张紧器-高压隔水管耦合系统横向振动特性研究

为了准确分析张紧器-高压隔水管耦合动力学特性，考虑平台漂移以及张紧器、海水阻尼等影响，基于动力学基本原理建立深水钻井工况下张紧器-高压隔水管横向振动力学仿真模型，并在MATLAB中利用有限差分法进行离散求解，分析了管内高压流体、张紧器耦合作用、海流流速、平台漂移量、张紧器张力比等因素对高压隔水管和常规隔水管横向振动的影响。仿真结果表明：在管内高压流体、张紧器耦合作用的影响下，高压隔水管的横向振动位移减小、应力增大；随着海流流速的增大，隔水管的横向振动位移增大，位于海面附近的隔水管的横向振动应力增大，隔水管底部的横向振动应力基本不受海流流速的影响；随着平台漂移量的增大，隔水管的横向振动位移增大，且越靠近海面变化越明显，但横向振动应力基本保持不变；随着张紧器张力比的增大，隔水管横向振动位移减小、应力增大，且对于常规隔水管，易产生应力集中。研究结果可为深水钻井工况下张紧器-高压隔水管的耦合振动特性分析提供理论依据。     

钢化玻璃绝缘子在变电所的运行

钢化玻璃绝缘子在变电所内运行情况良好。以金华电业局下涯变电所为例,介绍了变电所内钢化玻璃绝缘子运行期间的自破率、现场自破情况、自破后残锤处理等。通过对玻璃绝缘子的自破模拟试验,进一步验证了在变电所内运行是安全可靠的。     

打开超高摆频的大门

一切事物的流行与社会的发展是密不可分的,手表也不例外。快节奏的生活方式代表着高频时代的到来。如果我们能找到一个量化生活节奏的方法,我相信机芯的频率应该是和这个结果成正比的。     

双轨制的运动一复杂功能表的战略转型

钟表业的发展日新月异，在十多年前，美耐华还未易主，路易威登还未涉足专业制表领域，豪雅还在生产均价800瑞郎的石英表，积家的Master（大师）系列才刚刚展露头角，Reverso仍旧是品牌唯一的支柱产品。但在十多年后的今天，绝大多数钟表品牌都更换了八成以上的产品目录，并且研究出了一大批革新性的技术，这些技术又会反过来改变钟表行业的未来。     

污水化学除磷的探讨

针对水体富营养化所采用的化学沉淀除磷技术进行了详细论述,重点阐述了化学除磷方法的原理、处理工艺以及特点,为不同条件下的污水除磷提供参考。最后,指出了我国在现阶段实施该技术需要解决的一些问题。     

基于复Contourlet域非线性扩散的图像去噪

提出了一种将复Contourlet变换与非线性扩散相结合的图像去噪方法。首先对图像进行复Contourlet分解,然后高频部分和低频部分分别采用自适应对比度扩散和全变差扩散,最后重构图像。给出了实验结果,并与基于小波、基于Contourlet和基于非下采样Contourlet的非线性扩散方法的图像去噪效果进行了主观视觉上的比较,同时也依据均方差(MSE)、峰值信噪比(PSNR)等评价指标作了定量分析,且对比了各算法的运行时间。结果表明,本文提出的方法去噪效果更为优越:不但抑制噪声的能力更强,而且能够更好地保留图像原有的边缘和纹理特征。     

流程生产型企业信息系统规划研究

引言Preface实施ERP项目,前期信息系统规划的作用十分重要,如何进行信息系统规划,则仁者见仁,智者见智。有色金属工业集团化企业的海外上市公司有着业务范围广、生产流程长、企业结构复杂、信息资源庞杂等特点,本文根据对企业特点的分析,给出了一些建议方案,希望能够对同行业企业的信息系统规划起到抛砖引玉的作用。     

基于平稳小波/Contourlet域非线性扩散的印章图像去噪

在印章鉴别系统中,正确鉴别印章的前提条件是得到高质量的预处理图像.提出了分别将平稳小波变换、Contourlet变换与各向异性扩散相结合的印章图像去噪方法.首先对图像进行平稳小波/Contourlet分解,然后高频部分和低频部分分别采用自适应对比度扩散和全变差扩散,最后重构图像.给出了实验结果,并与现有的小波阈值收缩和...     

达沙替尼合成工艺改进

以2-氨基噻唑-5-甲酸甲酯为起始原料,采用一锅法将氨基进行保护并进行甲酯水解,再与2-氯-6-甲基苯胺缩合后,得到的中间体依次与4,6-二氯-2-甲基嘧啶、N-羟乙基哌嗪发生取代反应制得达沙替尼。总收率由原14.9%提高至41.5%,该合成工艺提高了反应收率,降低了生产成本,有利于工业化生产。     

基于Contourlet域非线性扩散的织物疵点图像去噪

提出了将Contourlet变换与非线性扩散相结合的织物疵点图像去噪方法。首先对图像进行Contourlet分解,然后高频部分和低频部分分别采用自适应对比度扩散和全变差扩散,最后重构图像。给出了实验结果,并与现有的小波阈值收缩和全变差扩散结合的方法、基于改进的Contourlet变换的自适应对比度扩散方法、小波变换与非线性扩散相结合的方法的图像去噪效果进行了比较。结果表明,经所提方法去噪后的图像获得的PSNR平均增益可达7.45 dB,去噪效果较为优越：不但抑制噪声的能力更强,而且能够更好地保留织物图像原有的边缘和纹理特征。