基于神经网络PID控制的包装印刷位置伺服系统

针对包装印刷传动位置伺服系统,介绍一种基于共轭梯度学习算法的神经网络自适应PID控制方法.利用神经元的自学习、自适应特点,通过对位置系统的在线边学习边控制实现系统的快速实时控制.仿真研究表明,该传动位置伺服系统不仅具有令人满意的静、动态性能,还有较强的鲁棒性与自适应性.     

非等时触发下时域平均的实现方法

为解决因时标点波动造成时域平均技术在对旋转机械某些呈周期性变化的工作参数进行除噪时失效这一问题,本文提出了利用高速、同步数据采集系统在采集时标信号及工作参数后,对所得工作参数采样值按时标周期进行变阶插值调整,从而实现时域平均的一种方法。本文通过实验证明,这一方法确实可行并有足够的精度。     

中途岛海战中的情报工作

根据最新资料表明,1942年5月,澳大利亚墨尔本海军情报中心向珍珠港美太平洋舰队司令尼米兹上将发出了一系列有关日军在中太平洋频繁调动和军事海运的重要情报,提供了日本至太平洋的战略目标和军事部署的新动向。尼米兹对从墨尔本和珍珠港情报处得到的正确情报,作出了明智的判断,针对性地制定了对日作战的应急方案,争取掌握作战的主动权。在战术上,最大限度地集中部署了兵力,适时地抓住     

粗糙表面流线型物体的粘性阻力与摩擦阻力的关系

文中近似地证明了关系式:C_v/C_f=C_(v rough)/C_(f rough)=const,即在大雷诺数情况下,表面粗糙的流线型物体的粘性阻力与其相当粗糙平板摩擦阻力之比是常数,而且恰好等于表面光滑同一几何形状的物体的粘性阻力与其相当平板摩擦阻力之比。若实船船体表面为全粗糙表面,则可以利用上述关系式根据船模阻力试验结果换算实船阻力,得出了粗糙流线型物体的粘性阻力不随雷诺数而变的结论。若流线型物体表面的摩擦阻力系数仅为相对粗糙度的函数,则形状阻力系数与雷诺数无关。文中简要地讨论了目前阻力换算的方法及实船表面粗糙度等问题。