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一、概述选粉机的操作总是经过分散、分级和收集三个阶段,其中分级阶段是主要的,它决定了选粉机总的技术性能的优劣。但第一阶段——即把物料分散,使固体粒子均匀地悬浮于气流中——又是选粉机后面工序的先决条件。目前,大多数选粉机的机械撒料盘为平板状,这种结构型式不能将物料中的粒子团打散,从理论上讲也不能使物料粒子得到应有的加速,因此分散效率是很低的。把上述未受到分散的物料量与总物料量的比值称为分离率,用β表示。β越小,选粉机分散效率越高,粉磨系统总的技术经济性能也越好。目前普通离 相似文献
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Jini安全机制研究 总被引:1,自引:0,他引:1
在任何环境中安全都是非常重要的,而对于有关分布式计算的问题作用则更为显著。通过与其它分布式系统的比较,提出了Jini的基于Java安全模型的安全机制。 相似文献
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一、前言水泥行业是应用粉体技术的重要部门,不仅生产过程中需要粉体,而且产品以粉体的形式出厂。在这些粉体的制备过程中(包括生料制备及熟料粉磨),要消耗大量的电能,几乎占全厂总电能消耗的70%左右。因此对粉体的制备方法进行研究,在经济上具有极其重大的意义。某些行业要求物料粒子非常微小,其粒度小于10微米,称为超细粉体。这样细的粉体使用一般的物理方法制备已非常困难,有时转而采用化学方法,用反应生成的沉淀物进行絮凝得到所需的粉体。这是非常不经济的。 相似文献
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提出了一种基于LT递归神经网络的旅行商问题求解方法.采用离散型神经网络模型,先给出模型有界性和完全收敛性的证明,再给出保证网络的稳定输出解为旅行商问题有效路径的条件.在此基础上结合局部最小值逃选方法获得较优的路径.在与基于LV递归神经网络的算法比较实验证明,该算法在总体上能获得更好的有效路径. 相似文献
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针对事件的分布式程序调试过程中,需处理大量的事件消息,如果处理不当,则会影响分布式程序的执行,提出了一种分布式对象中的事件模型,采用这种模型,可以大大简化事件消息的收集和处理,解决了分布式实时计算中的不确定性等问题,并降低了分布式调试过程本身给程序执行的影响。 相似文献
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动态环境下基于改进蚁群算法的机器人路径规划研究 总被引:2,自引:0,他引:2
针对动态复杂条件下的移动机器人路径规划问题,根据全局静态环境先验知识,提出一种改进蚁群算法。在经典蚁群算法的基础上通过调整转移概率,限定信息素强度的上下界,并引入相关策略解决死锁问题,可以避免初期规划的盲目性,增加解的多样性,提高算法的全局搜索能力,进一步减小算法早熟的可能性。在规划过程中,根据动态障碍物运行方向的变化与否,提出了相应的碰撞避免策略,并针对环境突发状况引入Follow_wall行为进行改进。仿真实验证明,该算法优于经典蚁群算法,可有效地指导移动机器人避免环境中的动态障碍物,获取无碰最优或次优路径,并能更好地适应环境的变化。 相似文献