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详细介绍水中锰、铜、钡、锌、镍、铬6种重金属离子溶液标准物质的研制。采用经准确校准后的仪器设备,主要包括电感耦合等离子体光谱仪和质谱仪、离子色谱仪等对6种金属原料的杂质进行分析,同时对原料间相互包含的干扰杂质分析测定,最后结合质量平衡法对6种原料进行纯度定值。根据F检验和t检验结果表明,采用重量-容量法制备的水中锰、铜、钡、锌、镍、铬离子混合溶液标准物质具有良好的均匀性和稳定性,定值结果为100μg/mL,相对扩展不确定度为U=2%(k=2)。该标准物质可用于分析仪器的检定校准,环境等领域中多元素分析方法确认与质量控制。 相似文献
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软件无线电是关于使用固定硬件平台,通过加载各种应用软件,实现通信物理层的一部分或全部功能的设计思想的定义,具有选用不同种类的软件可实现不同的功能的特性。根据软件无线电技术的要求,设计了基于“ADC+FPGA+DAC”的处理模式,通过通信接口将结果发送给主机,将模拟信号转化成数字信号供主机进行处理,与传统的信号处理模式相比,该模式具有体积小,功耗低,可配置和可编程的优点,应用前景广泛,同时该模式还具有多种额外功能,如产生中频信号(IF),进行数字下变频,实现同步解调等功能,扩展与上位机通信的主机接口。 相似文献
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基于新量子遗传算法的无线传感器网络感知节点的分布优化 总被引:5,自引:1,他引:5
无线传感器网络中,感知节点的合理分布对于提高网络的感知能力和收集信息能力都具有重要作用。对于随机分布方式产生的感知网络,可以利用节点的移动性对特定感知节点的位置进行调整从而改善网络整体的感知覆盖范围。为此,针对无线传感器网络感知节点的分布优化问题进行了研究,给出了无线传感器网络覆盖控制模型,并提出了一种基于新量子遗传算法的分布优化机制。仿真结果表明新量子遗传算法在优化性能上优于传统遗传算法,能够有效提高网络整体的感知能力。 相似文献
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特征提取是故障诊断问题的关键,风电机组齿轮箱负载多变,振动数据量大、信息密度低,导致多模态融合诊断方法的特征学习性能和计算成本难以兼顾。为此,提出了基于多模态时频图融合的风电机组齿轮箱故障诊断方法。首先,使用小波包分解算法对齿轮箱振动数据集进行故障特征分析;然后,将所得分解子信号和原始信号分别转化为二维时频图像,形成体现小波域和时频域的互补故障特征;最后,利用卷积神经网络(convolutional neural networks, CNN)分别学习图像纹理的深层特征并进行特征融合,训练基于CNN-ViT(vision transformer)的多模态故障诊断模型。以凯斯西储大学齿轮箱轴承数据进行验证,所提模型在变负载和未知故障下,相比其他单模态和多模态方法具有较高的准确率,时频图融合方法能够以较低计算成本实现小波域和时频域双模态的故障特征学习。 相似文献
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针对本钢南芬选矿厂中矿再磨选系统精矿铁品位波动较大的问题,进行了原因分析、改造方案研究与实践。改造后的实践表明:①通过将中矿再磨选系统的1段磁选机改造为孔宽009 mm的高频振动筛,铁精矿中磁铁矿的单体解离度提高了3.06个百分点,为后续磁选获得高品质铁精矿创造了条件。②优化后流程的精矿品位和回收率均得到有效提高,精矿铁品位达到了66.82%,较改造前提高了0.81个百分点,铁回收率提高了2.53个百分点。③回收率的提高以及前段球磨机处理能力的释放,年多产7.7万t精矿,可增加销售收入3 350万元/a,年多创利润6365万元。较好地达到了改造的目的。 相似文献
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针对本钢对进口矿的依存度较高、进口矿价格波动对本钢经济效益影响较大、原料供应战略安全面临巨大风险和挑战等问题,采用SWOT方法详细分析了本钢自有矿山资源的优劣、威胁与机会,并提出对策。建议在立足国内资源的基础上,发挥自主资源优势,提高自给率;拓宽地方原料采购渠道,充分利用鞍本地区地方铁矿山的铁精矿产品;提高废钢炼钢工艺,增强和完善废钢的回收、利用体系;大力发展智慧矿山,提高矿山劳动生产率和经济效益收益率;继续推进钢铁行业去产能和转型升级。通过全面科学建立铁精矿保障体系,实现本钢持续健康发展。 相似文献