HXD2型电力机车自动换端控制研究与实现

介绍了HXD2型电力机车自动换端控制技术,对相关控制原理进行了系统阐述.首先对自动换端功能进行了概述,然后对自动换端升弓原理进行了逻辑分析,最后对机车外重联模式下的自动换端控制进行了详细说明.     

系统保压阀在冰箱中的应用

针对某款冰箱通过冷凝器保压技术降低冰箱能耗.验证了不同环温、阀泄漏量、压缩机延迟开启时间对能耗降低程度的影响.另外在化霜前关闭电磁阀,抽取蒸发器中剩余冷媒,降低化霜能耗,优化整机能效.结果证明:1.不同环温下高压侧压力降低的幅度相近,保压阀对能耗的改善量差别不大;2.阀提前开启时间越短对降低能耗越有利;3.阀泄漏量降低增加保压阀节能效果;4.化霜时关阀抽空减小蒸发器中冷媒量,减小被冷媒吸收的热量损失,可缩短化霜时间0.5 min,使能耗改善0.4％.综合而言,以美的两门BCD360冰箱为例,增加泄漏量为0.004 L/min的保压装置,控制逻辑设置为与压缩机同步关闭,压缩机启动前2 min开启,化霜前关闭阀,压缩机运转0.5 min后,加热丝工作,耗电量减低0.0359 kW·h/24 h,相比原机能耗改善4.15％.     

松节油催化热异构产物的气相色谱-质谱分析

用气相色谱-质谱联用技术(GC-MS)对Pd/C催化剂上松节油直接催化热异构的反应产物进行了分析鉴定,共分离出46个峰,鉴定出43个化合物,其中主要产物为单环单萜烯苧烯、α-焦烯、1,3,5,5-四甲基-1,3-环己二烯、无环单萜烯3,4-二甲基-2,4,6-辛三烯、2,6-二甲基-2,4,6-辛三烯、双环单萜烯莰烯、单环单萜烃对伞花烃,其相对质量分数分别为:57.87%、2.92%、1.45%、5.59%、7.15%、2.78%、3.39%。分析鉴定结果表明,松节油在Pd/C催化剂上发生开环异构生成单环单萜为主反应,并伴随深度开环异构、分子间氢转移、水合重排等副反应,倍半萜只发生极少量的异构化反应,蒎烯转化率为90.04%,蒎烯可高选择性地开环热异构制备单环单萜苧烯,苧烯选择性为73.17%。     

非奇异H-矩阵的一个判定条件

应用对角占优矩阵的概念,通过对矩阵元素进行比较,利用矩阵理论中的一些方法和不等式的放缩技巧,构造相应的正对角矩阵.得出了判定非奇异 H-矩阵的一个新的充分条件,从而改进了已有的一些对非奇异 H-矩阵的判别方法,使得定理的适用范围明显扩大,并用数值例子说明了该判定条件的有效性.     

基于单片机的电器遥控器的设计

本文介绍了电器遥控器的特点,结构和工作原理.红外遥控技术是一种利用红外线进行点对点通信的技术,它是把红外线作为载体的遥控方式.由于红外线的波长远小于无线电波的波长,因此在采用红外遥控方式时,不会干扰其他电器的正常工作,也不会影响临近的无线电设备.该方案采用模块化设计,主要分为两个模块:红外发射模块和红外接收模块.     

基于能量差比率的DEW视频水印算法

提出了一种基于能量差比率的DEW视频水印算法,该算法选择在I帧视频图像块能量(纹理)分布均匀的区域嵌入水印,每个I帧中嵌入的水印相同。实验结果证明,该算法水印鲁棒性好,码率稳定,检测可靠性高。     

基于混沌特性的小波数字水印技术及实现

本文讨论了利用混沌序列对图像信号加密和解密的方法,提出了基于混沌特性的小波数字水印技术,具体包括水印嵌入算法与实现步骤、水印提取原理与过程、算法参数分析等;设计了基于混沌特性的小波数字水印仿真系统并进行了相关实验.结果表明,本文提出的数字水印技术具有良好的隐藏性、稳定性和鲁棒性.水印检测时不需要原始载体和原始水印图像,是一种比较理想的变换域盲水印算法.     

快速实现虚拟场景复杂建模的方法

利用面向对象的程序设计方法,将3DS文件的读取工作封装在一个类中,实现了将复杂3DSMAX模型转换到OpenGL场景中的过程,简化了OpenGL建模的复杂性,同时克服了3DSMAX编辑动画的不可交互性,提高了虚拟场景的绘制效率。该方法简洁清晰,易于理解,且导入过程中不易出现数据丢失的现象,同时方便移植到其他应用程序中。     

改进BM算法及其在网络入侵检测中的应用

传统BM算法存在一些无用的比较,影响了字符串的匹配速度,降低了入侵检测效率。为此,提出一种改进BM算法,并将其用于网络入侵检测系统的检测引擎中。实验结果表明,较采用BM算法的Snort检测器,改进BM算法构建的网络入侵检测系统可有效降低误报率和漏报率,提高入侵检测率与时间利用率。显然,这对提升网络入侵检测系统的整体能力非常有用。     

PSO-based K-means算法及其在网络入侵检测中的应用

PSO算法是一种基于群体智能的群优化和群搜索算法,效率高、收敛快。提出将其与K-means算法结合,用于网络入侵检测。实验表明,PSO-based K-means算法克服了K-means算法对初始聚类中心、孤立点和噪声敏感且易陷入局部最优解的缺点,收敛速度快,检测准确率较高。