柱状炮孔端部爆生裂纹动态扩展力学行为研究

采用动态焦散线实验和ABAQUS数值分析方法,研究单柱状炮孔、同时起爆的不同间距双柱状炮孔端部爆生裂纹动态断裂行为及周围应力场分布,明确炮孔端部裂纹的扩展规律。结果表明:较之单孔爆炸,双孔爆炸产生的应力场在炮孔间叠加,使炮孔间更易形成径向裂纹,增大炮孔间的破碎程度,单孔端部裂纹的扩展速度及应力强度因子介于双孔内侧与外侧端部爆生裂纹之间;双柱状炮孔端部近端垂线方向上,炮孔间以压应力为主,对相邻炮孔爆生裂纹的相向扩展具有抑制作用,随炮孔间距减小,裂纹止裂越早、扩展长度越短;双柱状炮孔端部外侧远区,在t=0～90μs,孔间和孔外在爆炸应力波叠加作用下表现为拉压交替变化的特征,随后主要表现为拉应力,炮孔外侧端部爆生裂纹曲裂程度大,具有短暂的"止裂"到再起裂阶段,随炮孔间距减小,曲裂发生时间越早,"止裂"到再起裂时间提前,裂纹长度无显著变化,但均大于单孔端部爆生裂纹长度。     

絮凝技术及其在明胶生产中的应用

在明胶生产过程中，随着提胶道数的增加，在大多数情况下，二道胶以后，胶的质量在逐道下降，其中表现最为明显的质量指标就是色泽和透明度。明胶生产厂为了解决提胶时最后几道胶的透明度等质量指标问题，早在上世纪70年代，就把絮凝技术应用在提胶所得的尾胶、尾二胶（指提胶的最后二道胶）的生产处理中，取得了改善色泽、提高透明度的效果。     

强制对流烤箱预热阶段的流场和温度场特性研究

在实验数据验证数值模拟结果可靠的基础上,采用数值模拟方法对比研究了不同风扇位置的强制对流烤箱预热阶段的流场和温度场分布特性.结果显示:风扇后置式对流烤箱的流场分布呈现出关于风扇中轴线对称的特性,在风扇的吸气气流的挤压作用下,出风气流会首先到达腔体壁面附近,使得壁面处易出现与涡流尺度相当的高温区域.风扇顶置式对流烤箱的流场中易形成中部大尺度气流旋涡,风扇的出风气流绕中部旋涡流动,温度场则呈现出中间低、四周高的分布特征.且后置式烤箱的竖直平面温差更小,顶置式烤箱的水平平面温差更小.研究结果为对流式烤箱的风扇位置选择及温度场均匀性的改善提供了有益参考.     

采用国产变频器的ZJ90DB石油钻机电传动系统

本文叙述了ZJ90DB石油钻机电传动系统的配置与设计特点,将国产大功率变频器应用于ZJ90DB钻机电控系统之中,取得了成功,实现了国产化替代.同时对国产化变频器的发展进行了展望,对国产化电传动系统的进一步发展提出了建议.     

蛋白胨的生产

<正> 1.前言 蛋白胨是由蛋白质水解而制得的产品,供作培养基用,广泛应用于抗菌素工业、发酵工业、生物化工及生物试剂。生产蛋白胨的常用原料是畜骨,但是可供生产蛋白胨的原料甚多:屠宰场提供的牲畜血液;水产品加工厂提供的鱼类脏器;生化药厂提取脏器药物后的残     

来自内蒙古草原的明胶新军——记集宁华珠胶业有限公司

<正> 在西部大开发的号角声中,四位投资人杜中华、吕炜、陈方敏、董尚廉从浙江来到内蒙古,在当地政府的领导和支持下,在第一批华珠人的努力下,以整体收购的原集宁明胶厂为基础,创建了内蒙古集宁华珠胶业有限公司,一支明胶新军呈现在内蒙古大草原! 集宁明胶厂是1958年成立的国营企业,占地面积63300平方米,原是单一的骨胶生产     

明胶生产中的温度控制

<正> 近年来,我国明胶行业已渡过了极不景气的困难时期,随着胶囊、食品、轻工、化工等行业的迅速发展,为明胶提供了广宽的市场。与前些日子不少制胶厂倒闭转产相对照,现在又有一批新胶厂出现。但这些新厂常常是产品质量水平较低,消耗了不少原材料而好胶率却不高,这主要是由于工艺控制和管理水平达不到要求所致。笔者在这里愿就明胶生产中的温度控制问题作一简单介绍,以供参考。     

用于超高速神经形态计算的光子突触

基于非冯·诺依曼体系结构的神经形态计算是有望实现高效人工智能的一种方式。神经态计算系统主要由突触和神经元组成。目前已有不同的技术路线开发出多种电子神经形态设备的研究。神经形态光子技术结合了神经网络的高效率和光子的高速度来构建计算系统,通过光学手段进行计算,具有超快的操作速度,大的带宽和无电互连功率损耗等潜在固有优势,因而受到越来越多的关注。本文回顾了光子突触研究的最新进展。     

单片机在浓度测量中的应用

基于C8051F021单片机,设计实现了一种可用于测量矿浆、污泥等悬浊液浓度的设备,具有精度高、量程大,操作方便,成本低廉等特点.整个系统以实用、稳定、可靠为最终设计目标.在保证实现基本功能的基础上,尽量优化硬件设计和软件设计.本系统充分利用了单片机的高速处理信号的特性,在提高测量精度的同时,还简化了硬件电路的设计,降低了硬件系统的成本.     

基于语义融合的域内相似性分组行人重识别

无监督跨域行人重识别旨在使有标签源域数据集上训练的模型适应目标域数据集。然而,基于聚类的无监督跨域行人重识别算法在网络特征学习过程中常因输入行人图片情况各异而产生噪声,从而影响聚类效果。针对这一问题,提出一种基于语义融合的域内相似性分组行人重识别网络,首先在Baseline网络的基础上添加语义融合层,依次从空间和通道2个方面对中间特征图进行相似特征的语义融合,从而提升网络的自适应感知能力。此外,通过充分利用域内相似性细粒度信息,进而提高网络对全局和局部特征的聚类精准度。通过在DukeMTMC-ReID、Market1501和MSMT17这3个公开数据集上进行实验,结果表明,所提算法的均值平均精度（m AP）和Rank识别准确率与近年无监督跨域行人重识别算法相比有显著提升。