同时,还测定了树脂的吸油速率和热失重曲线,结果说明树脂在吸油4小时后达到饱和吸收,在370℃以下不分解,说明该树脂在常温下稳定,是一种理想的工业用废液的处理剂。     

Local measurements of fluid and particle velocities in a stirred suspension

An experimental approach is proposed for the measurement of the local behaviour of continuous and dispersed phases in a stirred suspension at low particle concentrations (0.5 vol.%). The basic principle involves the simultaneous measurement of the local velocity and particle size with a phase Doppler velocimeter and the separation of the data obtained from large particles (representing the dispersed phase) and very small particles (representing the motion of the continuous liquid phase).This technique was applied to the investigation of a fully baffled cylindrical vessel, with a flat bottom, stirred by an industrial axial propeller. The diameters of the vessel and the propeller and the vertical clearance were 0.3 m, 0.14 m and 0. l m respectively. The liquid was water and spherical glass particles were used as the dispersed phase.In the absence of particles, the circulation pattern created by the propeller in the middle plane between two baffles revealed a major circulation loop in the lower part of the vessel and a minor contra-rotative loop in the wall surface corner. The calculated pumping coefficient, circulation flow number, non-dimensional time of renewal and circulation time were 0.62, 0.89, 11.76 and 8.15 respectively. The tangential velocities remained at values of less than 15% of the impeller tip velocity in the plane of the measurements.Axial, radial and tangential mean and root-mean-square velocities for the carrier liquid phase and particles were measured in the two-phase flow, using particles with a mean diameter of 253 μm. These measurements showed that the particles lagged behind the liquid phase in the upward parts of the flow field, but were ahead in some downward parts. The root-mean-square axial velocities obtained for the particles were always greater than these obtained for the continuous phase. Non-homogeneities in the suspension were observed by the local mean diameter field. The effects of the stirring rate and size of the particles were also checked in the upward part of the flow in the vessel.     

基于判别式的核独立元分析*

核独立元分析（KICA）法是近年来发展起来的核化算法,但难以将其用于故障诊断问题。为了解决该问题,对两种核独立元分析算法——基于受限协方差测度的方法KICA2和基于核互信息测度的方法KICA3进行变形得到适用于分类或故障诊断的形式。进一步分析了KICA2与一种核偏最小二乘（KPLS）方法的等价性以及KICA3与核主元分析（KPCA）的等价性。最后对Tennessee Eastman过程进行仿真,说明了方法的有效性。     

三塔悬索桥刚性中塔的鞍缆防滑技术

为了解三塔悬索桥刚性中塔不同结构的鞍缆防滑效能,提出5个方案,即在跨中设置中央扣、改变矢跨比、在塔根和主缆间设置扣索、在塔顶处设置钢结构构件、在索鞍两侧主缆上添加辅助拉索.有限元法和解析法的结果显示,中央扣和扣索方案的效果甚微,其余3个方案则十分有效.据此给出相应设计建议.     

IPSO—BP算法在半主动悬架控制中的应用

为了改善半主动悬架的性能,提出采用改进的粒子群优化(improved particle swarm optimization,IPSO)-向后传播(back propagation,BP)算法作为半主动悬架自适应控制,该算法将标准粒子群算法进行改进,用以改善粒子群全局收敛性和收敛速度,并将改进后的IPSO算法作为BP神经网络的学习算法,用于半主动悬架的自适应控制.自适应控制器采用了双神经网络单元结构,一个作为输入端的控制器,根据路面输入调节半主动悬架阻尼值,另一个作为半主动悬架的辨识器,并进行在线识别.通过该控制器进行半主动悬架自适应控制数值仿真,结果表明,基于该算法的控制器明显改善了汽车的舒适性和平顺性,使得车身的垂向加速度比粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)-BP半主动悬架的降低了21.73%,提高了汽车悬架的性能.     

三塔悬索桥刚性中塔的鞍缆防滑技术研究

为了提高三塔悬索桥刚性中塔的鞍缆防滑安全度,研究了5个方案即在跨中设置中央扣、改变矢跨比、在塔根和主缆间设置扣索、在塔顶处设置钢结构构件、在索鞍两侧主缆上添加辅助拉索等的有效性。以泰州长江大桥为工程背景,结合有限元数值方法和解析法,证明了中央扣和扣索方案的效果甚微,而其余三个方案则十分有效,并给出相应的设计建议。     

碳纤维主缆鞍座处抗滑移试验

为了解悬索桥碳纤维增强复合材料(carbon fiber reinforced plastic,CFRP)主缆在鞍座处的抗滑移性能,对CFRP丝-鞍座界面的摩擦系数进行实测,结合实桥分析了多种鞍座两端CFRP主缆轴向拉力比对应的抗滑稳定安全系数.研究表明,CFRP主缆-鞍座界面的摩擦系数与界面压力无关;CFRP丝表面形式对摩擦系数有较大影响,微压纹单丝在鞍座处摩擦系数超过0.496;实桥中,当鞍座两端主缆轴向拉力比在1.02～1.08时,CFRP主缆鞍座处抗滑稳定安全系数大于4.7.     

核独立分量分析在机械振动信号分离中的应用

针对旋转机械振动信号成分复杂,甚至表现出非线性特征,文章采用核独立分量分析(KICA)对其进行预处理。与独立分量分析(ICA)不同,KICA是通过非线性映射在高维特征空间上构建了核化的目标函数,并引入核方法实现该目标函数的优化操作。仿真实验中通过比较KICA、ICA和传统KICA(DKICA)的分离信号与源信号之间的相关系数,文中介绍的KICA对混合信号分离处理具有更高的准确性和鲁棒性;实测数据实验验证,经过KICA处理的机械振动信号,其表征的振动信息更为单一,使得隐含的特征频率得到凸显,为进一步处理和分析奠定良好基础。     

基于Gabor滤波和神经网络的人脸检测方法研究

文章针对复杂背景下彩色图像中人脸检测算法复杂度大、计算时间长的问题,提出了一种改进方法。对输入图像进行自适应光照补偿,按色彩变化建立YCbCr肤色模型,筛选潜在人脸区域;对该区域进行Gabor滤波获得图像特征向量,用主成分析法对其降维;利用经训练的神经网络对候选区域进行判别。仿真实验表明该方法检测算法复杂度明显降低,精度可以达到95%以上。