调节托辊的偏置角是对带式输送机输送带调偏的一个常见方法,介绍了2种不停机调节托辊斜置角的方法。1使用轴端加长的托辊;该托辊一端的伸出轴被加长,安装在托辊架上后,托辊支撑座的外侧伸出一段较长的轴段。可徒手或借用工具将托辊外端抬起,并移至其他卡槽内;2采用可调托辊偏置角的托辊架,该托辊架外端设有可通过螺杆调节位置的滑块卡座,托辊轴的外端头卡装在滑块卡座上。通过转动螺杆调节滑块卡座位置,实现托辊偏置角的调节。这2种方法在山西凌志达煤业有限公司的多部带式输送机上得以应用,调整托辊偏置角时高效、安全,调偏效果良好。

为研究含异长双裂纹试件中次裂纹偏置对聚甲基丙烯酸甲酯(PMMA)试件动态冲击断裂行为的影响,采用数字激光动态焦散线系统和冲击加载平台进行动态焦散线试验。记录了裂纹的焦散斑图像和主裂纹的起裂时间。讨论了裂纹缺陷对主裂纹的起裂时间、裂纹扩展最大速度和裂纹尖端动态应力强度因子的影响。试验结果表明:β对主裂纹起裂时间的早晚和主裂纹扩展速度最大值产生了明显的影响,而且这种影响效应会由于主次裂纹位于PMMA试件中线的不同位置而表现出明显的差异性。主裂纹应力强度因子变化规律相似,但达到K最大值的时间表现出了差异。

应用落锤冲击加载系统,对含偏置裂纹的半圆盘试件在冲击载荷作用下的动态断裂行为进行了实验研究。结果表明:随着预制裂纹偏置距离的增大,剪应力在裂纹尖端的作用增强,裂纹逐渐由I型向I-II复合型裂纹转变,裂纹起裂需要的时间也略有增加,裂纹在扩展过程中的曲裂程度显著增大;在动态载荷作用下,裂纹的扩展速度在起裂后迅速增大到某一值后呈现不断波动变化的特点,裂纹扩展的平均速度随偏置距离的增加逐渐减小,当裂纹扩展的归一化裂纹竖向长度λ>0.8时,由于冲击点处局部压应力场的影响,裂纹的扩展速度迅速降低;随着裂纹偏置距离的增大,材料的起裂韧性KIC减小、KIIC增大。随着裂纹的扩展,裂纹的扩展韧性有所增大。

本文用一个低压差分信号为例，讲述了如何用Pico示波器的模拟偏置功能将仪器的灵敏度提高到原来的10倍，这意味着将垂直测量分辨率提高了10倍。

白光发光二极管(LED)的窄调制带宽限制了可见光通信(VLC)的系统容量。非正交多址接入(NOMA)技术通过功率复用可提高系统通信容量。结合直流偏置光正交频分复用(DCO-OFDM)和NOMA技术, 设计了NOMA-DCO-OFDM系统。基于递归法给出了单个LED时VLC多径信道建模方法。在考虑限幅噪声影响时, 推导了用户的信干噪比。采用分数阶功率分配、增益比功率分配和静态功率分配方法, 研究系统平均和速率随LED半功率角、光电检测器的视场角(FOV)和功率分配因子的变化规律。仿真结果表明, 系统平均和速率随着半功率角、FOV和功率分配因子的变化而变化, 可以通过优化半功率角、FOV和功率分配因子达到系统平均和速率最大化。

运算放大器在输入为0V的时候，输出不一定为0V，可能几十uV到几mv，这个叫做运算放大器的直流偏置，如果放大倍数比较大的话，这个直流偏置也会被放大，为了消除直流偏置，在运放的电源端和输入端加一个几M的电阻，或者有的运放本身就有调零端Voffset，接上一个电阻用于抵消直流偏置，这个电阻就叫做偏置电阻。放大电路的核心元件是三极管，所以要对三极管要有一定的了解。用三极管构成的放大电路的种类较多，我们用常用的几种来解说一下。图1是一共射的基本放大电路，一般我们对放大路要掌握些什么内容？（1）分析电路中各元件的作用; （2）解放大电路的放大原理; （3）能分析计算电路的静态工作点; （4）理解静态工作点的设置目的和方法。 以上四项中，最后一项较为重要。 偏置电阻的计算图1中，C1，C2为耦合电容，耦合就是起信号的传递作用，电容器能将信号信号从前级耦合到后级，是因为电容两端的电压不能突变，在输入端输入交流信号后，因两端的电压不能突变因，输出端的电压会跟随输入端输入的交流信号一起变化，从而将信号从输入端耦合到输出端。但有一点要说明的是，电容两端的电压不能突变，但不是

运算放大器算是很常见的一种IC。本文主要介绍了一些设计的细节内容。

单电源运算放大器的偏置与去耦电路设计，单电源供电运算放大器的偏置方法

本文提供的参考设计用于实现APD偏置电源及其电流监测。基于MAX15031 DC-DC转换器，该电路能够将2.7V至11V范围的输入电压经过DC-DC电源转换器后得到一个70V、4mA电源。 本文列出了参考设计的主要规格、详细的原理图以及材料清单。 设计规格与配置 2.7V至11V较宽的输入电压范围 70V输出电压 4mA输出电流 400kHz固定开关频率 -40°C至+125°C工作温度范围 微型、8mm x 12mm电路板尺寸

随着商业智能系统和数据挖掘技术的发展，用户的行为数据对企业决策产生了重要的影响。网络电子商务平台可以利用这些数据分析后的结果，对特定的用户推送他们感兴趣的商品，这样能增强用户黏度，提高平台的商业价值。提出一种基于用户行为分析的个性化推荐算法，将用户的行为信息转化为用户评分矩阵，且提出一种改进的正则化非负矩阵分解算法，在原始正则化非负矩阵分解算法的基础上加入偏置信息。改进算法充分挖掘用户在网页上点击、购买、浏览、收藏等行为信息，将用户感兴趣的商品及时推送给用户。实验结果验证了本文所提出的两种算法的有效性和高效性。