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可控交联PAANa-DMAPMA的制备及絮凝效果
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作者 王梓民 刘永春 +4 位作者 王娟虎 李佳 李渊 陈嘉欣 石海信 《工业水处理》 北大核心 2025年第10期53-58,共6页
结合两性离子聚合物的耐盐特性与“适度分子质量”理念,以部分中和的丙烯酸(AA)、二甲氨基丙基甲基丙烯酰胺(DMAPMA)为单体,N,N-亚甲基双丙烯酰胺(MBA)为交联剂,过硫酸钠-亚硫酸氢钠为引发体系,使用水溶液聚合法,通过精确调控MBA投加量... 结合两性离子聚合物的耐盐特性与“适度分子质量”理念,以部分中和的丙烯酸(AA)、二甲氨基丙基甲基丙烯酰胺(DMAPMA)为单体,N,N-亚甲基双丙烯酰胺(MBA)为交联剂,过硫酸钠-亚硫酸氢钠为引发体系,使用水溶液聚合法,通过精确调控MBA投加量以控制聚合物分子交联程度的方式制备了可控交联两性离子聚合物PAANa-DMAPMA。使用红外光谱(IR)、凝胶渗透色谱(GPC)、扫描电镜(SEM)及能量色散X射线光谱(EDS)对该目标产物进行了表征,结果表明,适度交联使目标产物重均分子质量(M_(w))较无交联样品显著提高,同时保持了良好的水溶性。以蒸馏水和不同组分的盐水配制膨润土泥浆(固体质量分数为2%),测试目标产物的絮凝性能,结果表明,投加100 mg/L的目标产物可使淡水泥浆透光率提高至98.3%;与淡水环境相比,目标产物在盐水中的絮凝性能未出现明显下降,且对10%(质量分数)NaCl所配制泥浆的处理效果较1%(质量分数)NaCl泥浆体系略有提升;盐水中CuSO_(4)的引入可进一步增强絮凝效果,此外,絮凝体系对Cu^(2+)也有一定的吸附去除作用。 展开更多
关键词 两性离子聚合物 耐盐性能 交联 絮凝剂 吸附剂
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面向机器人加工复杂轮廓误差控制的策略研究 被引量:1
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作者 刘帅 邓强国 《机床与液压》 北大核心 2024年第11期40-46,共7页
针对机器人加工复杂曲面零件,提出一种面向加工轮廓误差的控制策略。通过向量的形式定义了机器人加工任务的轮廓误差,结合双向搜索、斐波那契搜索和球面线性插补算法,对机器人轮廓误差进行了估计;在此基础上通过将加权轮廓误差分量补偿... 针对机器人加工复杂曲面零件,提出一种面向加工轮廓误差的控制策略。通过向量的形式定义了机器人加工任务的轮廓误差,结合双向搜索、斐波那契搜索和球面线性插补算法,对机器人轮廓误差进行了估计;在此基础上通过将加权轮廓误差分量补偿到机器人任务空间的速度指令中,设计了机器人加工任务的轮廓控制策略。实验结果表明:对于位置和姿态轮廓误差,估计值与真实值的差异非常小,且与单纯的跟踪控制相比,位置和方向轮廓平均误差大约降低了30%,验证了所提加工轮廓误差控制策略的有效性。 展开更多
关键词 机器人加工 轮廓误差 位姿控制 控制策略
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基于RBF神经网络滑模控制的卷纸纠偏系统 被引量:1
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作者 张继红 《中国造纸学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期107-113,共7页
设计了采用RBF神经网络控制的伺服纠偏控制系统,通过建立其动力学模型,运用MATLAB/Simulink仿真软件仿真,并进行实验验证,分析系统动态性能,得到响应曲线。结果表明,在拉纸速度65 mm/s下,跑偏量从1.5 mm降低到0.55 mm,该伺服系统位移和... 设计了采用RBF神经网络控制的伺服纠偏控制系统,通过建立其动力学模型,运用MATLAB/Simulink仿真软件仿真,并进行实验验证,分析系统动态性能,得到响应曲线。结果表明,在拉纸速度65 mm/s下,跑偏量从1.5 mm降低到0.55 mm,该伺服系统位移和速度跟踪误差均较小。 展开更多
关键词 卷纸 纠偏控制 RBF神经网络 滑模控制 MATLAB/SIMULINK 动态性能
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PDC齿切削砾岩的细观损伤模拟 被引量:1
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作者 杨宏宇 邓清源 +2 位作者 叶柏良 刘建平 黄安龙 《石油机械》 北大核心 2024年第1期1-10,共10页
砾岩一般具有孔隙结构复杂、非均匀性严重等特点,PDC钻头钻进砾岩地层时破岩效率普遍较低,室内试验很难有效地研究PDC齿的破岩过程。为此,采用离散元软件PFC2D建立了PDC齿切削砾岩的数值模型,研究不同切削深度、前倾角及岩石非均质度情... 砾岩一般具有孔隙结构复杂、非均匀性严重等特点,PDC钻头钻进砾岩地层时破岩效率普遍较低,室内试验很难有效地研究PDC齿的破岩过程。为此,采用离散元软件PFC2D建立了PDC齿切削砾岩的数值模型,研究不同切削深度、前倾角及岩石非均质度情况下,砾岩的破碎形式和过程,引入破岩比功评价了砾岩切削过程中的破岩效率。研究结果表明:一定范围内增加切削深度,砾岩内部剪切裂纹更快萌生且剪切裂纹占比显著增加,主裂纹沿自由面方向和切削方向绕砾扩展;提高砾岩非均质度,岩石逐渐由塑性破坏转变为脆性破坏,非均质度过高会增加砾岩的整体强度,且使作用在PDC齿上的冲击破坏频率增加,不利于破岩;当PDC齿以1 mm切削深度、5°前倾角切削砾岩时,可获得最高的破岩效率。所得结论可为PDC齿设计及切削参数选择提供理论支持。 展开更多
关键词 PDC齿 离散元 砾岩地层 数值模拟 细观损伤 岩石切削
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基于MGWO-SCN的滚动轴承故障诊断方法 被引量:4
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作者 冯铃 张楚 刘伟渭 《机电工程》 CAS 北大核心 2022年第10期1382-1389,共8页
为了提高滚动轴承故障诊断模型的鲁棒性和泛化能力,提出了一种基于改进灰狼算法优化随机配置网络(MGWO-SCN)的滚动轴承故障诊断模型。首先,在随机配置网络(SCN)中引入L2范数惩罚项,提高了SCN在实际应用中的泛化能力;然后,在灰狼算法(GWO... 为了提高滚动轴承故障诊断模型的鲁棒性和泛化能力,提出了一种基于改进灰狼算法优化随机配置网络(MGWO-SCN)的滚动轴承故障诊断模型。首先,在随机配置网络(SCN)中引入L2范数惩罚项,提高了SCN在实际应用中的泛化能力;然后,在灰狼算法(GWO)中融入差分进化机制,构建了改进灰狼算法(MGWO),并用其对SCN的惩罚项系数C进行了优化;最后,通过分析美国凯斯西储大学(CWRU)轴承振动信号数据集的频域特征信息,构造了基于频域特征参量的振动数据集;并分别用BP神经网络(BPNN)、极限学习机(ELM)和支持向量机(SVM)诊断模型,以及MGWO和粒子群优化算法(PSO)对所提模型进行了对比仿真测试。研究结果表明:在30次重复实验中,采用基于改进灰狼算法优化随机配置网络(MGWO-SCN)的方法,可以准确地识别出12种轴承运行状态,相比于BPNN、ELM和SVM轴承诊断方法,该方法的诊断平均准确率分别提高了7.27%、6.47%和8.67%;另外,MGWO-SCN在优化故障诊断模型方面具有更强的全局搜索能力,相比于GWO-SCN和PSO-SCN,该模型预测结果的偏差值更小,测试集准确率更高。 展开更多
关键词 旋转机械 滚动轴承故障诊断模型 改进灰狼算法优化随机配置网络 鲁棒性 泛化能力
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液体静压轴承控制系统的动态性能研究 被引量:5
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作者 张继红 张继明 《机电工程》 CAS 北大核心 2022年第10期1418-1423,共6页
目前,针对磨床液体静压轴承控制系统进行动态特性分析时,多限于采用经典控制论的方法,为此,对液体静压轴承控制系统具有的非线性(特性)、多输入多输出(特性)、时变特性等进行了仿真与实验研究。首先,分析了液体静压轴承系统的工作原理,... 目前,针对磨床液体静压轴承控制系统进行动态特性分析时,多限于采用经典控制论的方法,为此,对液体静压轴承控制系统具有的非线性(特性)、多输入多输出(特性)、时变特性等进行了仿真与实验研究。首先,分析了液体静压轴承系统的工作原理,并采用键合图理论建立了液体静压轴承控制系统键合图模型,推导出了系统的状态空间方程;然后,运用仿真软件MATLAB/Simulink对轴承控制系统进行了仿真,分析了其时域响应特性;最后,搭建了液体静压轴承试验平台,对该液体薄膜反馈静压轴承系统的动态性能进行了验证,并将其结果与仿真结果进行了对比分析。研究结果表明:该液体薄膜反馈静压轴承系统具有良好的静态性能和动态特性,静态误差减小5%,动态特性指标超调量为12%,响应时间为10 ms,峰值时间为6 ms左右,综合指标均得到了改善,满足了期望的设计技术参数要求;解决了该液体静压轴承静态精度较低,以及动态特性易受外界载荷扰动的问题。 展开更多
关键词 液体薄膜反馈静压轴承 液体静压轴承控制系统 状态空间方程 MATLAB/SIMULINK 键合图模型 时域响应特性 超调量
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基于不同信号类型的采煤机滚筒位置控制性能研究 被引量:4
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作者 冯铃 《液压与气动》 北大核心 2020年第12期147-152,共6页
为实现采煤机滚筒位置精确调整,建立了滚筒位置控制系统开环传递函数,基于Simulink搭建了采煤机滚筒位置仿真模型,分别采用果蝇算法和Ziegler-Nichols算法对PID控制器参数进行优化,对系统施加不同信号模拟采煤机实际工况,研究了两种算... 为实现采煤机滚筒位置精确调整,建立了滚筒位置控制系统开环传递函数,基于Simulink搭建了采煤机滚筒位置仿真模型,分别采用果蝇算法和Ziegler-Nichols算法对PID控制器参数进行优化,对系统施加不同信号模拟采煤机实际工况,研究了两种算法对滚筒位置控制性能的优化效果。结果表明:基于果蝇算法优化的系统阶跃响应超调量、调整时间、稳态误差等指标均减小,系统正弦响应平均跟踪误差缩小45%以上,系统随机响应曲线波动范围均减小,因此基于果蝇算法优化的系统在工况变化时具有较强的鲁棒性。 展开更多
关键词 滚筒 果蝇算法 Ziegler-Nichols算法 对比 位置控制性能
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基于卷积神经网络的农机图像自动识别研究 被引量:2
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作者 雷雪梅 张光强 +2 位作者 姚旗 刘伟渭 邱帅 《中国农机化学报》 北大核心 2022年第5期140-147,共8页
基于农机物联网技术的农机作业监管系统通过采集机具图像来判断农业机具类型和作业状态,但是由于图像数据量大,人工抽查方式工作量大、效率低,难以满足监管识别需求。构建包括播种机、翻转犁、起垄机、深松机和旋耕机等类型的图像数据集... 基于农机物联网技术的农机作业监管系统通过采集机具图像来判断农业机具类型和作业状态,但是由于图像数据量大,人工抽查方式工作量大、效率低,难以满足监管识别需求。构建包括播种机、翻转犁、起垄机、深松机和旋耕机等类型的图像数据集,并在Google公司的深度学习平台Tensorflow下对机具图像数据集进行标注和图像预处理。设计针对实际监管需求和图像特点的卷积神经网络模型,并通过减少过拟合与提高训练效率对模型进行优化。模型训练试验结果显示:本文设计的机具识别网络在验证集上的识别率达到98.5%,相同试验条件下,LeNet-5模型在验证集上的识别率为81%,ResNet-50模型在验证集上的识别率为98.8%,但是在识别效率上,ResNet-50模型完成训练需要近60 h,识别一张图片需要0.3 s,而本文设计的机具识别网络完成训练仅需要30 h,识别一张图片只需要0.1 s。为进一步验证模型的实用性,选取200张图像进行测试,测得模型对各类机具图像的精确度平均值为98.47%,召回率平均值为98.37%,F1-score平均值为98.41%,表明模型具有良好的鲁棒性,实用性良好。 展开更多
关键词 农机机具 卷积神经网络 图像识别 深度学习
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