简介：本文介绍两种分析炼厂气的方法:一种是传统的由几个步骤组成的方法;另一种用HP6890系列气相色谱仪分析,这种方法能一次完成分析,快速而准确.此文还讨论了在分析过程中应用注意的几个问题.

简介：利用声光偏折效应,设计了一种测量球壳型换能器辐射聚焦声场焦点峰值声压的简便实验方法.基于焦点峰值声压与最大光偏折量之间的理论关系,通过测定聚焦声场焦域的最大光偏折量,获得球壳型聚焦换能器的焦点峰值声压;采用有限元方法对聚焦换能器辐射声场进行数值分析.对比实验测量结果,发现二者相对误差为7.33%,符合较好.该实验方法在医疗超声快速校准方面具有广泛的应用前景.

简介：在永磁同步电机数学模型的基础上,根据电机全磁链ψ0和转子永磁体与定子交链的磁链ψf相等的原则,介绍了恒磁链控制法.并通过推导永磁同步电机电磁转矩与定子电流的数学方程,采用查表法建立电流与转矩的拟合关系,使用MATLAB仿真软件建立电机模型,并将恒磁链控制分别与id=0和最大转矩电流比（MTPA）控制方法做了详细对比.仿真结果表明,恒磁链控制法下系统的稳态误差仅有0.478%,稳定性很优秀,且调整时间分别比id=0控制和MTPA控制要快7.7%和27.6%,且功率因数为0.72,均高于id=0控制的0.62和最大转矩电流比控制的0.67.

简介：针对深层超限学习机算法在网络层数较浅时样本特征利用率低,和网络层数较深时样本特征经高层抽象后有效性降低的问题,本文提出了两种密集连接的多层超限学习机算法:Dense-HELM和Dense-KELM.这种密集连接的网络结构,使样本特征信息在层与层之间被充分利用,能够在不增加网络深度的情况下,显著提高算法的识别精度.最后,对文中提出的两种算法在20组基准数据集上进行实验,结果显示:本文提出的算法可以显著提高算法的识别精度,减少算法的训练时间,这表明所提出的算法具有有效性和实用性.

简介：为了检测医用体外碎石机焦点位置的声场特性，判断是否符合国家标准要求，特采用直接测量的方法，使用针式水听器在时间和空间域内进行逐层扫描，寻找焦点位置并测量焦点位置的声压强度；通过能量图直观显示焦点位置的能量分布，通过测量采集到焦点位置连续10次冲击波的声场强度、脉冲上升时间、脉冲宽度．这样所得到的医用体外碎石机焦点声场特性符合国家标准的要求．

简介：本文研究了以氯仿萃取四乙基溴化铵与溴麝香草酚蓝的离子缔合物后,水相中溴麝香草酚蓝的吸光度与四乙基溴化铵浓度的关系.结果表明:在pH=6.0的NaH2PO4-Na2HPO4缓冲体系中,以氯仿萃取溴麝香草酚蓝和四乙基溴化铵形成的离子缔合物,水相中溴麝香草酚蓝的吸光度变化值与四乙基溴化铵含量呈线性关系.四乙基溴化铵浓度在4×10-5～4×10-4mol/L范围内符合比尔定律,线性方程为△A=7.40×103C-0.0054,r=0.999.应用此法直接测定膨润土有机化程度,结果满意.

简介：设计了一种分布式光伏电站数据通讯管理机,包括硬件系统和软件系统.硬件系统基于ARM嵌入式处理器设计,通过RS485/232串口对光伏电站终端设备的实时数据进行采集并解析处理,采用以太网/GPRS与光伏电站控制系统的服务器相连,实现数据的远程无线通讯和传输.软件系统基于多任务实时系统Linux,采用模块化设计,包含了任务管理、内存管理、时间管理和同步通信等功能模块.该通讯管理机具有对分布式光伏电站监控数据的实时采集、存储、分析处理、上传和转发等功能.

简介：为解决空气处理机组在故障检测过程中难以获得大量带有类标记样本,且故障样本数据标记代价较高的问题,本文结合支持向量机与半监督学习方法,提出了针对空气处理机组故障检测的半监督学习算法.首先利用序列前向选择选出重要的特征作为分类依据,将半监督学习方法引入支持向量机的学习过程中,并使用遗传算法寻找支持向量机的最佳参数.然后选择类标记置信度高的未标记样本加入训练样本集,利用未标记样本中有利于支持向量机的信息,提高学习性能.实验表明,提出的混合算法能够在故障标记样本比较少的情况下达到较高的故障诊断率.

简介：利用改进的电弧放电技术合成及多步高效液相色谱（HPLC）分离方法,得到了大碳笼含钆氧化物团簇的金属富勒烯Gd_2O@C_（88）.激光解吸电离碰撞诱导解离质谱/质谱的研究结果表明,氧化钆团簇位于碳笼内部.密度泛函理论计算结果表明,金属富勒烯结构为Gd_2O@D_2（35）-C_（88）.内嵌团簇向碳笼转移4个电子,价态＋4,碳笼-4价,金属富勒烯的电子结构表示为[Gd_2O]~（4＋）@[D_2（35）-C_（88）]~（4-）.

简介：域自适应算法是一种能有效解决训练集（源域）和测试集（目标域）样本分布不一样但是具有相关性的方法.文章提出一个跨领域分布适配超限学习机（DDM-ELM）用于解决域自适应问题.DDM-ELM旨在基于超限学习机的框架下,充分利用丰富的有标签源域样本和无标签目标域样本,得出一个精确的目标域分类器.具体来说,DDM-ELM同时满足以下目标：1）最小化源域样本的分类误差;2）通过最小化投影最大化均值偏差来有效减小源域和目标域的分布差距;3）利用目标域样本的流形正则化来探索目标域样本的几何机构特性.这使得DDM-ELM能在同时继承超限学习机优点的前提下更加适合于目标域样本.经过大量的实验结果证明,相比于几种先进的域自适应方法,DDM-ELM在分类准确率和效率上均有所提高.

简介：在C-R2A数据处理机上,根据故障现象结合电路原理,用替换法查找故障,并进行元件代换。