具有自标定功能的光纤光栅位移传感器

为了解决光纤光栅(Fiber Bragg Grating, FBG)位移传感器易受温度、振动等外界因素影响而导致测量重复性差的问题,本文利用磁铁非接触的力传递特性,以光纤光栅为核心元件,工字型梁、永磁体等为辅助元件研究了一种无接触的FBG位移自校准装置。利用移动端磁铁与位置标定端磁铁位置重合时,工字型梁所受磁力最大,进行位置信息的自校准,进而提高FBG位移传感器的测量重复性和测量精度。通过将自校准装置安装在卷尺结构的位移传感器上,对其传感特性展开实验研究,结果表明：在0～360 mm的测量范围内,校准前平均均方根误差为5.838 mm,校准后平均均方根误差为0.953 mm。本文采用自校准装置在很大程度上提高了FBG位移传感器的测量重复性,为位移传感器的环境适应性优化提供了一种新方法。     

智能监控中的神经网络模型及提高应用效能的方法

探讨了选取人工神经网络的误差反向传播（ＢＰ）模型应用于智能监控的优点；讨论了将其应用于制造系统的监控和诊断时应注意的问题；提出了旨在提高ＢＰ模型应用效能的方法即“最有效特征量原则”和“分步式”诊断流程。     

学为人师,大道至简—专访学大CEO金鑫

正说到底,学大所做的,不过是利用互联网和线下的师资力量,把人们关于教育习焉不察的常识与看上去很美的理论落地生根而已。学大的教育理念是"因材施教,有教无类"。这一国人口耳相传了两千多年的八字箴言在传统社会是靠家族的自然分流来实现的     

光纤布拉格光栅解调系统的光谱数据高速传送方法

针对工程应用中使用光纤布拉格光栅(fiber Bragg grating,FBG)测量炮膛温度瞬变、高频振动等信号时光谱成像法数据传输带宽高的需求,提出了一种基于直接存储器访问(direct memory access,DMA)的光谱数据高速传送方法,设计了基于Zynq的光谱数据高速传送硬件逻辑,利用光谱成像法原理搭建了FBG解调系统,实现了DMA方式的光谱数据同步传送以及FBG波长解调计算.数据传送仿真实验与FBG中心波长解调结果表明,解调系统可以将FBG光谱数据进行高速传送,数据传输带宽为320 Mbit/s,解调速率达到34 kHz,光谱数据传送具有较高的稳定性.     

论建设项目信息管理

本阐述了建设项目信息管理的目地、特点和分类,并从项目管理工作实际出发,介绍了建设项目信息管理系统的主要和发展前景。     

基于改进 EMD 方法的 FBG 传感网络光谱基线校正研究

针对光纤布拉格光栅(FBG)传感网络中,由于环境条件导致的光谱信号基线漂移问题,本文提出一种基于改进经验模态分解(EMD)的光谱信号校正方法。用该方法对仿真数据处理,处理后光谱可通过设置阈值划分出各FBG反射峰区,验证了改进EMD方法的可行性。通过实验采集在光纤通路损耗及端面反射影响下、产生基线漂移情况的FBG传感网络光谱信号,并使用改进EMD法、小波软阈值法和惩罚最小二乘法进行实时的光谱校正处理,运用高斯非线性拟合法计算正常和校正后光谱的各FBG中心波长。结果显示,运用改进EMD法校正后计算的各FBG中心波长,传感信号存活率分别提高48.9%和61.6%,平均偏差和偏差标准差最小,分别为4.33、6.28和6.01、6.58 pm。该方法校正后的光谱信号能为物理量检测提供可靠信息。     

新时期思想政治工作必须坚持以人为本

以人为本,是科学发展观的核心,也是思想政治工作的核心.在改革发展的新形势下,如何坚持以人为本,创造性地做好新时期的思想政治工作,实现经济社会的持续稳定和谐发展,是摆在思想政治工作者面前的一个重要课题.     

寰宇之内，尽为我心——专访乐视TV梁军

雪还没化，午后的阳光把路面打得闪闪发亮。     

Mg-9Zn-xAl合金的显微组织和力学性能

借助金相显微镜、扫描电镜、能谱分析仪、显微硬度计及电子万能试验机等研究了Mg-9Zn-xA(lx=2%、4%、6%)合金的显微组织和力学性能。试验结果表明:随着Al含量的增加,晶粒尺寸呈不断减小的趋势,合金中的第二相由断续状分布向连续网状转变;当Al含量为2%和4%时,合金主要由α-Mg基体相、τ-Mg32(Al,Zn)49相和MgZn相组成,当Al增加到6%时,合金主要由α-Mg基体相、τ-Mg32(Al,Zn)49相和少量Mg5Zn2A12相组成。抗拉强度随着Al含量的增加呈先增大后减小的趋势,当Al含量为4%时,抗拉强度为171MPa;伸长率和硬度随着Al含量的增加而逐渐增加,当Al含量为6%时,硬度为133HV。     

基于单温度传感器的数控机床主轴热误差建模方法研究

为了提高热误差模型的预测精度和减少布置在机床内部的温度传感器数量,提出一种基于单个温度传感器数据的主轴轴向热误差辨识模型。该模型的输入由单个温度传感器采集的数据处理生成,内部参数少,利用智能优化算法的全局寻优能力辨识模型参数,减少人工干预,使得模型泛化性更强。以某型号三轴机床为实验对象,通过机床切削工件,验证模型辨识效果。通过与神经网络主轴热误差预测模型对比分析及实验验证,结果表明：提出的热误差模型预测主轴轴向热误差的残差较小,预测精度较高,且具有内部参数少和泛化能力强等优点,可支持数控机床的集成应用。