检索结果-南通市图书馆

情感教学在初中历史教学中的应用研究 ——结合人教版八年级教材的探讨

维普期刊数据库

同方期刊数据库评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

情感教学在初中历史教学中的应用研究 ...

作者：王宇达青海师范大学

学位级别：硕士

随着新一轮课程改革的推进,情感教学作为一种教学方法被提上了日程。这种教学方法应用历史教学中,能够激发起学生学习历史的兴趣,丰富其内心的情感体验,做一名有情怀的中学生。本文就情感教学在八年级历史课堂的实施情况,通过对青海师... 详细信息

随着新一轮课程改革的推进,情感教学作为一种教学方法被提上了日程。这种教学方法应用历史教学中,能够激发起学生学习历史的兴趣,丰富其内心的情感体验,做一名有情怀的中学生。本文就情感教学在八年级历史课堂的实施情况,通过对青海师大附中八年级学生和教师发放问卷、访谈等形式进行调查的基础上并结合历史课堂案例,深入分析了该中学历史课堂中情感教学的实施现状,具体包括教师、学生和师生双向互动三个层面的情感教学实施和情感体验获得情况。教师层面,主要包括教师教学内容的组织、教学方法的变化以及在与学生互动中的情感体验;学生层面主要在于学生获得情感体验方面,即学生有没有增加学习历史的兴趣,自身的人文修养是否得以提升、爱国热情、民族自豪感是否得以加强等。而在师生情感互动层面,重在强调教师对学生情感的引导以及学生对教师情感引导的接收和反馈情况。通过以上的观察和分析,发现在当下历史课堂上情感教学实施存在不足,教师施教、学生获得的情感体验以及师生互动上都有明显的不足。针对这些问题,本文提出情感教学的顺利实施需要教育主管部门制定出正确的情感教育路线,创造轻松愉快的大环境为老师进行情感教学提供保障;教师作为情感教学的实施者,通过提高自身的修养,选用多种教学方法、用自己的爱来实施情感教学;学生作为情感教学的生成者,要积极提高自身修养,积极承担起当下的责任。亦即通过教育主管部门、教师、学生三方根据自身角色共同努力、发挥出教育合力的作用来实现。

关键词：情感教学初中历史教学应用研究

石墨烯三维结构的制备与调控及其在锂离子电池中的应用

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

石墨烯三维结构的制备与调控及其在锂离子电池中的应用

作者：林建达广东工业大学

学位级别：硕士

随着电动汽车、便携电子设备和柔性电子设备的发展,人们对高能量密度和高功率密度锂离子电池的需求不断增加。三维石墨烯由于具有良好的导电性、高比表面和高机械强度,十分适合应用于锂电池电极材料以提高材料的导电性和锂离子扩散性能... 详细信息

随着电动汽车、便携电子设备和柔性电子设备的发展,人们对高能量密度和高功率密度锂离子电池的需求不断增加。三维石墨烯由于具有良好的导电性、高比表面和高机械强度,十分适合应用于锂电池电极材料以提高材料的导电性和锂离子扩散性能。对三维石墨烯孔道结构的调控,是设计高性能导电网络框架并应用于锂离子电池的关键之一。三维石墨烯具有良好的分级多孔结构,可以促进锂离子在电极材料中的快速扩散,同时高稳定性的石墨烯框架可以提高电极材料的循环寿命。本文使用调控二环己基碳二亚胺(DCC)与氧化石墨烯(GO)质量比(m:m)的策略,通过水热法制备三维石墨烯材料,根据DCC的用量实现三维石墨烯形貌与孔道结构的调控。并结合NbO和VO制备出石墨烯基复合电极材料,通过扫描电镜、氮气吸附脱附等结构表征和恒电流充放电、电化学阻抗谱等电化学测试方法,探究DCC调控策略在锂离子电池中的应用。同时,为了实现电极材料的自支撑结构,以获取最直观的电化学性能表现,本文制备的电极材料没有添加额外的导电剂和粘结剂。本文研究内容主要分为以下三个方面:(1)使用DCC和GO为原料,调节不同的m:m比值,通过一步水热法制备出三维石墨烯材料(TDGAs)。结构表征发现,随着DCC用量的增加,TDGAs的形貌由珊瑚状向花瓣状转变,孔道类型由紧密堆积的窄口堵塞纳米孔向由石墨烯片部分重叠形成的疏松孔道转变。实验结果证明,增加DCC用量可以有效抑制石墨烯的团聚,并形成良好的孔道结构。(2)在调节m:m比值的同时,加入Nb Cl为原料,通过水热法制备出不同DCC用量的T-NbO@TDGAs复合电极材料。结构表征发现,改变DCC用量,T-NbO@TDGAs的形貌与TDGAs有相似的变化规律,说明DCC调节石墨烯孔道策略适用于复合材料的制备。同时没有添加DCC的T-NbO@G中的石墨烯发现严重的团聚,孔道结构主要为堵塞的纳米孔。其中,m:m比值为2:1的T-NbO@TDGAs-2表现出最优秀的电化学性能,20C倍率下可逆比容量为73 m Ah g,1C下首次放电比容量为230 m A g,循环200次后容量保留率为62.6%。而没有添加DCC的T-NbO@G在20C时的可逆比容量为20 m Ah g,1C下首次放电比容量为132 mA g,循环200次后容量保留率为36.3%。实验结果说明通过调节m:m比值可以实现对复合材料中石墨烯孔道结构的调控,制备出具有分级多孔结构的复合电极材料,提高电极材料的锂离子扩散性能和循环稳定性。(3)将m:m比值控制在2:1,通过两步水热法制备石墨烯包覆VO复合材料(VO@GC),同时通过一步水热法制备出没有石墨烯包覆的VO@G。结构表征发现,利用石墨烯包覆策略制备的VO@GC中VO的颗粒尺寸小于VO@G,并且孔径分布更加分散。电化学表征中,VO@GC和VO@G在0.2 A g电流密度下首次放电比容量分别为284 m Ah g和289 m Ah g,200次循环后容量保留率72%和50%,8.0 A g电流密度下可逆比容量分别为102 m Ah g和71 m Ah g。实验结果证明,更小的VO颗粒可以缩短锂离子在活性材料中的扩散距离,此外石墨烯包覆可以改善孔道结构,并提高电极材料整体的稳定性,因此VO@GC拥有良好的电化学性能表现。

关键词：石墨烯五氧化二铌五氧化二钒锂离子电池

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于不平衡数据的数字货币价格趋势预测研究

基于不平衡数据的数字货币价格趋势预测研究

作者：曾思达厦门大学

学位级别：硕士

数字货币作为一款新兴的投资产品,由于其良好的技术应用前景和较高的投资回报率,在交易市场受到追捧。与其他投资产品一样,市场迫切需要一种自动化分析工具去分析数字货币的历史数据,并对数字货币的未来做出预测。机器学习方法在各个领... 详细信息

数字货币作为一款新兴的投资产品,由于其良好的技术应用前景和较高的投资回报率,在交易市场受到追捧。与其他投资产品一样,市场迫切需要一种自动化分析工具去分析数字货币的历史数据,并对数字货币的未来做出预测。机器学习方法在各个领域被广泛使用,数字货币市场也不例外,其中集成学习方法相较于传统机器学习方法具有效率高,性能优异,鲁棒性强等优点,越来越多研究者开始关注如何将集成学习更好的应用于数字货币市场上。在数字货币数据集中,大部分样本属于振荡区间,只有较少的样本属于上涨或下跌,而上涨和下跌的样本,正是数字货币趋势预测重要的研究对象,对上涨和下跌样本的错分代价,高于振荡样本。一般机器学习算法的训练目标是整体精确度的最大化,在数据不平衡的数据集中,模型学习会偏向占多数的样本,导致占少数的样本分类性能降低。因此,在使用机器学习方法分析数字货币时,解决数据不平衡是无法忽视的重要部分。本文目的在于提高集成学习模型在数字货币场景下的分类性能。基于这个目标,首先从数据层面提出一种基于聚类和特征分布的上采样算法SC-SMOTE算法来改善数据不平衡现象,然后在Boosting集成学习框架上,结合SC-SMOTE算法和权重均衡因子,提出适用于数字货币的平衡集成学习算法SCSMOTE-Boost算法。该算法将数据集进行聚类,并选择具有代表性的种子样本,基于类簇中的特征数据分布进行上采样,提高对样本在空间位置分布和特征数据分布的重视;同时,添加了一种样本权重均衡因子,提高了集成学习过程中少数类的重要程度。SCSMOTE-Boost从数据层面,集成学习算法和权重调整三个方面进行优化,在多个数字货币种类上进行实验,证明了 SCSMOTE-Boost在数字货币趋势预测场景的有效性和稳定性。

关键词：数字货币价格趋势预测数据不平衡集成学习 SMOTE

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

科创板投资者权益保护问题研究

科创板投资者权益保护问题研究

作者：李廷达中国政法大学

学位级别：硕士

中国资本市场对注册制改革的命题已经在学界讨论已久。自2018年11月习近平总书记宣布在上海证券交易所设立科创板并试行注册制以来一年多的时间里,科创板制度日趋完善,2019年6月科创板正式开板后制度发展更是提上日程。相较于传统的主... 详细信息

中国资本市场对注册制改革的命题已经在学界讨论已久。自2018年11月习近平总书记宣布在上海证券交易所设立科创板并试行注册制以来一年多的时间里,科创板制度日趋完善,2019年6月科创板正式开板后制度发展更是提上日程。相较于传统的主板、创业板、新三板等场内市场,科创板由于注册制的试行、服务主体的特殊性以及特别表决权制度的加入等特点,导致该板块所面临的金融风险相较于传统市场有所不同。这些特殊化的风险导致投资者权益受到损害的成因以及制度保护也应独具一格。针对科创板独有的风险特点制定符合科创板投资者利益的投资者权益保护制度,不仅有利于一定程度上规避科创板金融风险,增强投资者对市场的信心,而且对促进科创板企业健康融资、相关中介机构尽职尽责起到关键性作用。基于上述原因,本文以科创板投资者权益保护问题研究为题目,这不仅顺应我国资本市场发展的大趋势,同时也聚焦当前股票注册制改革的热点问题。本文的论述结构共分为四章。第一章为科创板投资者权益保护法学理论基础。本章共分三条,以求从三个角度为投资者权益在科创板这一证券市场的维护提供理论支撑,论述为何必须对科创板的投资者进行权益维护。第一条从经济法实质正义理论的角度,剖析投资者作为市场主体在地位上的实质不平等。第二条从社会公共利益的角度出发,论证了该权益的维护关系到社会其他群体乃至整体的利益维持。第三条则通过金融安全与效率二者间的相互作用与平衡现状,对其正当性进行理论深究。本章在理论论述的同时,也对科创板内涵、战略定位、制度发展进行了阐释,力求为后文论证铺平道路。第二章为侵害科创板投资者权益的行为。本章论证逻辑结构将采用主体论证视角思维,从证券市场其他不同主体的违法行为对权益损害成因进行论证。第一条为信息披露义务人的违法行为。具体从发行欺诈行为和其他信息披露违法行为两个角度阐述。第二条为保荐人违法发行上市条件核查义务的行为。第三条为证券公司违反合格投资者审查义务的行为。第四条为特殊股东侵害中小投资者权益的行为。后三条将探讨保荐人、证券公司以及特殊股东侵害投资者权益行为的表现。第三章为科创板投资者权益保护法律制度存在的问题。本章承袭第二章多主体视角的论证思路,分别从信息披露义务人、保荐人、证券公司以及特殊股东四个层面对现行科创板立法中涉及规制该四类违法行为的规则进行梳理分析,并在此基础上阐述立法空白与漏洞,以明晰现行规则上的不足。第四章为科创板投资者权益保护法律制度的完善。在论证思路上与第二章和第三章保持一致。其中,涉及完善科创板信息披露制度、制定核心技术人员与义务制度相匹配的责任制度、构建与科创板相适应的投资者适当性制度、完善科创板保荐人的上市条件审核制度以及完善特别表决权股份下的中小投资者保护制度。

关键词：科创板投资者权益保护

基于MPPT的风力发电变桨距控制系统的研究

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于MPPT的风力发电变桨距控制系统的研究

作者：滕达山东科技大学

学位级别：硕士

目前可再生资源利用方面,尤为突出的热点话题是风能,有效的开发利用风能可以保护地球生态,减少温室气体的排放,有效降低对化石能源的依赖。风电资源是目前能源市场与电力市场可持续发展的重要组成部分,但由于风能的能量密度较低,且具有... 详细信息

目前可再生资源利用方面,尤为突出的热点话题是风能,有效的开发利用风能可以保护地球生态,减少温室气体的排放,有效降低对化石能源的依赖。风电资源是目前能源市场与电力市场可持续发展的重要组成部分,但由于风能的能量密度较低,且具有较大的随机性等特点,很难对风的变化做出准确的判断,针对以上问题从改善功率稳定性的角度出发,设计一种更有效的抗干扰自适应控制算法实现对变桨距风力发电系统最大功率点的跟踪。由于风力发电系统的非线性和滞后性,传统变桨距PID控制的抗干扰能力较差容易造成功率波动,本文以变速变桨距控制系统为主要研究对象,采用1.5MW直驱式永磁同步电机作为风电系统的发电单元,风机运行在低转速高扭矩状态,变桨伺服系统选用电动变桨距,主要利用了电动变桨距机构能很好的满足桨叶的载荷要求。依据贝兹理论,通过对桨叶的空气动力学分析和计算,探究桨距角与功率之间的关系。针对系统的特性,将模糊控制与传统PID结合组成模糊自适应PID控制方法,通过建立相应的数学与仿真模型验证其在非线性、时变性及纯滞后系统的功率跟踪效果。通过实验仿真将模糊自适应PID控制应用于变桨距系统,可以结合两种算法的优势,通过动态调整变风速下的桨距角,能够很好的适应非线性、强耦合的风电系统,增强了系统的鲁棒性,减小系统稳态误差,最终实现对风电系统的最大功率点跟踪。

关键词：非线性系统模糊PID控制最大功率点跟踪电动变桨系统

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于车辆轨迹数据的居民出行需求预测技术

基于车辆轨迹数据的居民出行需求预测技术

作者：王达卫南京航空航天大学

学位级别：硕士

近年来,随着定位技术的普及以及对海量数据的高效存储,交通领域向数据化、智能化迈进,基于数据驱动的智能交通系统正以一种高效的方式出现在居民出行、城市规划、节约能源等方面。利用采集到的海量时空轨迹数据可以进行城市交通流量分... 详细信息

近年来,随着定位技术的普及以及对海量数据的高效存储,交通领域向数据化、智能化迈进,基于数据驱动的智能交通系统正以一种高效的方式出现在居民出行、城市规划、节约能源等方面。利用采集到的海量时空轨迹数据可以进行城市交通流量分析、城市交通治理、城市功能区的探索、居民出行需求分析等一系列研究。在这些研究当中,出行需求分析与城市居民日常生活息息相关,高质量的出行需求预测能够节约出行时间,理解居民流动,优化城市结构。但是,由于城市环境的多变性、时空数据的强相关性,目前的居民出行需求预测算法的精确度较低。因此,基于海量时空车辆轨迹数据,挖掘其内在的复杂模式,精准高效地预测居民出行需求,对于节约居民出行时间,提高出行效率,优化城市结构具有重要的意义和实用价值。本文主要基于车辆轨迹数据对城市居民出行需求预测中涉及的相关技术进行了研究。主要的研究内容如下:（1）面对复杂的城市交通路网结构,引入方向角这一元信息,将采集到的海量车辆轨迹匹配到城市路网中,探索城市路网当中的热点路段。实验表明,相比于现有的路网算法,基于方向角的路网匹配算法具有较高的准确率和较低的时间代价。同时,搭建大数据平台来处理大规模车辆轨迹数据的匹配。（2）由于车辆轨迹数据具有很强的非线性和复杂的时空依赖关系,现有算法很难捕获这种时空依赖关系、对居民出行需求做出精准的预测。本文研究并设计了基于门控扩散单元的居民出行需求预测算法。为了提高该算法的实用性,设计了基于Seq2Seq结构的多步预测模型,同时也可以将该算法泛化到其他基于时空数据的预测问题上。（3）在上述研究基础上,编码实现了核心功能模块,设计并初步实现了居民出行需求预测系统。使用真实车辆轨迹数据集对该系统进行测试实验,实验结果表明,本文设计的居民出行需求预测算法能够捕获车辆轨迹数据中复杂的时空依赖关系,挖掘其内在模式,精准预测居民出行需求。

关键词：居民出行需求预测路网匹配门控扩散单元多步预测时空数据挖掘

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

再生稻再生季与晚稻稻米品质的比较研究

再生稻再生季与晚稻稻米品质的比较研究

作者：吕成达华中农业大学

学位级别：硕士

近年来,我国经济发展迅速,人民生活水平日益提高,人们对于优质稻米的需求量逐渐增加,高产已不再是水稻生产的唯一目标。因此,优质稻栽培是我国未来水稻生产中重要的研究方向之一。再生稻种植模式作为我国水稻生产转型时期重要的应对策略... 详细信息

近年来,我国经济发展迅速,人民生活水平日益提高,人们对于优质稻米的需求量逐渐增加,高产已不再是水稻生产的唯一目标。因此,优质稻栽培是我国未来水稻生产中重要的研究方向之一。再生稻种植模式作为我国水稻生产转型时期重要的应对策略,具有生育期短、日产量高、生产成本低的优点,并且再生季稻米品质优,有利于农民在增产的条件下真正增收。在我国水稻常规种植模式中,晚稻的稻米品质一般优于早稻和中稻。水稻灌浆结实期的环境温度是影响稻米品质的最重要环境因素之一。在实际生产中,再生季水稻与晚稻的齐穗日期大致相同,其灌浆结实期的环境温度均较低,有利于优质稻米的形成。然而,在灌浆环境温度相同时,再生季水稻与晚稻的稻米品质是否存在差异尚未见报道。因此,本研究于2018和2019年于湖北省蕲春县开展大田试验,选用华中地区大面积作再生稻种植的杂交稻品种两优6326、丰两优香1号,以及常规稻品种黄华占(仅2019年)为试验品种,设置再生稻和一季晚稻两种种植模式。其中,再生稻按照当地高产管理方式种植,为了使一季晚稻的齐穗日期与再生季水稻齐穗日期相近或一致,晚稻在2018年设置4个不同的播期处理(S1:6月5日,S2:6月10日,S3:6月15日,S4:6月20日),2019年设置3个不同的播期处理(S1:6月9日,S2:6月14日,S3:6月19日)。从而,保证在灌浆结实期环境温度相同的条件下,探究再生稻再生季与晚稻稻米品质的差异。主要测定指标包括产量、产量相关性状、糙米率、精米率、整精米率、垩白粒率、垩白度、粒长、粒宽、长宽比、胶稠度、直链淀粉含量、碱消值。试验主要结果如下:(1)再生稻再生季生育期为63-86天,为一季晚稻生育期的52.1%-67.4%;由于再生稻头季生育期较长,因而再生稻周年总生育期比晚稻长58.1%-77.8%。2018年晚稻播期S3的齐穗期(9月6日)与再生季齐穗期(9月7日)一致,2019年则为晚稻播期S1的齐穗期(8月28日)与再生季齐穗期(8月28日)相同。与齐穗期一致的晚稻相比,2018年和2019年再生稻再生季的产量分别降低了18.1%-23.5%和26.6%-43.7%。两年一季晚稻的不同播期处理间的产量无显著差异。(2)从产量构成因子来看,再生稻再生季的单位面积有效穗数显著高于齐穗期一致的晚稻,但每穗颖花数、单位面积的总颖花数显著低于晚稻,这是再生季产量显著低于晚稻的主要原因。在干物质生产方面,再生稻再生季产量较低主要归因于较少的地上部干物质积累量。2018年再生季的收获指数显著高于同期抽穗的晚稻,而2019年结果则呈现相反的趋势。同一品种晚稻的产量及相关性状在不同播期处理条件下差异较小。(3)再生稻再生季与齐穗期一致的晚稻相比,稻米品质存在较大的差异。就加工品质而言,两优6326和丰两优香1号再生季稻米的糙米率、精米率和整精米率要比晚稻低,以整精米率的差异最为显著,而黄华占再生季的加工品质与同期齐穗的晚稻相比则无显著差异。从外观品质来看,2018年再生季稻米的垩白粒率和垩白度显著高于晚稻,但2019年两者的垩白粒率和垩白度差异不显著;两年内再生季与齐穗期一致晚稻稻米的粒长、粒宽及长宽比差异均较小。对于蒸煮品质而言,两优6326再生季的直链淀粉含量显著高于播期S3的晚稻,但绝对值差异较小,而两者的胶稠度和碱消值无显著差异;丰两优香1号表现为再生季直链淀粉含量显著低于齐穗期一致的晚稻,胶稠度显著高于晚稻,而两者的碱消值无显著差异。不同播期处理间晚稻的稻米品质差异主要体现在:2018年播期S2的晚稻稻米垩白粒率和垩白度显著低于其余播期处理,两优6326碱消值随播期推迟逐渐增加,丰两优香1号播期S1处理晚稻稻米的直链淀粉含量显著低于其他播期,而胶稠度显著高于其他播期。此外,2019年播期S1晚稻的整精米率显著高于其余播期处理。在本试验条件下,再生稻再生季较同期抽穗的一季晚稻稻米品质表现出较大差异。与同期齐穗的一季晚稻相比,两优6326和丰两优香1号再生季稻米加工品质显著降低,但是黄华占却无显著差异。再生季与晚稻外观品质中垩白粒率和垩白度差异在2018年和2019年表现不一致。2018年丰两优香1号再生季的稻米蒸煮品质相关性状优于晚稻,而两优6326两者间相关性状差异不明显。综上所述,再生稻再生季稻米加工品质和外观品质较同期齐穗的一季晚稻差,但其蒸煮品质更优,加之再生稻周年产量更高,这有利于保障我国的粮食安全。品种改良和栽培措施优化是今后进一步改善再生稻稻米品质的重要研究方向。

关键词：再生稻晚稻灌浆结实期产量稻米品质

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

2020年8月大气环流和天气分析

气象 2020年第11期46卷 1520-1528页

作者：刘达张玲国家气象中心北京100081

2020年8月大气环流的主要特征是北半球极涡呈偶极型分布且较常年同期强度偏弱,欧亚地区中高纬环流较为平直,环流呈纬向型,经向度较小。西太平洋副热带高压较常年偏西偏强。8月,全国平均气温为21.6℃,较常年同期(20.8℃)偏高0.8℃;全国... 详细信息

2020年8月大气环流的主要特征是北半球极涡呈偶极型分布且较常年同期强度偏弱,欧亚地区中高纬环流较为平直,环流呈纬向型,经向度较小。西太平洋副热带高压较常年偏西偏强。8月,全国平均气温为21.6℃,较常年同期(20.8℃)偏高0.8℃;全国平均降水量为134.5 mm,比常年同期(105.2 mm)偏多28%。月内我国有9次暴雨天气过程,多站极端降水量突破历史极值,暴雨洪涝造成了西南、西北、黄淮等地受灾。8月共有7个热带气旋在南海和西北太平洋活动,其中2004号台风黑格比、2006号台风米克拉和2007号台风海高斯登陆我国,生成和登陆个数较常年偏多。江南、江汉、江淮等地出现大范围持续高温天气,多站高温持续天数达到或超过历史极值。

关键词：大气环流暴雨台风高温

维普期刊数据库

同方期刊数据库评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

微型管片拼装试验台控制系统研究

微型管片拼装试验台控制系统研究

作者：邢达石家庄铁道大学

学位级别：硕士

盾构机是一种用于开挖隧道的大型工程机械,管片拼装机是盾构机重要零部件,用于将隧道管片准确放到预定位置。在小直径隧道建设中,由于空间狭小,操作人员难以在盾构内进行管片拼装,因此实现管片拼装机自动化和智能化尤为重要。本文在小... 详细信息

盾构机是一种用于开挖隧道的大型工程机械,管片拼装机是盾构机重要零部件,用于将隧道管片准确放到预定位置。在小直径隧道建设中,由于空间狭小,操作人员难以在盾构内进行管片拼装,因此实现管片拼装机自动化和智能化尤为重要。本文在小直径管片拼装机研究基础之上,对管片拼装机试验台液压及电气系统进行研究,主要内容如下:分析了管片拼装机的工作原理,对小直径管片拼装机结构和功能进行了研究,设计了管片拼装机的液压系统,并对各液压回路特性进行了分析。研究了管片拼装机试验台的电控系统,设计了硬件控制系统。基于管片拼装机运动编写了控制程序,设计了管片拼装机电气接线图;利用LabVIEW设计了管片拼装试验台的液压监测系统,实现了对液压回路的数据采集及监测等功能。建立了双缸同步控制系统的数学模型,分析了提升液压缸同步影响因素,利用AMESim软件对提升液压缸系统进行了仿真分析,结果表明基于电液比例的主从式控制策略可以提高双缸的同步精度,能精确完成管片拼装机的举升运动,满足拼装机的同步控制要求。

关键词：盾构管片拼装系统液压系统电气系统 AMESim仿真双缸同步