基于BHM-EcoFlow模型的汉江中下游河段水文-生态响应关系研究

河流水文-生态响应关系是确定生态流量阈值的科学基础。针对当前河流水文-生态响应关系研究中生态数据不足且生态建模难度大的问题,建立了基于贝叶斯层次分析法的BHM-EcoFlow（Bayesian hierarchical modelling-ecological flow）模型,该模型将河流不同河段及同一河段不同站点间的先验知识与实测数据相结合,可有效利用短系列数据,实现河流水文-生态响应关系的模拟。采用汉江中下游干流2011年的水文、生态数据,模拟了浮游植物细胞密度与流量、混合层温度间的关系,计算了不同流量条件下各河段的浮游植物密度。结果表明：BHM-EcoFlow模型提高了短系列数据的可用性,对汉江中下游干流的水文-生态响应关系具有良好的识别能力,为确定生态流量提供了科学依据。     

一种全最小二乘算法及其在非线性滤波器中的应用

针对输入输出观测数据均含有噪声的滤波问题,提出了一种稳定的总体最小二乘自适应算法。该算法以系统的增广权向量的瑞利商(RQ)与对增广权向量的最后元素的约束的和作为总损失函数,利用梯度最陡下降原理导出权向量的自适应迭代算法,并将该算法应用于非线性Volterra滤波器。研究了算法的稳定性能,提出的算法不仅有良好的收敛性能,而且在权向量的自适应迭代时不需要标准化处理,使得算法的实施更为简单。仿真实验表明,无论在线性系统或非线性系统,本文算法的收敛性能,鲁棒抗噪性能和稳态收敛精度明显高于其它同类总体最小二乘算法。     

泰安抽水蓄能电站1∶1.5缓长边坡预裂爆破施工

1∶1.5缓长边坡预裂爆破技术在山东泰安抽水蓄能电站开挖施工中得到了很好的应用,所有边坡均采用该技术开挖并且质量验收优良率在80%以上.该技术利用的是现有常用钻孔设备和爆破材料,在爆破参数的控制、改进和选择上有突破.该技术解决了1∶1.5缓长边坡开挖难题,比较新颖实用,为施工生产提供了很好的实用技术,为以后同类水电工程施工提供了参考.     

逆变器寄生电容对永磁同步电机无传感器控制的影响

逆变器非线性特性会对基于高频注入法的永磁同步电机转子位置和速度观测产生影响,不利于电机的精确控制。在分析逆变器非线性特性中寄生电容效应及其对高频载波电流响应影响的基础上,提出了一种旨在减小此非线性影响的新颖补偿方法。此方法直接利用高频电流响应中的正序电流分量对包含转子位置信息的负序电流分量进行补偿,使作为位置观测器输入的误差信号更为精确。仿真和实验结果证明了此补偿方法的正确性,有效提高了转子位置检测精度,且具有良好的动稳态性能。     

永磁同步电机改进型滑模观测器无传感器控制

传统滑模观测器存在抖振和高次谐波的问题,难以满足系统高性能调速要求.为改善这一问题,设计并实现了一种将反电势估算值反馈引入到定子电流观测计算中,并采用扩展卡尔曼滤波器和饱和函数的改进型滑模观测器转子位置估算方法.通过实验结果表明,该改进型滑模观测器能在很大程度上削弱抖振和高次谐波带来的负面影响,并具有良好的鲁棒性及动态跟踪性能.Maflab仿真及DSP实验验证了该改进型滑模观测器的有效性与实用性.     

普修课教学中形体训练方法研究

形体训练深受广大学生与老师喜爱。因为现阶段社会在不断发展,并且教学观念在不断更新,教学手段、形式以及目标也在不断进行改革,所以在对发展趋势进行掌握的同时,也应该对教学优势进行充分发挥。本文首先介绍了形体训练的主要内容,然后对形体训练的主要方法进行研究。     

蚁群K-medoids融合的聚类算法

蚁群算法能够在没有任何先验知识和人为干预的情况下实现自主聚类,并且鲁棒性较强,易于与其他算法相结合。但蚁群算法消耗时间成本较大,效率较低。而K-medoids聚类是一个基于划分的经典聚类算法,该算法聚类速度快、聚类效果好而被广泛应用于各种聚类处理中。但需要人为确定簇数目,并对初始簇中心的依赖性较强。针对以上问题,提出了结合蚁群算法和K-medoids的聚类算法（AKCA）,该算法融合了蚁群算法和K-medoids算法各自在聚类上的优点。实验结果表明,该算法对于小型数据集具有运行效率高、聚类质量好和自适用性强等优点。     

烟台北方造船厂景观改造设计研究

通过对烟台北方造船厂的历史发展与现状的调查研究,结合现代的景观设计手法对场地进行新的设计与开发,使原本已经衰败的场地重新换发新的活力,打造成为具有烟台特色的滨水工业景观,成为烟台旅游的新亮点。     

一种后悬挂固定座的创新工艺设计

后悬挂固定座是一种形状非常典型的零件.此件位于车身后部,与轮罩内板和轮罩外板匹配焊接.它的主要作用是作为后悬挂总成安装固定的支撑,承受车身振动,传递悬挂载荷,同时加强轮罩总成的强度.后悬挂固定座是车身重要零件,涉及到车身安全和整车性能,因此后悬挂固定座的零件质量和尺寸精度非常重要.     

基于空间约束的快速鲁棒特征匹配优化

该文提出一种基于空间约束的快速鲁棒特征(SURF)匹配优化算法,称为SC-SURF。首先通过SURF算法检测和匹配图像的特征点。然后根据最近邻比例越低其匹配精度越高的特点,得到按最近邻比率排序的匹配点。并以最优匹配点作为参考点生成新的坐标系,利用空间位置关系地图对每对匹配点进行编码。同时为了简化随机抽样一致性(RANSAC)算法,选择尽量少的最优匹配点对作为RANSAC的代表测试数据集,并由该测试数据集拟合目标投影变换矩阵。最后结合匹配点间的空间位置关系和简化的RANSAC算法对匹配点进行几何校验。实验表明该方法在达到良好匹配精度的同时,具有鲁棒性强,匹配速度快的优点。