基于ROME模型的气瓶无线充装管理系统研究

气瓶无线充装管理系统由气瓶唯一条形码、手持器、无线基站、现场服务器以及ERP服务器组成。其中分析了ROME模型的基本部件在气瓶无线充装系统中的作用,划分了客户端与服务器端之间的界面,实现了基于ROME模型的任务的触发和调度管理,在实际应用中取得了较好的效果。     

精细化项目实验在PLC教学中的应用

项目驱动教学可以激发学生学习兴趣和提高学生分析问题、解决问题的能力,更好地把理论知识与实践应用相结合.该教学是在项目任务已经实现的基础上,对软硬件进行优化控制,使软件更加简洁,运行速度更快,项目实现更加工程化.     

C51单片机动态多文件管理的设计与实现

基于静态链表的原理,在C51单片机中实现动态多文件管理功能.将扩展数据存储器模拟为一维数组,阐述在该数组上创建新文件、删除文件以及在文件中添加、删除数据的算法,并给出了类C语言的描述.同时分析实现这些算法需要的 C51 RAM空间情况.工程实践证明该方法具有较好的效果.     

云环境下基于资源类别聚合的算法

随着云服务类型和数量不断增长,用户很难从中选择有效的云服务。为解决云环境下海量服务的个性化推荐问题,提出了一种基于类别聚合的个性化推荐算法。首先对数据存储节点上的资源进行分类;然后计算类别之间的相关性;其次寻找资源的最近邻;最后产生推荐集。通过实验数据进行验证,提出的云环境下的协同过滤算法与传统协同过滤算法相比,推荐质量和系统性能都有很大提高。     

一种基于本体的用户活动识别方法

提出一种基于本体的用户活动识别方法,建立了智能家居的上下文本体模型并定义了用户的活动状态,分析用户活动属性与上下文之间的关联,建立活动本体模型,并搭建测试平台验证了该方法的有效性,测试结果表明。对于相同的复杂活动所提出的方法具有较高的识别率。     

气液固多相流对离心泵性能影响的试验研究

本文研究固液、气液、气液固多相流对离心泵性能的影响,通过对泵输送这些流体时扬程、效率、功率和汽蚀性能变化的试验结果分析,探索固相、气相对离心泵性能的各别影响和作用机理,有助于离心泵内多相流的深入研究,研究表明固相对离心泵性能的影响是连续的、均匀的、与其浓度相关;气相对离心泵性能影响较大并与含气量及流相流量有关;三相流时的情况更复杂,受气、固相联合作用的影响。     

一种新的细粒煤分选方法的研究

采用全氯乙烯作为溶剂, 对石台和中梁山煤样分别进行了脱灰和降灰脱硫的研究, 取得了较好的效果。其中石台０－２５ ～０－０７４ ｍｍ 粒级精煤最低灰分可达１２－４４ ％ , 产率为７４－８５％ , 优于浮选。中梁山煤样全硫从１－３６％ 降至０－８０％ , 因此该法有可能成为处理细粒煤的一种很有前途的方法。同时对分选机理及影响全氯乙烯分选的因素作了讨论     

基于AlexNet的小样本水面漂浮物识别

针对水面漂浮物识别中图像数据量少、噪声影响多,导致识别精度低的问题,采用一种基于深度学习的小样本水面漂浮物识别方法进行水面常见污染物塑料袋与塑料瓶的识别。采用现有大型数据集中的普通塑料袋与塑料瓶图像构建并训练卷积神经网络模型AlexNet;采用梯度下降法对模型进行微调,并用融合的光照矫正法处理待识别图像;将网络识别结果与传统的HOG特征提取方法进行比较。实验结果表明,该方法相较于传统的提取特征方法,对于水面漂浮物的识别率提高近15%。     

气-固流化床气泡行为研究进展

本文综述了气固流化床中有关气泡行为的研究概况及最新进展.对气泡的生成、形状、上升速度、尺寸及控制等方面不同的研究结果之间的差异和可能原因进行了分析.最后指出了该领域进一步研究的课题及方向.     

基于机器视觉的煤泥浮选泡沫图像分割方法

针对煤泥浮选泡沫图像中存在的噪声干扰和气泡粘连等问题,提出了一种基于机器视觉的分割模型,采用煤泥浮选泡沫图像分割算法对实验室采集到的煤泥浮选泡沫图像进行图像分割试验。结果表明,基于机器视觉的煤泥浮选泡沫图像分割模型主要包括ROF模型去除图像噪声和基于顶帽、底帽变换的粘连泡沫分割。ROF模型基于有界全变分函数空间,该空间中函数的不连续正好与图像中物体的边缘轮廓对应,非常适于泡沫图像去噪处理;顶帽变换使得泡沫与泡沫之间的间隙变大,解决了气泡粘连问题;最后采用分水岭算法完成对泡沫的分割。理论分析及实验室研究均表明,该方法可准确、快速地分割出复杂煤泥浮选泡沫图像中的泡沫,分割准确率高达81.1%,验证了分割方法的有效性。