综采工作面设备上窜下滑分析

以双鸭山矿区三软性煤层开采为例,分析综采工作面上窜下滑的产生原因及其对运输机与转载机搭接产生的影响,并结合已有的研究成果,提出综采工作面上窜下滑的预防措施,以保证综采工作面运输机与转载机合理搭接。     

浅析中职院校计算机课程学习环境模式的设计

随着计算机网络的深入发展,计算机专业教学出现了新的发展机遇,教学环境也发生了很大的变化。如何更好地适应新形势的发展,如何更好地提升学生的综合能力和水平,这成为计算机教育工作者必须考虑的一个现实问题。本文主要是以中职院校计算机教学为研究对象,力图提出几个创新的学习环境,进而为中职院校学生综合素质的提升提供重要的前提。     

基于HHT的新一代GPS动态测量误差分析和滤波技术研究

针对新一代GPS的轮廓信号和几何误差成分特点,引入一种具有自适应能力的非平稳信号分析新方法——希尔伯特-黄变换(Hilbert-Huang Transform,HHT)用于轮廓滤波和几何误差成分分析。研究了HHT中固有模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)的特点,指出各阶IMF分量按特征时间尺度从小到大的顺序排列,构建了基于经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)的滤波器并将其用于轮廓滤波。分析了EMD分解中剩余项的特点,根据各阶IMF的瞬时频率和幅值函数以及Hilbert-Huang谱,确定了各周期性分量以及非周期性趋势项。几何误差仿真信号分析结果表明,与小波神经网络方法的相比,HHT方法获取的初始阶段信号更好;对实测轮廓曲线,采用HHT和小波变换进行了滤波试验验证,结果表明HHT方法获取的轮廓曲线更平滑。     

基于FFT和EMD的直流电动机换向电流提取方法

针对运用经验模态分解(EMD)提取直流电动机换向电流过程中遇到的模态混叠问题,提出一种基于FFT和EMD的换向电流提取方法。首先,用Fourier分析起动电流得其频谱,结合电机参数初步确定稳态时换向电流频率;其次,根据EMD将起动电流分解为若干固有模态函数(IMF)并对相应的IMF做Fourier频谱分析,由此对特定IMF求和以提取换向电流;最后,将提取的换向电流通过指定的低通滤波器以滤除附加的换向电流。与IMF直接求和获取换向电流的方法相比,实验结果表明该方法获取的换向电流较平滑并且换向电流的幅值信息较完整。通过小波脊线求取的换向电流频率信息表明滤波后的频率曲线波动变化较小。     

煤炭资源开采安全生产技术研究

煤炭资源开采的安全性直接关系国民经济发展和产业结构的调整优化升级。我国煤炭安全生产工作形式严峻,与国际平均水平还存在一定差距,煤炭资源安全生产工作任重道远,因此,开采煤炭资源开采安全生产技术研究是很有必要的。     

基于BIM的柱端模板数字化设计及批量化加工研究与应用

随着建筑业的发展,对建筑结构精细化施工要求越来越高,对常规钢筋混凝土结构的周转材料尤其是模板的合理化利用要求也越来越高。利用BIM技术,对梁柱接头模板数字化设计及批量化加工,可明显提高模板加工效率、减少模板裁剪、预控材料周转位置,达到增效、节材、节约成本等目的,在一定程度上提高模板利用率。     

谈谈如何学好C语言

如何快速高效地掌握C语言精华,是每个初学者普遍思考的问题.结合C语言,分析程序设计基本思路,提出学好C语言的方法和技巧,指出C语言的要点和难点,使初学者有的放矢地学习C语言.     

用于光刻装置的多光栅标记对准系统

提出了一种用于光刻装置的Si片-工件台对准系统。该对准系统采用多光栅对准标记,标记的每个方向有序排列着四个子光栅。对准时,单波长对准光束照射在标记上,各级衍射光以不同的衍射角反射出。通过空间滤波器,零级和高级衍射光被滤除,而±1级衍射光被保留并相干涉成像在参考光栅的表面。两个较大周期子光栅的对准信号用于对准标记的捕获和粗对准,两个较小周期子光栅的对准信号用于获得粗对准基础上的精确对准。由于该对准系统无须采用楔板组,与ATHENA对准技术相比,降低了制造成本,提高了工程的可实现性。     

基于数据采集的二极管测试机通信接口扩展

半导体二极管生产过程中的一个重要环节就是检测。传统的二极管检测设备虽然具有一定的智能作用,但其对每一个二极管检测产生的数据无法被采集和存储。为此,我们针对ES-700W二极管检测机的CPU板进行了改造,扩展了一个RS232通信接口,通过编写数据采集软件,实现了检测数据的采集、存储和统计分析,为生产决策提供了可靠技术依据。     

改进的R-SSD全景视频图像车辆检测算法

针对SSD算法在检测全景视频图像车辆目标时存在准确率低、漏检率高的问题,构建了一种改进的SSD网络,命名为R-SSD,并提出了一种基于R-SSD的全景视频图像中车辆目标检测算法。在原SSD网络之前增加了一个RPN*网络,目的在于过滤负样本先验框并粗略调整先验框的位置和大小,为后续回归提供好的初始条件。在原SSD和RPN*网络之间构建了传输转换模块,实现两个网络间的特征融合,并增加低层特征信息,从而提高目标的检测效果。在同时兼顾了RPN*网络和SSD*网络损失函数的基础上提出了新的损失函数,应用了二分类和多分类的方法,使回归操作更加精确。将采集的全景视频图像数据分为训练集和测试集,通过对比实验,表明提出的R-SSD算法检测精度可达90.78%,明显优于SSD算法,可较好地解决全景目标车辆检测中误检率较高、漏检率较高等问题。