纺织厂房蒸汽采暖热回水二次利用的可行性分析

纺织厂房建筑面积比较大,冬季采暖期温湿度要求比较高,热耗量大。据了解,一般均采用蒸汽采暖,其回水量亦相当可观。而伴随厂房附近的民用建筑,诸如办公楼等是白天采暖或间歇采暖的建筑物。为了节省能源,减少锅炉负荷,在可能的条件下,利用厂房采暖回水,作为其他民用建筑物的热源是可能的,同时也是经济合理的。1984年元月二十日至二十四日,我们对陕西九棉新建五万锭厂房的回水温度及回水量作了测定:当时室外最低温度为零下6℃左右,厂房内仅安装了一万纱锭、十二套空调仅开了两套。在厂房内供热系统不够正常的情况下测定的室内温度为4℃。回水温度及回水量测定数值如下:     

防御装备的发展趋势

背景 50年代以来,防御装备已发生了巨大变化。现举例加以说明: ·牵引车辆的机动性大大提高; ·武器火力增强,射程增加; ·武器装备对敌方攻击的防御能力大大提高; ·电子技术的发展在武器领域开辟了新天地。诚然,军事领域的进展与整个科技领域的进展基本上是同步的。然而军事方面的应用常常超前于其它领域的应用,这有几方面的原因,     

提高包钢高炉渣碱度的试验研究

对不同碱度的高炉渣黏度、软化及熔化性温度进行了测定。结果表明:高炉渣是一种典型的"短渣"。高温(1 400℃)熔融状态下的黏度很小,只有0.5 Pa·s左右,炉渣的流动性比较好。随着碱度的提高,炉渣黏度熔化性温度逐步提高,当碱度超过1.07后又降低。利用热力学软件factsage6.4计算平衡反应及绘制相图,从反应生成物及相图分析看,炉渣碱度可提到1.13,从而有利于降低焦比。     

基于二进制标签松弛模型的遮挡人脸识别

遮挡人脸识别是人脸识别系统面临的挑战之一.在自然场景下,人脸特征通常被口罩等物品遮挡,导致人脸特征不完整,从而无法正确提取人脸特征信息,严重影响最终的识别结果.针对有遮挡条件下人脸识别效果较差的问题,通过利用低秩技术和二进制标签松弛模型的优势,该文提出了一种新的基于二进制松弛标签的回归模型.该模型通过学习一个更松弛的标...     

高温条件下基于虚场法的钛合金弹塑性参数识别与提取

目的 准确表述TC4钛合金的力学性能,对TC4钛合金进行了单轴热拉伸实验,使用虚场法识别和提取不同高温条件下TC4钛合金的弹塑性参数。方法 在不同试验温度(650、700、750℃)下,选用TC4钛合金(Ti-6Al-4V合金),按轧制方向以应变速率为0.1 s^-1进行热拉伸试验。采用立体数字图像相关系统(DIC)测量试样的真实应变,得到真实应力-应变曲线,并捕捉热拉伸过程中的随机点,计算出试样的真实应变场。通过虚场法(VFM)在试件的弹性阶段设置不同虚拟位移场,建立虚场方程组以识别不同试验组中的弹性模量和泊松比,利用JC本构模型建立适合试件塑性变形阶段的虚场方程,使用K-Means聚类算法提取模型中的塑性参数。结果 在考虑计算误差的情况下,使用VFM识别出的弹性模量、泊松比与参考数值的加权相对误差分别在4.8%、6.4%以下;提取出的塑性参数可以用于建立JC本构模型,弹塑性参数的识别和提取均符合预期。结论 使用VFM可以有效识别出TC4在不同高温条件下的弹性参数,K-Means聚类算法在提取塑性参数方面的效果较为显著。     

印制线路板的孔金属化技术的研究进展

当前印制线路板的孔金属化主要通过化学镀铜工艺来实现。但其成分体系复杂,工艺操作繁琐,活化处理所需的贵金属成本高昂,而且其使用的还原剂甲醛具有致癌性。显然,这些不足已经无法满足印制线路板升级发展对表面处理的高要求。为此,本文分析了近些年环保型化学镀铜、钯胶体工艺、黑孔化工艺以及导电聚合物工艺等新型的金属化工艺的研究现状及存在的问题,并阐述了导电聚合物工艺的优越性和实用性。     

铜钢复合冷却壁在包钢2号高炉的工业试验

在包钢2号高炉炉身九段用了8块铜钢复合冷却壁进行工业试验。2年5个月的试验结果表明:①在相同条件下,铜钢复合冷却壁的冷却强度要大于普通铸铁冷却壁的冷却强度;②铜钢复合冷却壁结渣皮需20～30min,而铸铁冷却壁结渣皮需3h或更长时间,且铜钢复合冷却壁无损坏,无断水现象;③高炉煤比升高的情况下燃料比基本保持不变,铜钢复合冷却壁的使用可以满足高炉炉身冷却需求。     

包钢5#高炉炉役后期生产实践

文章对包钢5~#高炉炉役后期安全稳定生产实践进行了总结。针对原料有害元素偏高及焦炭质量逐步下滑,高炉处于炉役后期的生产实际情况,通过不断优化操作制度,采取有效的护炉措施,实现了安全生产和炉况的稳定顺行。     

包钢3#高炉开炉操作实践

包钢3#高炉开炉采用了炉缸填充焦炭、全熟料的开炉方法.开炉前选择的操作制度合理,开炉顺利,炉温充足.出铁后,通过调整进风面积、矿焦比、批重、顶压、热风温度等参数,采取早喷煤和富氧措施,冶炼强度快速提高,仅用7天就达产.     

结合位置先验与稀疏表示的单帧人脸图像超分辨率算法

提出了一种结合位置先验与稀疏表示的人脸图像超分辨率算法,可对单帧输入的低分辨率人脸图像基于训练集进行超分辨率重建。利用压缩感知理论中的信号分解方法,〖BP(〗明确哪些方法更好〖BP)〗,将稀疏表示与人脸位置先验信息相结合,使用经过分类的超完备冗余字典,来分别稀疏逼近输入信号的块向量结构。利用最佳的K项原子,线性组合重建出高分辨率图像块。最后按照图像块最初在人脸的位置,将它们拼接为整体人脸。在CAS-PEAL-R1人脸图库上的实验结果表明,该算法使用相对较少的原子,就可以重建出质量较好的高分辨率人脸图像。