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题名强潮河口桥墩涌潮压力试验研究
被引量:7
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作者
李颖
潘冬子
潘存鸿
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机构
浙江水利水电学院
浙江省水利河口研究院
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出处
《海洋工程》
CSCD
北大核心
2017年第4期53-58,共6页
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基金
国家自然科学基金项目(51379190
50809062)
国家留学基金项目(2011833140)
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文摘
为明确强潮河口设计条件下涌潮压力特征,以嘉绍大桥工程为背景进行了涌潮压力的动态测试和分析。选取主墩围堰和施工栈桥进行现场观测,分析了涌潮压力分布及其变化的特点。利用经验模态分解法,研究了涌潮压力的时均和脉动特性,建立了涌潮压力及其脉动分量极值与涌潮高度的拟合关系。研究结果表明:涌潮压力变化脉动性强,经验模态分解法能较好地处理这种非平稳时变信号;时均分量反映了局部水位的平均变化趋势,脉动分量反映了涌潮与结构物相互作用时自由水面的紊动情况;从垂向分布上看,压力极值在潮前低水位附近最大,并随着传感器安装高程的增加而减小;从平面分布上看,主墩围堰的迎潮面压力极值最大,背潮面最小;涌潮压力及其脉动分量的极值与涌潮高度满足指数分布规律。
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关键词
强潮河口
涌潮
水压力
经验模态分解
桥墩
信号处理
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Keywords
macro-tidal estuary
tidal bore
water pressure
empirical mode decomposition(EMD)
pier
signal processing
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分类号
U446
[建筑科学—桥梁与隧道工程]
TV139.2
[水利工程—水力学及河流动力学]
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题名实时镗削监控和特征信号的提取
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作者
费仁元
王民
赵欣宇
关剑
朱志坚
伯提古丽
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机构
北京工业大学
新疆工学院
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出处
《制造技术与机床》
CSCD
北大核心
2000年第12期31-33,共3页
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基金
新疆维吾尔自治区自然科学基金项目
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文摘
制造过程中信号的分析和特征信号的提取是系统运行状态监测的关键技术。为保证在线监测的准确性和故障诊断的可靠性 ,文章讨论了适于镗削过程特点的监测传感器的选择。
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关键词
镗削过程
特征信号
信号提取
FMS
实时监测
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Keywords
boring process, characteristc signal, signal pick up
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分类号
TG53
[金属学及工艺—金属切削加工及机床]
TH165
[机械工程—机械制造及自动化]
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题名提高钻井法凿井测井仪的超声测距可靠性
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作者
曹茂永
王霞
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机构
山东科技大学信息与电气工程学院
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出处
《华侨大学学报(自然科学版)》
CAS
2001年第3期298-302,共5页
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基金
原煤炭部科研基金资助项目
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文摘
介绍 SD- 2 A型钻井法凿井测井仪的结构和工作原理 .为解决提高仪器可靠性和技术指标的关键技术 ,即超声波在大相对密度非均匀泥浆介质中的可靠测距问题 ,设计一套超声波数字信号采集系统 .对大相对密度非均匀泥浆介质中的超声测距信号 ,进行傅立叶频谱分析和成分分析 .在此基础上 ,提出超声测距信号处理的几种方法 ,即频域滤波法和自相关法 ,给出提高超声测距可靠性的硬件设计 ,实现在泥浆相对密度为 1.3的介质中的可靠测距 .
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关键词
钻井法凿井测井仪
自相关法
数据采集
超声信号处理
超声测距
可靠性
频域滤波法
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Keywords
shaft sinking and logging instrument of boring method, autocorrelation, data acquisition, ultrasonic signal processing
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分类号
TD178
[矿业工程—矿山地质测量]
TB553
[理学—声学]
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题名基于嵌入式技术自动捡乒乓球系统的开发设计
被引量:2
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作者
令宝
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机构
西安工业大学体育学院
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出处
《自动化与仪器仪表》
2016年第5期118-119,共2页
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文摘
大型乒乓球场馆捡球是一项非常繁重的体力劳动,人工捡球不仅浪费时间和人力,而且工作效率不高。因此,开发一种嵌入式架构的乒乓球捡球系统尤为重要。针对上述问题,本次设计综合嵌入式技术、测量控制、图像处理等设计自动捡乒乓球系统,本系统采用Contex-A8平台作为核心控制器,采用云台、USB摄像头等设备获取视频信号,随之采用霍夫圆变换算法和质心计算识别环境中的乒乓球及其位置,最后把视频信号抽象的位置传输至机械运动控制终端,自动捡起乒乓球。自动捡乒乓球系统经过实践,表明其定位捡取准确,能有效提升市区乒乓球效率,在一定程度上减轻人工捡球负担。
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关键词
嵌入式技术
自动捡乒乓球系统
视频信号处理程序
机械运动控制端
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Keywords
Embedded technology
Automatic pick up ping-pong system
Video signal processing program
Mechanical movement control
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分类号
TP311.52
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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