磨削玻璃片斜面产生烧伤点的原因及对策

近年来，国内的玻璃片磨削业呈迅速发展之势，玻璃外面自动磨削机也已基本上实现了国产化。周边磨削斜面的玻璃片作为片饰，增加了由此制成的各种产品的装饰性和观赏性。磨边玻璃的质量主要取决于加工斜面是否对称均匀、光滑透亮。在摩削过程中，由于种种原因可能会引起许多缺陷。磨削璃玻片斜面上的烧伤点是一个比较常见的缺陷，严重地影响了玻璃饰片的可观性和使用价值。玻璃的理化性能决定了烧伤点是爆裂状，裂痕较深，且呈焦炭色。靠表面精磨、抛光无法加以消除。因而，在磨削玻璃过程中，如何防止烧伤点的产生是一个非常重要的工艺性问…     

网页制作中值得注意的某些问题和一些实用方法

由于网页制作者在网页制作过程中对某些细节有所忽视,造成终端用户的不便。下面就实际工作中碰到的某些值得注意的网页制作问题作个归纳,同时简单介绍一些网页制作中的实用方法,供大家参考。     

基于BP-PID的选择性激光烧结温度控制系统设计

为消除纯滞后系统的超调、改善温度因素对制件质量和强度的影响,设计一种基于BP-PID算法的选择性激光烧结温度控制系统.该系统采用层次化架构和模块化的设计方案,以STM32控制器作为主控模块,并利用BP神经网络改进传统比例-积分-微分(PID)算法,提高了控制系统的稳定性且效果显著.通过MATLAB进行仿真模拟,与传统PID控制进行对比并进行实验.结果表明:BP-PID算法能迅速整定最优参数,且超调量小,达到稳态所用时间更短;在设定预热温度为90℃且采用BP-PID算法控制时,系统稳态误差在±1℃之内,超调量小于3％.     

时间序列模型在北京西山地区岩溶地下水位预测中的应用

作为北京水资源储备区,北京西山地区地下水位动态变化对北京市水资源管理具有重大意义。时间序列模型是研究预测地下水水位动态变化特征的有效方法。为了解北京西山地区地下水位未来变化趋势,本文选用北京西山地区地下水位长观序列,通过拟合序列的趋势项、周期项及随机项分量,建立地下水位动态变化模型。模型精度检验表明模型拟合程度良好,预测结果显示西山地区未来五年内地下水位呈现动态平衡状态。     

普通混凝土与轻集料混凝土的受压动力性能

为探究混凝土结构的动力特性,对轻集料混凝土与普通混凝土进行了10种应变率下的单轴受压动力性能试验,得到了2种混凝土应力-应变曲线及不同工况下的破坏形态特征.根据试验所得应力-应变曲线提取试件的峰值应力、峰值应变和弹性模量,同时对不同加载工况下试件破坏形态进行动力特征对比分析.结果表明:静动力应变率下普通混凝土的破坏形态主要是黏结材料破坏,而轻集料混凝土的破坏形态主要是轻骨料剪切破坏;随着应变率的提高,2种混凝土峰值应力、弹性模量均有明显提高,但轻集料混凝土较普通混凝土受加载应变率的动力影响更为明显;普通混凝土、轻集料混凝土峰值应变随应变率变化较小但其离散性较大.同时根据试验结果建立了普通混凝土与轻集料混凝土的应变率与峰值应力、弹性模量的关系公式,峰值应力和弹性模量经无量纲化处理后的值与相对应变率的对数值成线性关系.     

阜新市供水工程水厂中的变电站(所)监控系统及马达管理中心

本文简要介绍了变电站监控系统的配置、软件。变电站监控系统能够满足一个变电站现在或将来的全部要求。系统被设计成一个开放的系统,除了提供标准化的数据转换处理功能外,还具有独特的用户接口,能够对系统的特别任务提供集成。由于有先进的诊断功能,它还能提供理想的调试和维护功能。由于具有开放完备的文件,以及经测试的系统,所以具有结构清晰、性能可靠的特点,而且硬件模块化,互换性强。     

玻璃配合料中B2O3、Fe2O3检测方法的改进

玻璃配合料中B2O3和Fe2O3含量的稳定性是决定玻璃纤维生产稳定与否的关键因素,而现今使用的传统的配合料中B2O3、Fe2O3检测方法都较繁冗,不能快速准确地指导生产。本文介绍了配合料中B2O3、Fe2O3的新的检测方法,此检测方法具有简单、快捷、误差小的优点。     

两歧双歧杆菌促生长培养基的初步筛选

本试验首先比较了两歧双歧杆菌在TPY,PTYG和改良MRS培养基的生长情况,发现PTYG作为两歧双歧杆菌的生长培养基相对较好;然后在PTYG培养基中加入乳清蛋白水解液和乳糖,结果表明乳清蛋白水解液与乳糖对两歧双歧杆菌的生长有一定的影响,其适当添加量为10%乳清蛋白水解液（mL/mL）和1.5%乳糖（g/g）。     

基于SOA-LSSVM的SLS成形工艺参数优化研究

为提高选择性激光烧结( SLS)成形精度,解决工艺参数优化试验成本高等问题,选择激光功率、预热温度、扫描速度、扫描间距以及分层厚度5个工艺参数设计正交试验以获得样本数据并建立统一目标函数。采用人群搜索算法(SOA)优化最小二乘支持向量机(LSSVM), 建立基于SOA-LSSVM的SLS成形件精度预测模型;预测不同工艺参数组合下制件的统一性能,并与采用传统BP神经网络和LSSVM模型获得的预测结果进行对比。结果表明：SOA-LSSVM模型针对小样本预测问题具有良好的泛化能力,预测值与实际值的最大相对误差仅为1.11%,可为SLS加工参数组合的选择提供参考。