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针对广告屏受冲击时现场情况无法获悉的缺点,设计了一种广告屏受冲击时现场的实时抓拍系统.系统由加速度传感器、摄像头OV2640、SD卡、以太网控制器、以太网接口、路由器和STM32F103ZET6微控制器构成.可根据冲击强度实时抓拍现场情况,将照片信息存入SD卡中,并通过以太网实时上传给监控中心.该系统具有成本低、实时性强、稳定可靠等优点. 相似文献
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以碳纤维增强复合材料(Carbon fiber reinforced polymer,CFRP)层合板为研究对象,在结构的相同位置进行二次低速冲击,考察二次冲击时结构的动力响应和冲击后的剩余压缩强度,并与单次冲击的结果进行对比。在总冲击能量相同的前提下,采用落锤法对CFRP层合板进行冲击试验,得到结构单次和二次冲击的动力响应、能量吸收规律。采用超声波C扫描技术观测CFRP层合板内部的冲击损伤后,对CFRP层合板进行剩余压缩强度试验。系统研究和对比了单次和二次冲击对CFRP层合板在结构动力响应、能量吸收、损伤情况和剩余强度的影响。结果表明:总冲击能量分别为20 J、30 J、40 J时,二次冲击层合板试件吸收的总能量分别是单次冲击的52.50%、67.56%、81.41%,损伤总面积分别是单次冲击的60.58%、64.59%、80.60%;单次冲击后结构的剩余压缩强度分别是二次冲击的76.76%、78.65%、92.40%。此外,CAI-冲击能量、CAI-吸收能量和CAI-损伤面积曲线均在20 J的冲击能量下存在拐点。 相似文献
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雨洪水合理储存并加以利用则能使其变成资源。建设海绵城市的重要措施即通过人工强化的渗透、滞蓄及净化等方式将雨洪水蓄存于地下。通过研究北京市市区地质、水文地质条件特征、含水层岩性与渗透性能特征,地下水位埋深等影响回灌入渗能力和水量的因素,结合回灌试验确定的各区域入渗能力,并综合考虑水源保护区的不同要求,通过给予各影响因素不同权重方法进行指标值叠加计算,最终得出北京城区雨洪水回灌补给地下水适宜性分区,共划分出4个区域:适宜区、较适宜区、不适宜区及严禁回灌区。雨洪水回灌补给地下水区划研究对北京市建设海绵城市具有重要参考及应用价值。 相似文献
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设计了某大口径火炮随动控制系统,该系统以TI公司的TMS320F2812辅以外围电路,构成嵌入式随动系统控制器,采用先进的PID控制算法,以CAN为通信总线实现位置闭环,通过RS232串口通信与PC机实现通信,实时监控火炮姿态。该设计不仅充分发挥了DSP的处理速度快、适合复杂算法的特点,保证了整体系统的实时性,而且应用PC机实现了强大的监控与图形显示功能。该系统响应快,过渡过程时间短,且超调量小,振荡次数少,输出与输入之间的误差小,兼顾了系统的动态品质和静态品质。 相似文献
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针对天幕靶室外使用时受天空自然光亮度变化和系统噪声的影响,设计了一种基于嵌入式的天幕靶自适应控制系统。根据天幕靶光学系统原理和信号处理电路设计,建立系统信号幅值和噪声的数学模型,通过嵌入式控制,实现程控运算放大器和程控低通滤波器,使天空自然光亮度和电压增益呈线性关系,系统噪声处于滞回比较器回差电压范围内,有效实现了天幕靶的触发自适应控制。经试验测试验证,天幕靶系统信号幅值输出稳定,噪声水平得到有效控制,解决了天空自然光亮度和系统噪声对天幕靶触发稳定性的影响。 相似文献
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复合材料结构在疲劳过程中的累积损伤将导致结构刚度下降,并进一步引起结构的动态参数如频率发生衰减。因此,可以将结构疲劳状态与结构频率联系起来,基于频率预测结构的剩余疲劳寿命。本文首先基于复合材料在纵向、横向和面内剪切三个方向的疲劳特性,结合ABAQUS与Umat子程序开发了三维有限元模型模拟复合材料层合板中的疲劳损伤演变,并构建了不同疲劳状态下对应的模态分析模型,由此获得了疲劳过程中的频率衰减曲线。之后,基于疲劳过程的频率变化量训练了人工神经网络,用于预测玻璃纤维增强复合材料层合板的剩余疲劳寿命。特别地,在当前的数值模型中为每个单元分配了符合高斯正态分布的材料属性,以模拟实际情况下复合材料性能的离散性。结果表明,疲劳模型数值模拟结果与已有文献的疲劳实验数据吻合,基于频率变化量训练的人工神经网络可以成功预测玻璃纤维增强复合材料试件的剩余疲劳寿命。 相似文献
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低感炸药机械感度的传统测试方法是撞击感度爆炸百分率法和Bruceton上下法,现普遍采用的落锤仪导轨受高度的限制,用这两种方法无法得到50%爆炸响应点即H50值,也无法得到落高均值μ和方差σ的估计,故不能完全反映低感炸药在外界刺激下的安全性能。针对上述问题,采用OSTR(one-shot transformed response)方法测试了低感炸药的低爆炸响应点,为低感炸药的安全性能测试及使用提供进一步的信息和评估依据。研究表明:在低感和钝感炸药的机械撞击安全性能测试中,使用OSTR法可以得到较为准确的均值μ及方差σ,并经外推,可预估低爆炸概率点的估计值。单元试验发数m的选取对均值的估计影响较小,但对方差的估计有一定的影响,随着m的增大,σ偏小的程度减小,这样得到的极低爆炸概率点的估计更为准确;但m较大时所需的总试验量N较大。综合考虑,m取6或8较为适宜。 相似文献