阻燃FDY涤纶长丝的生产实践

文章介绍了阻燃FDY涤纶长丝的生产实践。     

基于化学链技术制氢的研究进展

利用氢能替代常规化石能源是运输行业应对气候变化和环境污染问题的一个重要突破口。将化学链技术应用于制氢过程不仅可以提高能量转换效率、减少环境污染,还可以在制氢的同时捕捉该过程产生的CO2,具有广阔的发展前景。本文概述了化学链制氢的两种方式的原理及特点,总结了不同过程在载氧体的筛选、反应器的形式以及系统模拟方面的研究现状。指出高效载氧体的筛选和制备是各个过程成功运行的关键。化学链水蒸气重整制氢[CLR(s)]过程需要考虑管束的磨损问题,而自热化学链重整制氢[CLR(a)]过程需要注意过程中的反应热量平衡。廉价载氧体的筛选、固体燃料的化学链制氢及其系统开发是化学链制氢(CLH)过程未来研究方向。     

尼古丁对药物性胃溃疡影响的实验研究

目的 探讨尼古丁对小鼠药物性胃溃疡的影响.方法 随机将昆明种小鼠分为5组:生理盐水对照组及0.25,0.5,1.0,10 mg/kg尼古丁实验组.消炎痛灌胃制成小鼠胃溃疡模型,造模前和造模后用尼古丁灌胃,计算溃疡指数.结果 尼古丁组胃溃疡指数明显低于生理盐水对照组.结论 在一定剂量范围内,尼古丁能预防药物性胃溃疡生成,...     

二氧化碳泡沫稳定性及聚合物对其泡沫性能的影响

基于CO₂气体性质的特殊性以及CO₂泡沫在多孔介质中表现出不同于其他气体泡沫的现象,利用气流法,选用十二烷基苯磺酸钠（SDBS）作为起泡剂,研究了CO₂泡沫的稳定性和衰减规律,以及聚合物部分水解聚丙烯酰胺（HPAM）对CO₂泡沫性能的影响。结果表明,在相同条件下,CO₂泡沫的稳定性比N₂泡沫差,并且CO₂泡沫的稳定性基本不受表面活性剂浓度的影响;CO₂泡沫的衰减曲线近似一条直线,泡沫形成后体积迅速减小。CO₂在水中具有较大的溶解度,泡沫的液膜渗透率系数大,因而泡沫稳定性差,也是造成CO₂泡沫在岩心内渗流规律区别于N₂泡沫的一个重要原因。HPAM的加入可以在一定程度上增强CO₂泡沫的稳定性,但同时也会使溶液起泡性能降低,所以实际应用时需要综合考虑泡沫特性,选择最佳的聚合物浓度。     

性能卓越的SONY DMX—R100数字调音台

SONY公司的DMX-R100数字调音台是为高质量立体声和环绕声节目制作而设计的。它继承了赞誉全球的SONY OXF-R3大型数字调音台的控制系统,提供24bit的质量和在标准及两倍采样频率(即44.1/48kHz和88.2/96kHz)下工作的能力,使信号处理十分完美。全集成的自动化系统,数字路由分配矩阵,以及可以控制外部的视音频设备等,使操作更灵活方便。中档的价格,绝佳的声音质量,深受艺术家和录音师的好评(见图1)。     

结构化深度判别嵌入编码网络图像聚类

大部分现有深度聚类方法都试图最小化重构损失,然而深层特征的判别能力与重构损失并没有必然联系,并且这些深度聚类方法通常只关注从样本自身提取的有用特征,很少考虑样本背后的结构信息.为解决这些问题,提出一种新的结构化深度判别嵌入编码网络聚类(SDDECC)算法,用于无监督图像聚类.首先在多层卷积自编码器网络中引入最大化互信息...     

全自动鞋底磨边机研制

开发全自动鞋底磨边机取代手工鞋底磨边,对鞋底磨边机进行了总体布局设计.根据磨鞋加工的特点,设计出了适合鞋底磨边的整体机械结构,完成了各子系统设计,并完成了数控系统的选型.成功开发出了全自动鞋底磨边机.     

基于增强现实的灌浆协同决策可视化研究北大核心CSCD

灌浆工程具有隐蔽性、专业性等特点,为提升灌浆质量,需要采用会商等手段进行灌浆协同决策。然而当前会商采用二维图纸或三维虚拟场景进行协同分析,缺乏物体纵深距离的真实空间维度,存在沉浸式交互不佳且决策信息共享不及时等问题。针对上述问题,本文提出基于增强现实的灌浆协同决策可视化方法,基于灌浆三维信息模型,以视觉惯性里程计技术为基础,实现虚拟模型与真实场景的融合与沉浸式交互分析;采用基于云端通信的状态同步法、锚点转移法和Vuforia增强图像识别技术,实现灌浆协同决策信息的三维沉浸式可视化共享。工程实例分析结果表明,本文提出的方法能够实现灌浆决策信息的沉浸式交互查询与跨区域协同决策,为灌浆过程控制提供了新思路。     

高亏格坝基地质体Kmeans-ERT自动建模研究

高亏格地质体是多处镂空的复杂地质构造,如坝基的互层、破碎带等。基于地层面的地质建模方法在处理高亏格地质体时存在自动化程度低、主观误差较大等缺点;基于体元的建模方法虽然可以实现自动化,但存在数据冗余的不足,且难以适应水利水电工程钻孔数据分布不均、地质体局部突变等特点。针对上述问题,提出一种基于栅格体元的高亏格坝基地质体K均值-极端随机树(Kmeans-ERT)自动建模算法。首先,针对高亏格地质体的随机性和突变性,采用鲁棒性较强的极端随机树算法构建分类模型;其次,采用K-means算法对地层样本进行聚类,根据聚类结果动态调整分裂阈值;最后,提出边缘检测算法识别模型边界,进而隐藏内部体元,实现模型轻量化。工程应用表明,所提出模型可以实现坝基高亏格地质体的自动建模,平均准确率相较支持向量分类(SVC)、K近邻算法(KNN)、随机森林、深度森林和BP神经网络分别提高17.4%、19.1%、4.7%、6.5%和17.1%,模型内存缩减率达69.3%;与人工建模方法和其余自动建模算法相比,所提出模型在精度和效率上具有优势。