井下净水站过滤装置液压系统设计与建模仿真研究

对煤矿井下净水站过滤装置进行了研究,介绍了过滤装置结构组成。设计了能使四级过滤装置在不断供水的情况下,实现正向与反向冲洗的液压系统;设计了能使液压马达在缝隙式过滤器和纤维滤料L、R罐冲洗时提供合适转速的液压油路系统。利用AMEsim软件,对所设计的液压系统和液压油路系统进行建模仿真,分析了纤维滤料L、R罐和折叠式过滤器的流量-时间曲线,分析了液压马达转速-时间曲线,结果表明,所设计的液压系统和液压油路系统满足使用要求。     

液压系统节能设计方法

对液压系统的节能问题进行了分析,指出液压系统有很大的节能潜力,提出了设计液压系统时可采用的节能措施,以提高液压系统的能源利用率,达到系统节能的目的.     

浅谈食品包装装潢设计

<正>食品包装就像是食品的贴身衣物一样,是现代食品工业的最后一道工序,它不但起着保护、宣传食品的作用,而且便于食品的储藏、运输和销售。在我们的日常生活中,食品包装与食品的关系密切,这早已被千家万户所认知。无论是商店、超市,还是每个家庭,处处可见设计精美、实用方便的食品包装。很难想像,没有包装的食品被送     

乙二酸处理抑制BCTMP返黄的研究

使用乙二酸分别对杨木、雪杉、枫木BCTMP进行酸化处理,比较了不同pH值对三种BCTMP的干热诱导返黄、光诱导返黄的抑制效果.实验结果表明:采用乙二酸处理BCTMP,可以提高浆料白度,达5%～6%ISO;乙二酸处理BCTMP,均不同程度地提高浆料白度干热稳定性,Pc值降低5左右,其中杨木、雪杉、枫木BCTMP的较佳酸化pH值分别是5.0、4.0、2.5;乙二酸处理杨木和枫木BCTMP,能改善浆料白度光稳定性,PC值减低3左右,其中杨木、杉木和枫木BCTMP的较佳酸化pH值分别是3.0、4.0和2.5.采用红外光谱分析,探讨了乙二酸处理BCTMP的机理.     

抗水剂在高吸收性原纸涂布中的应用

研究了涂料体系中抗水剂的种类和用量对低定量、高吸收性原纸涂布后主要性能的影响。结果表明,Y（改性的丙烯酸酯共聚物）抗水剂、D（丙烯酸类聚合物）、X（苯乙烯-丙烯酸树脂类）和K（三聚氰胺甲醛树脂）等4种抗水剂对涂布纸的抗液体性能、湿拉毛强度和光学性能等影响差异很大,2％～4％用量的Y抗水剂作用时,涂布纸的Cobb值、K＆N值和湿拉毛强度等指标较为均衡,有一定的湿排斥现象,但对涂布纸IS0白度和不透明度影响不大。     

丙烯酰胺改性阳离子淀粉制备及对纸张增强作用研究

本研究以玉米淀粉、N-（3-氯-2羟基）N，N，N-三甲基氯化铵为主要原料，用半干法合成阳离子淀粉，并利用红外光谱对所合成的阳离子淀粉结构进行了表征；将所合成的阳离子淀粉与不同量的丙烯酰胺通过自由基聚合反应进行接枝共聚，制备改性阳离子淀粉，并利用红外光谱和核磁共振谱对改性阳离子淀粉结构进行了表征。改性阳离子淀粉对纸张的增强作用效果显著，其中MCST-1C改性阳离子淀粉的作用效果相对最好，当其用量为0．4％（对绝干浆）时，纸张抗张指数提高29．8％，耐破指数提高45．4％，撕裂指数提高44．3％。     

苯乙烯-丙烯酸酯类合成聚合物在表面施胶中的应用研究

本文使用了氧化淀粉,阳离子淀粉和苯乙烯-丙烯酸酯类合成聚合物的混合物作为表面施胶剂对纸页进行表面施胶,研究了其对纸页质量指标的影响.结果表明:苯乙烯-丙烯酸酯类合成聚合物是一种高效的表面施胶剂.     

高介电纳米纤维素复合材料的制备及性能

以纳米银负载的钛酸钡纳米粒子为填料,纳米纤维素为基体制备出了具有高介电性能的复合材料。考察了加填量对复合材料的介电性能、热学性能和力学性能的影响,探讨了表面羟基化在改善界面相容性和提高力学性能方面的作用。结果表明:复合材料的介电常数随加填量的增加而提高,当加填量为50%(质量)时,复合材料的介电常数达到17(在1k Hz),介电损耗为1.08(在1k Hz);经表面羟基化的金属银负载的钛酸钡纳米粒子与纳米纤维素之间具有良好的界面相容性,填料在纳米纤维素基体中分布均匀;加填对复合材料的热降解温度影响不大,表面羟基化处理对复合材料的力学性能有显著提高,抗张强度提高了44.4%。     

高浓纸张涂布废水的处理

纸张涂布废水含有颜料、胶黏剂等助剂.该类废水污染物浓度高、成分复杂,废水处理难度大.本研究首先在实验室优选出不同絮凝剂对无碳复写纸涂布废水处理的最佳方案,然后采用新型废水处理设备--高效废水净化器对无碳复写纸涂布废水进行现场试验,从絮凝剂用量、停留时间等方面研究其对废水处理效果的影响.实验结果表明,高效废水净化器对无碳复写纸涂布废水处理的最佳工艺是NaOH用量60 mg/kg、FeSO4用量600 mg/kg、PAM用量10 mg/kg、停留时间40～50 min;在此条件下,可使废水CODCr由4583 mg/L降到453 mg/L,废水CODCr去除率达到90.1%.     

采用Transformer网络的视频序列表情识别

目的 相比于静态人脸表情图像识别,视频序列中的各帧人脸表情强度差异较大,并且含有中性表情的帧数较多,然而现有模型无法为视频序列中每帧图像分配合适的权重。为了充分利用视频序列中的时空维度信息和不同帧图像对视频表情识别的作用力差异特点,本文提出一种基于Transformer的视频序列表情识别方法。方法首先,将一个视频序列分成含有固定帧数的短视频片段,并采用深度残差网络对视频片段中的每帧图像学习出高层次的人脸表情特征,从而生成一个固定维度的视频片段空间特征。然后,通过设计合适的长短时记忆网络(long short-term memory network,LSTM)和Transformer模型分别从该视频片段空间特征序列中进一步学习出高层次的时间维度特征和注意力特征,并进行级联输入到全连接层,从而输出该视频片段的表情分类分数值。最后,将一个视频所有片段的表情分类分数值进行最大池化,实现该视频的最终表情分类任务。结果 在公开的BAUM-1s(Bahcesehir University multimodal)和RML(Ryerson Multimedia Lab)视频情感数据集上的试验结果表明,该...