数字化校园数据备份体系建设探索

随着高校信息化建设的推进,特别是数字化校园的广泛应用,重要数据越来越多地集中存储于学校数据中心。如何保障数据的安全成为亟待解决的问题。数据备份是确保数据安全的重要措施,本文分析了数据备份面临的挑战及应对方法,介绍了数据本地、异地备份的常用方法,设计了一套实用的异地数据灾备体系,并对未来的技术发展进行了展望。     

基于GA-BP的电涡流传感器称重系统的温度补偿

针对电涡流传感器在称重系统中的温度漂移问题,该文提出了基于遗传算法优化BP神经网络(GA-BP)算法对电涡流传感器进行温度补偿修正模型。通过对电涡流传感器做标定试验,并且利用LM35温度传感器监测其工作温度,建立GA-BP神经网络模型。该模型用遗传算法对BP神经网络的权、阈值进行全局的优化,克服了易陷入局部最优的缺陷。研究结果表明,补偿后的零位温度系数由2.723×10^-3/℃提高到1.099×10^-4/℃,灵敏度温度系数由2.956×10^-3/℃提高到6.877×10^-4/℃,均提高了2个数量级,满量程的相对误差由8.43%提高到1.93%,提高了1个数量级。成功实现了温度补偿的目的。     

双波长光度法测定染料木黄酮和黄豆苷元含量

利用双波长法同时测定大豆异黄酮中染料木黄酮和黄豆苷元含量。经扫描测得染料木黄酮最大吸收波长为261.6 nm,黄豆苷元最大吸收波长为249.4 nm。采用双波长光度法,选用黄豆苷元的测定波长对为249.4/272.8 nm,染料木黄酮和黄豆苷元合量在波长250.2 nm的等吸光点进行测定。黄豆苷元质量浓度在0～6μg/mL范围内符合比尔定律,染料木黄酮和黄豆苷元质量浓度在0～6μg/mL范围内符合比尔定律。     

虚拟仪器技术在自动测控技术专业实验中的应用

虚拟仪器技术不仅在信号检测和信号处理方面有广泛的应用,在工业自动化的测控系统构建方面也提供了强大的支持。就虚拟仪器技术在自动检测和过程控制课程的专业实验中的应用和典型实验开发作了重点介绍。利用NI公司的Lab VIEW软件配合多功能DAQ数据采集模块,开发基于虚拟仪器平台的自动化测控系统,有利于培养学生掌握虚拟仪器系统开发和应用的工程能力,得到较好的教学效果。     

射孔优化技术在涠洲油田的应用

射孔完井是油气田勘探开发过程中不可缺少的环节,对油气井产能影响很大。通过对射孔完井对产能影响机理的深入研究,找出了各种射孔参数对油气井产能影响的规律。结合涠洲油田的特点,以WZ2井为例分析确定了射孔优化所需的敏感参数,结合射孔工艺、地层条件和开发目的等实际情况,形成了一套科学系统的射孔方案优化设计方法;最终给出涠洲油田开发井的射孔优化设计方案,并对应用效果进行了分析,说明了射孔优化设计在提高油气井产能中所起的作用。     

坩埚炉衬材料对 TiCp/Fe复合材料组织及性能的影响

论述了用三种炉衬坩埚熔炼制备颗粒增强ＴｉＣＰ／Ｆｅ复合材料的试验方法,并对不同炉衬材料熔炼制备的复合材料的组织进行金相观察,对其力学性能进行测试．结果表明：采用石英砂炉衬坩埚熔炼制备的复合材料基体组织中杂质较多,力学性能低;采用石墨炉衬坩埚熔炼制备的复合材料的基体组织中有片状石墨析出,力学性能较差;采用镁砂炉衬坩埚熔炼制备的复合材料基体组织均匀,ＴｉＣ颗粒弥散分布,力学性能较好．     

运用FANUC 0-M系统宏程序功能编制螺旋形腔铣削宏程序

全功能数控系统具有户宏程序.宏程序是一种可由用户自行开发并可任意调用的包括变量运算、条件转移等指令的子程序.使用用户宏程序编程进行数控加工,可有以下优点:①大大缩短程序长度及所占数控系统的内存量.②一个用户宏程序适用于一系列同类型零件的加工,把相似零件的编程工作简化到最低限度.③减少了编程差错,提高了工作效率及可靠性.     

基于VERICUT的零件虚拟仿真加工研究

在将UG软件的CAM功能与VERICUT的仿真优化功能相结合的基础上,首先建立了配备FANUC系统的虚拟三轴数控加工中心及其刀具库;其次应用UG软件建立了支座零件、虎钳工装的参数模型,并生成了刀具加工路径及数控程序;然后应用VERICUT软件真实模拟零件的加工状态,并对零件的刀具路径及加工参数进行优化;最后通过零件实际加工情况与仿真结果的比较,验证了数控仿真加工可以有效提高零件加工效率,且数控程序经优化后零件可获得更好的表面光洁度和尺寸精度。     

铝硅合金变质的研究进展

综述了当前国内外铝硅合金变质处理及其变质机理的研究进展。变质元素Na、Sr、Sb、Ba、Te、Bi、P、S、Ca、As、稀土等已取得了良好的变质效果,通过对比分析其变质机理以及绿色无污染、经济长效等方面的优缺点,比较了这些变质元素单一变质、二元变质和多元变质的优势与局限性,并展望了铝硅合金变质方法的发展趋势。     

霍尔效应式位移传感器的温度补偿

针对霍尔位移传感器温度漂移的问题,提出了一种基于粒子群优化算法与遗传算法优化最小二乘支持向量机(PSO-GA-LSSVM)的温度补偿新模型。该模型利用粒子群优化算法对最小二乘支持向量机中的惩罚因子和核函数进行优化选取,提高了模型的训练速度与准确度;并引入遗传算法中的变异思想,拓展模型的群搜索空间,提高了寻取更优值的概率。研究结果表明,补偿后该传感器的零位温度系数由1.25×10^-2/℃减小到6.33×10^-4/℃,其灵敏度系数由4.55×10^-3/℃减小到4.22×10^-4/℃,均提升了一个数量级,实现了对该传感器的温度补偿。