一、方法提要将试样用酸溶样后,在硫酸、磷酸介质中,以硝酸银为催化剂,用过硫酸铵将铬氧化成六价,用硫酸亚铁铵滴定溶液滴定。

针对某型号全液压挖掘机,采用仿真软件AMESim,建立了包括挖掘机的工作装置、液压系统、发动机以及驾驶员等机电液一体化的仿真模型,通过零部件的台架实验获得了系统主要参数,并采用整机试验的方法对模型进行了修正和参数的校核。通过仿真与实验结果的对比分析误差在5%以内,证明了这种建模方法准确有效,并真实的反应出挖掘机循环工况的油耗和效率,能够在实际应用中取代部分整机试验、减少实验费用、缩短挖掘机开发周期,对挖掘机整机开发和设计具有指导意义。

目的探讨左布比卡因配合真空负压水动气动气泡按摩联合盐酸达泊西汀在早泄治疗中的效果和安全性。方法选取2017年9月至2018年12月合肥市第二人民医院门诊就诊的77例早泄患者作为研究对象。按照就诊时间将其随机分为试验组和对照组。试验组39例患者采用左布比卡因配合男性性功能康复治疗仪,每周3~5次,每次30分钟,持续3个月,同时加服30mg盐酸达泊西汀(必利劲),性生活前1小时口服。对照组38例患者仅采用30mg盐酸达泊西汀治疗,性生活前1小时口服,治疗周期为3个月。分别记录两组患者治疗前后所需观察指标,如射精潜伏期(IELT)、早泄诊断工具(PEDT)评分、配偶性生活满意度评分、合并勃起功能障碍(erectile dysfunction,ED)者国际勃起功能问卷-5(IIEF-5)评分、PE疗效评判及合并ED者ED疗效评判。结果试验组39例患者治疗后,PE有效11例,治愈22例,无效6例,PE总有效率84.6%,合并

为体现柔性关节迟滞的基本特性,构建一个类迟滞算子,将其与在线序列极限学习机(OS-ELM)串联,设计一种工业机器人柔性关节迟滞特性的在线序列极限学习机迟滞混合模型。在混合模型中,采用具有学习效率高、泛化能力强的在线序列极限学习机,能有效地回避使用梯度下降法对模型参数学习时存在的速度慢和局部最小值问题,提高了建模精度。利用不同状态下的实验数据进行模型验证,结果表明所提出的迟滞混合模型具有高精度和较高的泛化能力。

为了确保在无损检测的过程中传动的稳定性与检测的准确性以及操作的简洁高效，该文设计了一种新型的实验平台，由单片机控制步进电机驱动丝杠带动传感器移动，在裂纹检测过程中可以做到点对点移动，具体位置由显示屏显示。为了保证检测实验误差在合理区间，通过千分尺的实际位移测量与显示屏的数值比较，确定该实验平台具有良好的准确性。实验台的多传感器夹紧固定装置，利用有机玻璃材料，多种传感器线性排列，依次检测，可以顺利切换，同时避免了单一传感器带来的误差。该实验平台是多参量裂纹无损检测的基础装置，传动的准确性保证了裂纹检测的准确性，为多参量无损检测的发展提供了更进一步的借鉴。

针对柔性环节含有的谐波减速器所表现出的特殊非线性迟滞特性,构建了由SDH模型与神经网络串联的谐波减速器的混合迟滞模型。以输入与输出信号之间具有与谐波减速器迟滞曲线相似迟滞特性的SDH模型为前置模型,以补偿前置模型在描述迟滞特性时存在的误差的非线性动态RBF神经网络作为后置模型,构成了混合迟滞模型,描述谐波减速器迟滞非线性特性。根据所搭建的实验平台,对不同频率输入信号、不同负载状态下获得的数据进行建模,与经典RBF神经网络模型和SDH模型相对比,实验表明,所构造的混合迟滞模型精度高、适应性强。

对重型立式加工中心龙门架的立柱导轨结构和横梁平衡装置进行技术改进,将立柱一字型导轨结构改进为阶梯导轨结构,使横梁升降丝杠的中心和横梁重心重合,使横梁处于最佳受力状态。将横梁机械重锤平衡结构改进为双油缸平衡结构,数控系统可精确控制横梁两侧平衡力的大小,从而精确控制固定在垂直刀架滑枕上刀尖的位置,提高机床X轴、W轴的数控精度。

对直流立式主传动变速箱的换档结构进行改进，取消了变速油缸液压保压装置，新设计了一套变速箱档位锁紧机构，采用了将锁紧插销插入拨叉锁紧槽来锁紧拨叉的结构。该机构锁紧拨叉牢固、可靠，有效地防止了变速箱档位脱开事故的发生。

液压伺服系统位置控制的结构和非结构的不确定性阻碍了其控制精度的提高。对于结构的不确定性可以采用非线性自适应控制以实现渐近跟踪性能。但在液压系统中经常会出现如非线性摩擦此类非结构的不确定性导致跟踪精度的降低。提出一种不完全微分反演变结构控制器实现基于摩擦补偿的液压伺服系统的位置控制。该控制器以反演设计为基础融入滑模变结构控制利用滑模变结构在滑动模态下对控制系统参数变化和外部干扰的完全不变性解决系统结构的不确定性问题;结合摩擦补偿解决系统非结构的不确定性问题;引入不完全微分弱化控制器的微分效应减小纯微分突变信号带来的干扰不完全微分产生的滤波效应可以抑制滑模变结构存在的抖振。从理论上证明了在各种不确定性存在的情况下系统的渐近跟踪性能仿真实验验证了所提出的控制策

针对电液位置伺服系统（阀控对称缸）模型复杂、参数时变、摩擦影响显著等特点，提出了基于RBF神经网络和基于LuGre模型的自适应滑模控制算法。该算法的优点是：（1）利用RBF神经网络逼近控制电流与系统输出压力的关系，将电液位置伺服系统的数学模型简化为二阶，减少了模型参数；（2）采用LuGre模型能够准确地描述摩擦过程中复杂的动、静态特性，通过该模型设计摩擦补偿，提高了控制精度；（3）设计自适应滑模控制器，增强了系统的鲁棒性。利用构建的李雅普诺夫函数，证明了闭环系统的稳定性。仿真实验表明：所提算法控制精度较高、响应速度较快、鲁棒性较强。