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101.
分析了汽车发电机抛负载电压的形成过程及其与发电机的相电动势、激磁电流和转速之间的关系.汽车发电机抛负载电压包含两个部分,且均由定子绕组本身产生.其一为定子绕组中负载电流突变产生的自感电动势,其特点是持续时间短,危害较小;其二为在激磁磁场作用下定子绕组产生的感应电动势经整流后得到的电压,其特点是电压持续时间长,危害较大.最后推导了发电机磁路在未饱和及饱和时抛负载电压的计算公式,并给出了相应的实例分析. 相似文献
102.
核子式谷物产量自动测量方法 总被引:3,自引:0,他引:3
介绍了国内外谷物产量自动测量技术的发展状况,用国产核子秤设备,进行了γ射线对谷物的辐射衰减性能试验和谷物动态流量测量试验,验证了核子技术用于谷物流量自动测量的可行性,并提出了应用于谷物联合收获机的产量实时动态测量技术方案。 相似文献
103.
随着自动变速器在汽车中的应用越来越频繁,对汽车自动变速器常见的故障诊断及维修就显得尤为重要。文章在介绍汽车自动变速器的基础上,主要针对汽车自动变速器在使用过程中出现的常见故障进行逐一分析,并探讨其有效的维修方法。 相似文献
104.
利用制动器试验台对路试进行模拟试验,将LabVIEW运用于汽车制动领域的研究,发挥其独特的优势,根据能量守恒定律建立的数学模型,设计了基于LbVIEW的汽车制动器速度控制系统。系统针对实际控制系统验证范围有限等问题进行了模拟并应用于实际,以达到检测制动器性能的目的。试验证明,该汽车制动器控制系统能够描绘出汽车运行的变化规律,可以测试出汽车制动器的性能,符合最初设计目标及要求,实现了对汽车制动器工作台的模拟功能,提高了国内制动器的质量验证技术水平。 相似文献
105.
针对传统汽车诊断存在的问题,提出了应用人工神经网络进行汽车故障论断的新方法,在介绍神经网络基本原理和方法的基础上,以BP网络构造离合器故障诊断实例模型,经过模拟试验,证明了本方法的有效性和合理性。 相似文献
106.
【目的】评估对虾优势腐败菌对副溶血弧菌生物被膜形成的影响,为对虾生产中生物被膜的危害评估和控制提供理论支持。【方法】采用改良微孔板法,分别检测5种腐败菌羽状变形杆菌(Proteus penneri)camtE、camtG、camtJ,希瓦氏菌(Advenellasp)camtF和未命名菌(Unknown)camtB的胞体或其乙酸乙酯提取物,与3株副溶血弧菌(Vibrio parahaemolyticus,VP)ATCC33847、ATCC17802和CAMT13011共培养后生物被膜的形成量,并用光学显微镜和扫描电镜观察生物被膜的形成情况。【结果】羽状变形杆菌camtE、camtG、camtJ及希瓦氏菌camtF和未命名菌camtB的乙酸乙酯提取物对副溶血弧菌ATCC33847、ATCC17802、CAMT13011生物被膜形成的促进作用大于上述5种腐败菌胞体的促进作用,前者生物被膜洗脱液OD600相对值达到0.46~0.83,后者仅达到0.26~0.59。副溶血弧菌与5种腐败菌乙酸乙酯提取物共培养48h后其生物被膜形成受到促进,洗脱液OD600相对值为0.47~0.84;其中羽状变形杆菌camtE、camtG和camtJ乙酸乙酯提取物对3株副溶血弧菌的促进作用最明显,其生物被膜洗脱液OD600均值分别为0.74,0.70和0.68。【结论】5株对虾优势腐败菌与副溶血弧菌共培养可使原本产膜能力较弱的副溶血弧菌形成较致密的生物被膜,而这种影响可能与菌群间的群体感应信号分子有关。 相似文献
107.
[目的]分析棉花植株提取液对自身种子萌发和幼苗生长的影响.[方法]以种子发芽率、发芽势和发芽指数为种子萌发参数,以茎粗、子叶节高度和根、茎叶的湿重作为幼苗参数,分析棉花根系、茎叶不同浓度提取液对自身种子萌发和幼苗生长的影响.[结果]棉花水浸提取液对棉花种子发芽有“低促高抑”的影响,对茎、根和叶的生物质合成量有着不同程度显著或极显著的影响,整体表现为抑制幼苗生长.[结论]高浓度棉花水浸提取液对棉花种子发芽、幼苗生长有抑制作用,自毒作用在多年棉花连作产生连作障碍中起到不可忽视的作用. 相似文献
108.
109.
为了对现有车身进行修改,并在此基础上进行改进,利用CATIA为工具,以实际汽车车身为对象,以B样条及NURBS曲面为曲面构造方法进行汽车车身曲面的重构,从而达到了汽车车身曲面光顺性要求。 相似文献
110.
基于ARIMA和DSVM组合模型的松毛虫发生面积预测 总被引:2,自引:0,他引:2
向昌盛 《湖南农业大学学报(自然科学版)》2010,36(4):430-433
提出一种基于ARIMA和动态ε支持向量机(ε-DSVM)的组合预测模型(ARIMA-ε-DSVM),预测松毛虫发生面积.先采用ARIMA模型进行时间序列线性趋势建模,为非线性部分确定输入阶数,根据确定的输入阶数进行时间序列样本重构,再采用ε-DSVM模型进行时间序列非线性特征建模,将这两模型预测值相加得到组合模型预测值.对辽宁省朝阳市松毛虫时间序列进行仿真试验,结果表明,ARIMA-ε-DSVM模型预测精确度比单一模型ARIMA和SVM及简单组合模型ARIMA-SVM要高,ARIMA-ε-DSVM模型大幅度改善预测效果,显著地减少预测误差,泛化能力强. 相似文献