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针对较宽工作面巷道容易出现应力集中、巷道采煤效率低的问题,提出了一种原巷充填采煤工艺,并研究了适用于充填沿空留巷的最佳充填材料的水灰比,以及充填材料采煤工艺配套设备的选型原则。经实践表明,机械化原巷充填采煤工艺不仅可提升采煤效率,而且还能降低采煤成本和作业人员的劳动强度。 相似文献
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该文提出一种基于方向梯度直方图(HOG)属性空间的局部放电模式识别改进算法,旨在提高特征对样本信息的概括能力,并克服分类器对高维特征的识别局限.首先,构造局部放电脉冲序列分布(PRPS)模式作为识别依据,利用局部细分叠加窗口滑移的迭代算法自动化构建PRPS图像的HOG属性空间;然后,通过线性变换协方差矩阵的方式重构HOG属性空间,使其满足相互独立性;接着,根据属性重要性重新排列空间后,依次增加输入朴素贝叶斯分类器的属性个数,基于分类精度搜索最佳属性子集;最后,按照归约属性的相对重要性进行加权,最终设计出HOG属性选择加权朴素贝叶斯分类器.大量样本测试结果证明,此算法能够达到很高的识别精度,对传统识别算法的优化效果明显,有较好的应用价值. 相似文献
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为了减小传统的最差情况设计方法引入的电压裕量,提出了一种变化可知的自适应电压缩减(AVS)技术,通过调整电源电压来降低电路功耗.自适应电压缩减技术基于检测关键路径的延时变化,基于此设计了一款预错误原位延时检测电路,可以检测关键路径延时并输出预错误信号,进而控制单元可根据反馈回的预错误信号的个数调整系统电压.本芯片采用SMIC180 nm工艺设计验证,仿真分析表明,采用自适应电压缩减技术后,4个目标验证电路分别节省功耗12.4%,11.3%,10.4%和11.6%. 相似文献
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文章从数量、类别、时间等维度描述了我国温室气体标准以及我国纺织领域温室气体标准的发展现状。基于此,简要分析了纺织领域温室气体标准建设存在的问题及原因,提出了未来纺织行业温室气体标准体系建设的建议。 相似文献
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为提高羊皮中胶原蛋白的提取率和利用率,采用酸酶复合法提取羊皮胶原蛋白,再利用静电纺技术制备胶原基纳米纤维。以羊皮胶原蛋白提取率为评价指标,考察料液比、乙酸浓度、胃蛋白酶浓度和酶解时间四个因素对羊皮胶原蛋白提取效果的影响,确定单因素最优水平;在此基础上,采用正交试验设计对羊皮胶原蛋白提取的工艺条件进行优化,并通过紫外光谱扫描、红外光谱扫描、SDS-PAGE图谱和扫描电镜等生化技术探讨酶解过程对胶原蛋白结构性质的影响;然后将胶原蛋白和聚乳酸复合静电纺丝,制备得到胶原基纳米纤维。结果表明,酸酶复合法提取羊皮胶原蛋白最佳工艺为:料液比1:25 g/mL、乙酸浓度1.2 mol/L、胃蛋白酶用量1.0%、酶解时间72 h,在此条件下羊皮胶原蛋白提取率为38.42%±0.49%;紫外光谱扫描显示羊皮胶原蛋白于230 nm附近出现最大紫外吸收峰;红外光谱扫描、SDS-PAGE图谱分析表明羊皮胶原蛋白主要有α1、α2、β三种亚基成分组成,属于Ⅰ型胶原蛋白,且胶原蛋白的空间结构保留完整;扫描电镜直观表明了羊皮胶原蛋白的纤维网络结构保留较完整;静电纺丝得到的胶原... 相似文献
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研究了以工业级硫酸铝铵为原料制备氧化铝的过程中杂质SO_4~(2-)的脱除工艺,并考察了滴加顺序、硫酸铝铵初始浓度、反应温度、滴加速率、终点pH、水热介质和水热温度对SO_4~(2-)脱除的影响。结果表明:在硫酸铝铵初始浓度为0.5 mol/L、反应温度为55℃、滴加速率为4 mL/min、终点pH=9.0、反滴加、水热介质为1 mol/L的精制氨水、水热处理温度为205℃的条件下,可以制得SO_4~(2-)质量分数最低为0.001 5%的Al2O3。水热介质选用氨水可有效增大前驱体粒径,进而大大降低SO_4~(2-)的表面吸附,利于氧化铝中SO_4~(2-)含量的脱除。与传统直接煅烧硫酸铝铵法相比,该工艺煅烧前即洗掉了大量的SO_4~(2-)杂质,有效避免了煅烧不充分造成氧化铝中SO_4~(2-)含量较大的弊端。 相似文献
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市政工程可为广大市民的生产、生活提供更多便捷,也是社会持续发展历程中的必要基础。本文以市政桥梁为例,针对施工中常见的问题展开探讨,提出可行的质量控制措施,以确保市政桥梁的质量,使其在后续阶段可稳定运行。 相似文献
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目的利用磁粒研磨光整加工技术提高TC4材料的表面质量,使用BP神经网络建立加工工艺参数和表面粗糙度之间的关系,使用遗传算法寻找最优工艺参数组合。方法使用双级雾化快凝法制备的金刚石磁性磨料对TC4材料工件进行L9(34)正交试验,借助Matlab软件建立结构为4-12-1的BP神经网络,根据正交试验结果训练BP神经网络,探究工艺参数主轴转速n、加工间隙δ、进给速率v、磨料粒径D和表面粗糙度Ra之间的关系。使用决定系数R2评判BP神经网络训练结果,基于训练好的BP神经网络使用遗传算法对工艺参数进行全局寻优。使用计算得到的优化工艺参数进行试验,并测量工件表面粗糙度,与计算得到的表面粗糙度做对比。结果BP神经网络的预测误差在1.5%以下,通过决定系数R2优化的模型可在训练样本较少的情况下进行有效可靠的预测。遗传算法优化的结果,在主轴转速为1021.26 r/min、加工间隙为1.52 mm、进给速率为1.04 mm/min、磨料粒径为197.91μm下,获得最佳表面粗糙度,为0.0951μm。使用调整后的工艺参数,在主轴转速为1020 r/min、加工间隙为1.50 mm、进给速率为1.0 mm/min、磨料粒径为196μm下,试验得到的表面粗糙度为0.093μm,与计算得到的最佳表面粗糙度误差为2.21%。结论采用磁粒研磨光整加工技术与寻优参数结合,可以有效提高TC4材料加工后的表面质量。 相似文献