复合跟踪微分器在电容式位移传感器中的应用

针对从含噪原始信号中提取位置以及速度信息,经典跟踪微分器存在不能很好兼顾相位滞后和噪声放大问题、参数多,调试复杂等不足.在跟踪微分器等效线性分析基础上,提出复合形式跟踪微分器,用于电容式位移传感器位置信号跟踪以及速度信号估计,通过MATLAB\SIMULINK仿真以及实验平台测试,结果表明:在跟踪频率1 Hz、幅值1含噪声正弦信号中,复合跟踪微分器能光滑逼近原始位置信号,且能有效进行速度估计,相较于经典跟踪微分器,复合跟踪微分器跟踪相位滞后小0.03 rad,能更好兼顾跟踪信号相位滞后及速度信号噪声放大.     

多级孔板提高井筒气体携液能力实验研究

气井生产时，井底积液会影响气井产量，甚至导致气井停产。加入泡沫剂、更换小直径油管或氮气举升等措施排出井底积液是保证气井生产的重要手段，但造成液体回流的井筒结构并没有变化。改变适合于单相流体的均一井筒结构，降低气液两相流中液体在井筒的回流，提高气体携液能力，形成适用于气液两相流的井筒结构，可以改善气井生产。实验设计了安装于管筒内的类似于倒置漏斗形的多级孔板装置，以井底气体为动能，借助“爬楼梯”原理，利用孔板减少或阻止液体回流，使液体通过多级孔板逐级上升；实验利用气体压缩机提供气源，测试了不同气体流速下，加入孔板对于气体和泡沫携液能力的影响。实验表明，在管筒内加入液体回流限制装置，大幅度地提高了管筒的气体携液能力和排液效果，减少了管筒液体回流量，降低了气体排液和泡沫排液的气体流速临界值。多级孔板可用于气井增产，能够提高气体携液能力，提高泡沫携液效果，降低泡沫剂的使用量和井底残液，但在实际生产中气体流量和装置的匹配性，还有待于在现场试验中进一步验证和优化。     

牛骨粉加工中干燥动力学模型的研究

骨粉的制备是骨资源化利用的有效途径,它是以骨为原料,通过清洗、脱脂、酶解、干燥、超微粉碎等工序制成,其中干燥是骨粉制备过程中较为关键的步骤。本文以含水率、干燥速率为考察指标,研究温度、重量、酶解对牛肋骨骨粉含水率和干燥速率的影响。根据实验结果,运用数理分析方法,比较3种经典的经验、半经验数学模型,拟合骨粉干燥动力学模型,为骨粉的加工工艺和生产设备设计提供技术参数。试验结果表明:骨粉干燥动力学模型符合Page模型。     

硬线控制冷却工艺

研究了影响硬线性能的主要工艺参数，这些参数是决定线材最终产品质量的关键，并初步讨论了其影响规律。     

三级跳远中速度技巧的运用

运动力学原理表明,三级跳远的远度,取决于每次起跳后的初速度、腾起角度和身体重心的高度.如能合理运用速度技巧,分配好水平速度,对提高运动成绩是极为重要的.     

中外优秀男子百米跑运动员速度结构和技术特征比较分析

针对近年来我国短跑项目的低弥状态，通过中外优秀男子100米跑运动员的速度结构和技术特征进行分析认为：最大速度是制约我国男子100米跑的关键因素，而加速距离短是影响最大速度的主要因子．且我国男子短跑运动员保持最大速度的能力差及最大速度出现的时机不合理。     

有色金属冶炼厂回转干燥窑分布式控制系统

对于锌湿法冶炼过程中的回转干燥窑控制问题,本文提出一种温度场控制方案,它由负压控制、温度和煤气流量串级控制以及含氧量控制来实现。基于这个控制方案,一个回转干燥窑分布式控制系统已经建立在某有色金属冶炼厂。本文介绍控制系统设计中使用的理论和技术。     

说说我们的家园——地球的命运

国人大概都知道杞人忧天的故事．相传战国时列御寇所撰《列子》一书中的《天瑞》篇载有“杞国有人，忧天地崩坠，身亡所寄，废寝食者”；唐朝大诗人李白《梁甫吟》一诗中也提到这件事：“白日不照吾精诚，杞国无事忧天倾”；清李汝珍所著《镜花缘》第二十七回也有言：“杞人忧天，伯虑愁眠”．说的都是古时候杞国有个人，老爱瞎操心，明明不用担忧的事情，他也是不放心，特别是害怕天会塌下来，弄得自己无处安身．     

简谐速度噪声及其与势场之间的频率共振

为了描述复杂的噪声环境，考虑了一种具有频率结构的噪声——简谐速度噪声，包括它的产生、关联函数、功率谱以及作为热噪声时的频率特性所导致的一些行为.结果表明：在频谱空间中简谐速度噪声是一种带通噪声，存在一个峰值频率，且噪声带宽由参量Γ控制.当简谐势中的一个布朗粒子受热简谐速度噪声驱动时，粒子能量极大值出现在两种频率相等的情况下.这表明噪声和势场的频率之间存在动力学共振，决定着粒子能量的大小. 关键词： 简谐噪声 简谐速度噪声 功率谱 频率共振     

93W合金有关力学参量的综合选评

 对93W合金材料进行了超声测量实验，并结合原有的超声测量结果进行了分析比较，提出了可以直接用冲击波速度关系式的三个系数c₀ 、λ和λ′来对钨合金的有关力学参量，如G₀、K₀、G₀′、K₀′等进行综合选评的方法。得到了一组对93W合金较为合理的力学参量推荐值。