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研究固定床和回转窑工艺的褐煤热碎裂特性.结果表明:固定床工艺中产物碎裂程度随温度及入料粒度增加而增加.当温度为400~700℃、入料粒度为6~13mm时,总碎裂率α为20.43%~36.94%,粉化率β为5.03%~9.24%;入料粒度增为20~25mm,α由25.03%增至80.63%,β为4.35%~5.60%.回转窑工艺中回转速率为褐煤碎裂主要因素,当温度为105~230℃、入料粒度为13~20mm、转速为5r/min时,α为66.67%~78.41%,β为10.26%~14.78%,产物碎裂、粉化程度较高;转速由3r/min增为9r/min,α由57.63%增至75.82%,β为11.05%~11.88%.通过对热提质褐煤的孔隙结构、挥发分含量及表面相貌分析,得到了褐煤热碎裂的复合生成因素:孔隙结构变化、水汽行为、挥发分析出及热加工工艺参数. 相似文献
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随着经济的高速发展,我国的科学技术也不断推陈出新,面对新型市场的需求,机械电气一体化已经成为了一种发展趋势。面对这样的发展前景,我国机械电气化设备的安装需要不断提高技术,本文便针对这一问题,对机械电气一体化设备安装技术要点进行系统分析,希望能为相关人员提供一定的理论指导。 相似文献
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王芳 《数字社区&智能家居》2013,(5):1147-1148
Linux核外进程恢复可采用先产生原进程整体构架,再恢复断点信息的方法来实现。即用进程中断时的上下文结合相应的恢复代码,与原可执行文件一起产生一个新文件,使该文件在产生原进程整体构架后,就执行恢复代码,恢复出断点处的上下文,然后从断点处继续原来进程的执行。 相似文献
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互联网技术的广泛普及使得网络用户数量急剧增加,网络传输数据体量也随之增大,在多种因素的影响下,内部异常数据占比也越来越高,为网络数据传输、应用带来了极大的困难,为此提出一种基于深度学习的网络传输数据异常识别方法。该方法在LSTM神经网络模型的应用下,大幅度提升了评价指标——F1值,能够更加精确的识别异常数据,为网络传输数据的应用与处理提供更有效的方法支撑。应用高斯混合模型分割网络传输数据集合(训练集合/测试集合),引入深度学习技术——LSTM,构建网络传输数据异常识别模型,根据LSTM神经网络长期与短期记忆单元需求重塑网络传输数据,基于梯度下降法制定构建模型训练程序,确定异常数据判别规则,将测试集合输入至训练好的识别模型中,输出结果即为异常数据识别结果。实验数据显示:应用所提方法后,F1值呈现波动状态,最小值为83.70%,最大值为94.50%,符合数据异常识别需求,证明该方法具备可行性。 相似文献
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正皮影作为历史悠久的民间艺术,始终绽放着文化与艺术的光彩,有着自身厚重的文化底蕴,表达古代人民的思想和对世界的认知,也受到世界都瞩目。然而如何在人们日新月异的审美情趣和娱乐需求的当代社会继续焕发出生活里,是皮影戏需要面对的问题。自上个世纪八十年代起,中国动画逐渐不复"中国学派"时期的辉煌,进入了动画发展的迷茫时:如何创造出顺应时代的中国动画成为了近年最受关注的问题。皮影戏独 相似文献
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