利用大肠杆菌脱除煤中硫的研究

研究利用大肠杆菌进行高硫煤脱硫的可行性;通过单因素试验考察了滤浸时间、菌液浓度、煤样粒度对脱硫率的影响;试验发现,当浸滤时间为48h时,脱硫率最高为34.46%;菌液浓度越高,煤样粒度越细,脱硫率越高,当对-0.075mm粒级的煤进行脱硫时,脱硫率可达51.56%。     

直流电场下特高压背风子导线过冷雨滴碰撞系数研究*

特高压直流输电线路在高海拔或低气温环境下易发生覆冰现象。由于迎风与背风导线的间距较小,雨滴轨迹及背风导线流场会受到迎风导线的影响。然而,针对碰撞系数或覆冰特性的研究多集中在单根导线风场大小、雨滴粒径等关键参数,鲜见涉及电场条件下分裂导线背风子导线碰撞系数的讨论。为此,结合拉格朗日法对雨滴撞击背风子导线表面的过程进行数值分析。利用ANSYS Fluent中的电磁场模块对分裂导线施加电场,分析了电场强度、导线间距及导线夹角等参量对碰撞系数的影响。研究表明：电场强度在0~50 kV/cm的范围内,导线碰撞系数几乎呈线性衰减,衰减率约为55%;电场场强大于50 kV/cm时,碰撞系数衰减幅度进一步增大。随着导线间距的增加,背风子导线的碰撞系数逐渐升高,随后保持不变。导线夹角不为0°时,风速4 m/s工况下的碰撞系数平均值约为0.6543,最大幅度为1.9%,风速10 m/s工况下的碰撞系数平均值约为0.8395,最大幅度仅为1.2%,碰撞系数几乎不发生改变。     

日光对532nm激光成像性能影响实验分析

532 nm激光成像雷达在成像过程中容易受到日光干扰而降低图像信噪比。利用532 nm条纹管激光雷达对复杂场景(建筑物群)进行昼夜成像实验,并采用直方图统计法分析同一场景分别在白昼和夜晚的激光强度像和距离像的像素值分布,进而分析日光对激光成像性能影响。实验结果表明:日照光会提高激光强度像的亮度以及背景/目标的对比度,同时也增加了距离像的空天背景噪声;夜晚激光距离像信噪比高,但目标强度像对比度不佳。     

尾矿管道再生技术

尾矿管道主要用来输送浓度为30 %尾砂矿浆,是矿山一条很重要的工艺管道,但由于管道内尾砂的长时间磨损,管壁越来越薄,经常出现破损泄漏现象,严重影响生产。介绍一种用聚乙烯管道使腐蚀破旧的尾矿钢管再生的方法:在原尾矿管道内插入一根￥130mm ×6mm 聚乙烯管道,并在两层管道的空隙间注入水泥砂浆,使其固化,使原来的尾矿管路变成一种三层结构管道。这种处理后的管道不但强度高,而且水力摩擦系数小,尾砂输送能力比原来的旧管道有所提高,同时也降低了砂泵的扬程、运行成本。这种施工方法为矿山尾矿管道敷设开辟了新思路,提供了新途径。     

基于GM-APD激光雷达数据融合的小目标检测

GM-APD激光雷达具有单光子探测灵敏度,大幅降低了系统体积和功耗,但受像元数限制,难以获得远距离小目标清晰轮廓,目标检测率不高。针对该问题,提出了基于强度像和距离像多级处理的小目标深度学习检测算法,充分挖掘强度图像和点云特征信息及相互关联性,提高小目标检测概率。通过改进特征金字塔网络,将感受野模块和注意力机制模块与特征提取网络相结合,增强强度像初筛目标准确性,在候选区域内将强度像与距离像融合成带有强度信息的四维点云。然后,使用动态图卷积网络对候选区内目标进行二次检测,利用点云信息进一步筛选候选框内的目标。经GM-APD激光雷达远距离车辆数据集测试,网络的检测准确率达到98.8%,对于车辆结构不完整,车辆回波弱,背景存在强反射光斑等复杂场景有很好的鲁棒性。相较于SSD,YOLOv5等较为先进的目标检测网络,检测准确率分别提升了3.1%与2.5%,该算法为激光雷达弱小目标检测识别提供了一种可行性解决方案。     

“美洲狮”伴“豹”出征——德国“美洲狮”新型步兵战车

在战场上先进的主战坦克必须和先进的步兵战车互相配合．才能最大限度地发挥出彼此良好的作战性能。为此．世界各国涌现出不少性能优异的组合．如美国的“艾布拉姆斯”主战坦克和“布拉德利”步兵战车，英国“挑战者”-2型和“武士”步兵战车．俄罗斯的T-90主能坦克和BMP-3步兵战车等等。     

激光成像雷达跟踪实验研究

提出一种基于数字信号处理器(DSP)的激光成像雷达的跟踪控制方法,利用自行设计的数字图像处理板和随动部件,采用形心跟踪算法,由数字信号处理器和CPLD(complex programmablelogic device)给出控制信号.实验结果显示,此方法较好地完成了激光成像雷达的跟踪演示实验.     

水土保持与沙尘暴治理

通过大量的数据和事实，对沙尘暴的形成、土地沙化、荒漠化的现状和成因进行了分析。提出了加大水土保持力度、严格执法等防止土地进一步沙化、荒漠化的措施，以减少沙尘暴的发生。改善生态环境。     

相关滤波器与支持向量机结合的激光成像雷达目标识别算法

激光成像雷达能成清晰的目标三维距离像和一维强度像,可提高目标识别率,因而成为国际上的研究热点.当大视场高分辨率激光成像雷达垂直探测目标时,视场内目标增多,要求目标识别算法既能同时检测多目标,又要具有平面内旋转不变性.为了满足上述要求,提出将具有平面内旋转不变性的CHF-MACH相关滤波器和支持向量机(SVM)相结合,组成一种新的目标识别系统,其中相关滤波器能同时检测定位多个感兴趣目标,再用SVM分别对图像内的已定位的目标进行识别.以仿真激光成像雷达图像为实验数据,分别对4类目标进行识别.实验结果表明,CHF-MACH滤波器对本类目标有较好的检测率,对非本类目标有一定的抑制作用;SVM能以较高的精度分类已检测目标.所以,该方法能有效地对大视场内多目标进行识别,适用于激光成像雷达.