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51.
目的分析控制力矩陀螺的微振动扰动特性。方法通过获取陀螺连接点对结构的扰振力输出、关键部位的微振动响应来获取产品的微振动扰动特性,通过隔振的方式对外部环境的干扰进行隔离,进而降低测试的背景噪声,通过运用高精度测试传感器来实现微小扰动力信号、加速度信号的测量,利用结构有限元法及单点激励多点响应的模态分析方法校核系统刚度,进而确定测试频率范围是否满足需求。结果可同时获得空间站控制力矩陀螺连接点处的输出扰振力、质心处的输出扰振力合力、合力矩以及关键部位的微振动响应,可有效隔离外部干扰,扰振力背景噪声的时域信号最大值可控制在0.07 N以内,RMS值在0.02 N以内,加速度信号的时域背景噪声最大值可控制在1.5 mg以内,RMS值在0.1 mg以内。可识别微小扰振信号,加速度传感器分辨率为5×10-5 grms,力传感器的测量分辨率为1×10-2 N,力矩测量分辨率小于1×10-2 N·m。测试频带在320 Hz以内。结论满足型号需求,并投入型号使用。 相似文献
52.
分析了毛细饱水带的水动力学特性,指出在地下水污染研究中,污染物在毛细饱和水带和潜水怪具有相同的水平运动规律,并以实例分析说明该带对污染物运移的重要性。建议在研究和一非饱和条件地下水及污染物运动问题时把毛细饱水带与潜水含水层统一为饱马毛细饱水带顶面作为饱水面。 相似文献
53.
David L. Peterson 《Environmental monitoring and assessment》2000,64(1):81-91
A quantitatively robust yet parsimonious air-quality monitoring network in mountainous regions requires special attention to relevant spatial and temporal scales of measurement and inference. The design of monitoring networks should focus on the objectives required by public agencies, namely: 1) determine if some threshold has been exceeded (e.g., for regulatory purposes), and 2) identify spatial patterns and temporal trends (e.g., to protect natural resources). A short-term, multi-scale assessment to quantify spatial variability in air quality is a valuable asset in designing a network, in conjunction with an evaluation of existing data and simulation-model output. A recent assessment in Washington state (USA) quantified spatial variability in tropospheric ozone distribution ranging from a single watershed to the western third of the state. Spatial and temporal coherence in ozone exposure modified by predictable elevational relationships ( 1.3 ppbv ozone per 100 m elevation gain) extends from urban areas to the crest of the Cascade Range. This suggests that a sparse network of permanent analyzers is sufficient at all spatial scales, with the option of periodic intensive measurements to validate network design. It is imperative that agencies cooperate in the design of monitoring networks in mountainous regions to optimize data collection and financial efficiencies. 相似文献
54.
青铜峡铝厂氟污染对广武乡玉米影响的调查分析 总被引:1,自引:0,他引:1
监测了青铜峡铝厂东南方向4.5km的广武乡玉米叶,得知含氟量为43.94-166.1mg/kg,对照样品树新林场玉米叶的含氟均值为13.15mg/kg,广武乡的玉米受到了严重的氟污染,农作物减产严重。 相似文献
55.
经济手段在环境管理中的作用及涉及到政府与各利益关系人之间的博弈过程。本文就政府与一次性餐具生产者,销售者之间的博弈关系,分析如何应用经济手段使其在防治“白色污染”中发挥更好的作用。 相似文献
56.
57.
利用EXCEL强大的数据处理功能,可以方便地对精密度—偏性分析质控数据进行处理,具有较高的推广价值。 相似文献
58.
阿图什市空气质量变化趋势分析 总被引:1,自引:0,他引:1
分析了阿图什市“八五”至“九五”期间空气质量监测数据不同年度、不同季节及不同污染因子的动态变化趋势.结合当地能源结构、气候特征、城市环境综合发展水平,指出影响阿图什市空气质量的主要因素,为防治和减轻阿图什市的空气污染提供了科学依据。 相似文献
59.
60.
Using improved neural network model to analyze RSP,NOx and NO2 levels in urban air in Mong Kok,Hong Kong 总被引:4,自引:0,他引:4
As the health impact of air pollutants existing in ambient addresses much attention in recent years, forecasting of airpollutant parameters becomes an important and popular topic inenvironmental science. Airborne pollution is a serious, and willbe a major problem in Hong Kong within the next few years. InHong Kong, Respirable Suspended Particulate (RSP) and NitrogenOxides NOx and NO2 are major air pollutants due to thedominant diesel fuel usage by public transportation and heavyvehicles. Hence, the investigation and prediction of the influence and the tendency of these pollutants are ofsignificance to public and the city image. The multi-layerperceptron (MLP) neural network is regarded as a reliable andcost-effective method to achieve such tasks. The works presentedhere involve developing an improved neural network model, whichcombines the principal component analysis (PCA) technique and theradial basis function (RBF) network, and forecasting thepollutant levels and tendencies based in the recorded data. Inthe study, the PCA is firstly used to reduce and orthogonalizethe original input variables (data), these treated variables arethen used as new input vectors in RBF neural network modelestablished for forecasting the pollutant tendencies. Comparingwith the general neural network models, the proposed modelpossesses simpler network architecture, faster training speed,and more satisfactory predicting performance. This improvedmodel is evaluated by using hourly time series of RSP, NOx and NO2 concentrations collected at Mong Kok Roadside Gaseous Monitory Station in Hong Kong during the year 2000. By comparing the predicted RSP, NOx and NO2 concentrationswith the actual data of these pollutants recorded at the monitorystation, the effectiveness of the proposed model has been proven.Therefore, in authors' opinion, the model presented in the paper is a potential tool in forecasting air quality parameters and hasadvantages over the traditional neural network methods. 相似文献