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1.
电路板在我们的日常生活中非常常见,这就使得印刷电路板的缺陷检测显得尤为重要。AOI作为新兴的检测PCB板缺陷的系统,在生产实际中正在被大家熟知并且应用。相较于传统的检测方式,AOI系统比较灵活,无论是在检测时间还是系统运算上,或者是对相关技术人员的要求相较于传统方式都比较有优势,本文就AOI系统在实际中的应用展开讨论,分析并且介绍了在实际应用中的具体细则。 相似文献
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Chuangang Yao Jixing Yang Haixia Zhang Sigeng Chen Jian Meng Kedi Cai 《Ceramics International》2021,47(17):24589-24596
Bismuth doped La2-xBixNiO4+δ (x = 0, 0.02 and 0.04) oxides are investigated as SOFC cathodes. The effects of Bi doping on the phase structure, thermal expansion, electrical conduction behavior as well as electrochemical performance are studied. All the samples exist as a tetragonal Ruddlesden-Popper structure. Bi-doped LBNO-0.02 and LBNO-0.04 have good chemical and thermal compatibility with LSGM electrolyte. The average TEC over 20–900°С was 13.4 × 10?6 and 14.2 × 10?6 K?1 for LBNO-0.02 and LBNO-0.04, respectively. The electrical conductivity was decreasing with the rise of Bi doping content. EIS measurement indicates Bi doping can decrease the ASR values. At 750 °C, the obtained ASR for LBNO-0.04 is 0.18 Ωcm2, which is 56% lower than that of the sample without Bi doping, suggesting Bi doping is beneficial to the electrochemical catalytic activity of LBNO cathodes. 相似文献
8.
运用计算流体力学方法,采用ANSYS CFX软件对发夹式换热器的壳侧流场进行了三维数值模拟。流场计算中采用多孔介质模型对管束区域进行简化,分析了壳侧流场的速度分布,结果表明:直管段部分的流体湍流强度大于弯管段,且外层管束所在区域为高流速区,受流体冲刷严重。结合流场信息,通过功率谱生成随机激振力,采用ABAQUS软件模拟计算了湍流激振下管束的振动响应,结果显示管束的面外均方根位移远大于面内位移,且弯管部分的振动位移最大。该研究结果可为发夹式换热器的性能分析和优化设计提供参考和依据。 相似文献
9.
Today’s information technologies involve increasingly intelligent systems, which come at the cost of increasingly complex equipment. Modern monitoring systems collect multi-measuring-point and long-term data which make equipment health prediction a “big data” problem. It is difficult to extract information from such condition monitoring data to accurately estimate or predict health statuses. Deep learning is a powerful tool for big data processing that is widely utilized in image and speech recognition applications, and can also provide effective predictions in industrial processes. This paper proposes the Long Short-term Memory Integrating Principal Component Analysis based on Human Experience (HEPCA-LSTM), which uses operational time-series data for equipment health prognostics. Principal component analysis based on human experience is first conducted to extract condition parameters from the condition monitoring system. The long short-term memory (LSTM) framework is then constructed to predict the target status. Finally, a dynamic update of the prediction model with incoming data is performed at a certain interval to prevent any model misalignment caused by the drifting of relevant variables. The proposed model is validated on a practical case and found to outperform other prediction methods. It utilizes a powerful deep learning analysis method, the LSTM, to fully process big condition monitoring series data; it effectively extracts the features involved with human experience and takes dynamic updates into consideration. 相似文献
10.
针对传统的小区内开环功率控制算法通常以提升本小区的吞吐量性能为目标,忽略了当前小区用户对邻小区用户同频干扰的问题,为提升边缘用户性能的同时兼顾系统整体性能,提出了一种LTE系统小区间上行联合功率控制(UJPC)算法。该算法采用单基站三扇区为系统模型,以最优化系统吞吐量比例公平函数为目标,首先根据最小信干噪比(SINR)约束值和用户最大发射功率这两个约束条件得到相应的数学优化模型,然后采用连续凸近似的方法求解优化问题得出各个基站所管辖的小区内所有用户的最优发射功率。仿真结果表明,与基准的开环功控方案相比,联合功控方案在保证系统平均频谱利用率的情况下能够较大幅度地提高小区边缘频谱利用率,其最佳性能增益能达到50%。 相似文献