埋地管道泄漏内封堵装置设计与研究

针对流体输送埋地管道泄漏问题,设计了一种利用管道机器人携带封堵气囊进行快速应急封堵修复的埋地管道泄漏内封堵装置。采用矩阵变换方法建立了牵引系统驱动轮过弯方程,利用MATLAB软件对过弯方程进行了验证,同时利用ADAMS软件仿真分析过弯路径与驱动轮转角对牵引系统行走速度的影响。研究结果表明:由两个串联封堵器组成的应急封堵系统可满足复杂工况下的管道泄漏封堵要求;牵引系统驱动轮在弯管内部行走时,单轮速度呈周期性变化,但三个驱动轮整体周期运动特性一致;驱动轮转角在25°~40°时,牵引系统行走速度与驱动轮转角成正比,且转角为30°时驱动效果最好。该内封堵装置的结构设计可为管道泄漏应急封堵领域装备的研发提供重要参考。     

基于DV-Hop的修正和改进定位算法

在无线传感器网络中节点的自身定位技术是支撑性的技术.研究了DV-Hop算法,并分析了其缺点.针对其缺点修正了锚节点的计算的平均每跳距离,让更多的锚节点参与最后的定位计算并采用了加权的质心算法.通过Matlab仿真改进的算法能明显地提高定位的精度,得出改进算法适合的应用场景.     

过程监控分析系统在安钢高线的设计及应用

本文简要介绍了安钢高线机组过程数据监控分析系统PDA （Process Data Access)的设计和应用情况，描述了过程数据监控分析系统的软硬件结构及基本功能，并且以具体的故障实例分析了过程数据监控分析系统在高速线材生产实际中的应用与价值。     

基于X-Linear和语义嵌入的视频描述算法

注意力机制和视频语义嵌入使得视频描述任务取得了显著的提升,为更好地利用时序动态特征和语义信息,提出一种基于X-Linear的语义嵌入视频描述算法(X-Linear Semantic Embedding Network,XLSNet).该算法以基于编码解码器网络为基础,使用X-Linear注意力模块对视频特征进行编码,该...     

波-平轧制钛/铝复合板界面组织特性及性能研究

建立Ti/Al复合板波-平轧与平轧有限元模拟并进行实验,分析不同轧制方式对复合板微观组织及力学性能的影响。结果表明,复合板压下率为40%时翘曲程度较35%更低,波-平轧复合板的等效应力及应变均大于平轧复合板,其结合界面未发现孔洞与裂缝,波峰处界面扩散层厚度为1.8μm,波谷处为2.4μm,而平轧复合板的界面扩散层厚度为1.6μm,并且波-平轧复合板Al板的再结晶程度高于平轧,其抗拉强度,抗弯性能,硬度也高于平轧复合板,但由于加工硬化作用延伸率较低。     

电位法研究钯盐催化剂体系的稳定性

本文由催化反应的热力学和动力学理论,推导出表示Wacker法催化剂稳定性的公式及其电位表示方法,并用电位法研究了催化剂中铜钯比值对催化剂稳定性的影响,得到与理论一致的结果。初步研究表明,电位法可用于工业控制。     

骨科对高强混凝土强度影响的试验研究

本文用石灰岩碎石、石英砂岩碎石、铁矿石和辉绿岩铸石作为代表性骨料,研究了骨料品质对混凝土强度的影响,提出了评定骨料特性的指标A。在混凝土配合比设计时,选用A值较大的骨料可经济合理地配制出所需的高强混凝土。     

西洋参须固体饮料酶解法制备过程中挥发性成分的变化研究

目的 研究西洋参须固体饮料在制备过程中挥发性成分的变化,解析西洋参须固体饮料的风味品质。方法 采用顶空固相微萃取-气相色谱-质谱法对西洋参须不同酶解加工阶段的挥发性成分进行检测,利用主成分分析法分析不同加工阶段的挥发性成分特征差异。结果 从西洋参须不同酶解产物中共检测出97种挥发性物质,主要是萜烯类、醇类、醛酮类、烷烃类、酯类、酚酸类、芳香族及杂环类化合物,酶解处理降低了大部分挥发性物质的含量,相对含量较大的挥发性成分是芳樟醇、柠檬烯、己酸、桧烯、(IS, 8a?)-十氢-1, 4aβ-二甲基-7β-异丙烯基-1-萘酚、β-石竹烯、β-红没药烯、十四烷、庚酸、橙花叔醇,通过主成分分析可以显著区分不同酶解样品。结论 酶解处理影响了西洋参须固体饮料中挥发性成分的变化,为西洋参须固体饮料的风味品质调控提供支撑。     

航天用过滤器电子束焊接成形控制研究

为获得航天用过滤器电子束焊焊接的优良焊缝开展了试验研究。通过设计焊接工装和调试焊接工艺参数对过滤器进行试焊,并对焊接缺陷进行分析,得到影响该过滤器焊接质量的关键因素。通过不断改进设计该过滤器焊接的定位与加紧工装,并对焊接工艺参数进行优化,获得最佳焊接工艺参数组合,不仅满足了过滤器焊接质量要求,而且大幅度提高了产品焊接质量。该方法可为此类产品获得可靠的焊接质量提供参考依据。     

基于机器学习的光纤窃听检测方法

光纤窃听是信息安全的重大隐患之一,但其隐蔽性较高的特点导致筛查困难。针对通信网络中面临的光纤窃听问题,提出了基于机器学习的光纤窃听检测方法。首先基于窃听对传输物理层的影响,设计了 7 个维度的特征向量提取方法;其次通过实验,模拟窃听并收集特征向量,利用两种机器学习算法进行分类检测和模型优化。实验证明,神经网络分类算法的性能优于K近邻分类算法,其在10%分光窃听中可以实现98.1%的窃听识别率。