PID技术在制浆造纸企业污水处理过程中pH值控制方面的工程实例

传统的酸碱中和手动调节存在自身难以解决的缺点,如难于找到合适加药量,造成中和剂浪费,手动控制安全可靠性差,工作效率低,很难满足实时控制的要求等。因此,采用先进的PID自控技术取代人工调节是污水处理pH值控制系统当前发展的趋势。本文先从理论上分析了PID控制的原理,然后结合制浆造纸企业濮阳龙丰纸业有限公司的情况、工艺流程,设计出了制浆造纸企业的一套PID控制pH值的系统。     

慕课背景下的教学模式变革——以“电力系统分析”为例

慕课的发展势不可挡,给我国高等教育的发展带来新的机遇与挑战,在此背景下,本文将以“电力系统分析”课程为例,探讨如何利用这一契机,改革传统的教学模式,提高教学质量。MOOC（massive open online courses,慕课）是近几年来兴起的网络教学模式。慕课是大规模的开放性课程,其中“M”表示Massive（大规模）,“O”代表Open（开放）,第三个“O”代表Online（在线）,“C”则代表Course（课程）。它是以兴趣为导向,不论在何时何地,只要你想学习,都可以在线学习。     

随机复杂网络同步控制研究进展综述

复杂网络控制系统由于其在通信、计算、控制等多学科的交叉特性已经引起了各行各业学者的广泛关注,复杂网络同步控制已经成为一个研究热点.本文主要综述了随机复杂网络的同步控制研究进展情况.首先论述了随机复杂网络同步控制的研究背景及意义,然后从复杂网络的动力学特性、复杂网络的拓扑结构、复杂网络的受限情况、复杂网络的同步控制策略和随机复杂网络同步能力优化几个方面分别进行了综述,进一步综述了随机复杂网络的应用情况.最后在总结国内外研究成果的基础上,指出随机复杂网络未来亟待解决和研究的问题.     

面向对象技术与软件复用技术的关系

面向对象技术是一个用途非常广泛的软件开发方法,它支持了软件复用技术。软件复用是软件开发中避免重复劳动的一种行之有效的解决方案,复用技术可以提高软件生产率,降低开发成本,缩短开发周期。本文分剐介绍了面向对象技术和软件复用技术基本概念,并对二者之间的关系作了探讨。     

一起由雷极氏变形杆菌引起的食物中毒

一起由雷极氏变形杆菌引起的食物中毒任红卫，郭会芹，唐玉河北省邢台市卫生防疫站（０５４０００）翟志强，张英河北省邢台市卫生防疫站（０５４０００）１９９１年１２月４日、我市某厂２９名职工午餐进度熟牛肉等食物后，出现胃肠道中毒症状。潜伏期２．５～１６５ｈ，...     

计算机网络安全主要问题与对策

随着人们对网络依赖度的增加,网络安全问题也日益成为人们关注的焦点。文章介绍了计算机网络存在的隐患,及常见的攻击手段,重点阐述了保证计算机网络安全的主要方法和途径。     

三级加筋挡墙稳定性数值模拟分析

为了研究不同土体参数下三级加筋挡墙的稳定性,采用FLAC3D软件对某三级加筋挡墙进行数值模拟分析,分析得出随着土体摩擦角的增大,三级加筋挡墙的水平位移和剪应力逐渐减小,并且减小的幅度逐渐变缓,挡墙的各项性能指标有所改善,加筋挡墙的破坏面形式更接近于Rankine破裂面。     

CRTS Ⅱ型板式无砟轨道水泥乳化沥青砂浆灌注工艺试验研究

为提高充填层砂浆的充盈度,减少表面气泡,采用足尺有机透明玻璃盖板与轨道板进行CRTSⅡ型板式无砟轨道水泥乳化沥青砂浆的灌揭板效果对比试验,研究其灌注工艺.结果表明:为确保灌注质量,在水泥乳化沥青砂浆技术指标满足灌注施工要求的前提下,宜采用新型排气漏斗进行灌注,灌注落差不宜超过1.5m,灌注速度以灌板时间约4min为宜,采取先快后慢的灌注节奏,待砂浆连续溢出时,立即封堵排气孔,停止灌注.该工艺已广泛应用于京沪高铁,京石武、沪杭客专等工程,所灌砂浆充盈饱满,填充密实,应用效果较好.     

混合整数非线性规划问题的改进差分进化算法*

提出一种改进差分进化算法求解混合整数非线性规划问题。该算法利用同态映射方法,解决差分进化算法无法直接处理整数决策变量问题;提出改进的自适应交替变异算子,提高算法的搜索性能;提出一种自适应保留不可行解的方法处理约束条件,并对差分进化算法的选择算子进行改进,提出一种直接处理约束条件的新选择算子。六个常用的混合整数非线性规划问题的实验结果表明了该方法的有效性和适用性。     

基于YOLOv5改进的轻量化目标检测

针对移动端目标检测算法需要模型参数量与计算量更少、推理速度更快和检测效果更好以及目标检测算法对于小目标误检、漏检及特征提取能力不足等问题, 提出一种基于YOLOv5改进的轻量化目标检测算法. 该算法使用轻量级网络MobileNetV2作为目标检测算法的骨干网络降低模型的参数量与计算量, 通过使用深度可分离卷积结合大卷积核的思想降低网络的计算量与参数量, 并提升了小目标的检测精度. 使用GhostConv来替换部分普通卷积, 进一步降低参数量与计算量. 本文算法在VOC竞赛数据集, COCO竞赛数据集两份数据集上均进行了多次对比实验, 结果表明本文算法相比于其他模型参数量更小、计算量更小、推理速度更快以及检测精度更高.