虚拟轴混联机床研抛模具自由曲面的分片规划

采用虚拟轴混联机床进行模具自由曲面的精加工,为了提高模具自由曲面的研抛精度和效率,论述自由曲面的分片抛光方法。根据计算机图形信息构造特点,将自由曲面划分为一系列曲面信息与工艺特征相同或相似的曲面片族,相似的曲面片族采用相同的工具和相近的工艺参数进行研抛加工。通过理论计算和仿真验证,此方法能够提高研抛效率。     

电流变抛光工艺研究

研究了电流变抛光工艺参数对工件表面粗糙度的影响。用SiC和Al2O3磨料分别对硬质合金和光学玻璃进行了抛光试验，考察了抛光时间、工具电极转速、电源电压、磨料浓度等工艺参数影响工件表面粗糙度的规律。试验结果表明，随着抛光时间、工具电极转速、电源电压的增加，工件表面粗糙度逐渐降低。随着磨料浓度增加，工件表面粗糙度先降低后升高。对于表面粗糙度而言，磨料浓度存在一个最佳值。     

基于LabVIEW的水箱平台设计及PID控制特性分析

由于工业现场条件复杂、干扰多、实验难度较高,需研究复杂大机组的控制特性。文中设计了一个基于Lab-VIEW的双容水箱实验平台,以求在该平台基础上,进行理论新算法的研究和验证,最终达到工程应用的移植。文中首先从设计思路入手,然后辨识求取对象数学传函,搭建PID控制模型,最后通过实验数据验证模型正确性,分析PID控制特性。     

荧光氧化石墨烯的合成与发光性能

通过将氧化石墨烯进行胺化反应,在其表面修饰上甘氨酸,合成出了具有很强蓝色荧光的荧光氧化石墨烯。通过荧光仪、紫外可见分光光谱仪、傅氏转换红外线光谱分析仪等表征手段对甘氨酸修饰的氧化石墨烯进行表征,结果表明,甘氨酸是以共价键的形式修饰在氧化石墨烯上的,1.0mg/m L的甘氨酸修饰的氧化石墨烯在紫外灯下就能表现出很强的蓝色荧光,当用360nm紫外激光激发甘氨酸修饰的氧化石墨烯时,可以检测到在450nm处有一个很强的发射峰。     

基于节点协作的煤矿井下无线精确定位算法

针对现有多边定位算法在定位基站布置稀疏的情况下定位精度低、鲁棒性差的问题,提出了基于节点协作的无线精确定位算法,给出了未知节点误差和最小的加权非凸定位模型,并提出相应的非迭代式定位算法。仿真和实验结果表明,在典型巷道定位布置、未知节点均匀随机的情景中,采用所提算法得到的未知节点平均定位误差随节点数增加而降低,且下降趋势随节点数增加变缓;该定位算法可实现总体上的定位鲁棒性和定位精度的提高,其代价为个别节点定位精度的降低及定位时间复杂度的上升。     

水解+AO工艺处理化工园区混合废水的运行总结

针对化工园区混合废水水质变化大、生物毒性强、可生化性差及难生物降解等特点,采用"水解+AO+混凝沉淀"系统对园区混合废水进行处理。运行结果表明,该系统对混合废水的COD、NH_4~+-N和TP的去除率分别为75.76%、93.98%和86.58%,出水可达标排放;废水中COD的降解通过水解池、AO池和混凝池的联合作用,NH_4~+-N的去除主要通过AO池的硝化作用,TP的稳定达标主要通过混凝池的吸附、混凝沉淀作用。     

基层台站气象现代化建设过程中的雷电防护系统建设初探

本文通过总结近年来雷电防御建设经验,对基层台站中心机房、会商系统和国家级气象自动站等重要电子设施的雷电防护做一个系统的阐述,并对气象电子设施雷电防护的日常注意事项、设备环境要求和管理员行为习惯等做一个总结。     

油田排水系统优化治理措施及效果

大庆油田某采油厂部分区域地势相对较低,由于近年来雨水较大,部分排水系统无法满足排水要求,导致附近耕地被淹,严重影响了附近村民的正常耕种和生活。以该采油厂A、B两个区域排水系统改造为例,通过对排水系统现状的分析,探索采用"引、改、扩、通"四方面技术优化措施,使降水能顺畅地通过路边沟流入支渠最终汇入主干渠。改造后,A、B两个区域排水系统能力得到了极大提高,至今未出现因淹地导致的农作物受损及环保灾害。     

高级拉舍尔单层背印毯生产工艺与技术

分析和探讨了高级背印拉舍尔单层毛毯生产工艺关键、设计要点、产品特殊风格和提升价值等。     

一种半监督对抗鲁棒模型无关元学习方法

元学习期望训练所得的元模型在学习到的“元知识”基础上利用来自新任务的少量标注样本，仅通过较少的梯度下降步骤微调模型就能够快速适应该任务。但是，由于缺乏训练样本，元学习算法在元训练期间对现有任务过度训练时所得的分类器决策边界不够准确，不合理的决策边界使得元模型更容易受到微小对抗扰动的影响，导致元模型在新任务上的鲁棒性能降低。提出一种半监督对抗鲁棒模型无关元学习（semi-ARMAML）方法，在目标函数中分别引入半监督的对抗鲁棒正则项和基于信息熵的任务无偏正则项，以此优化决策边界，其中对抗鲁棒正则项的计算允许未标注样本包含未见过类样本，从而使得元模型能更好地适应真实应用场景，降低对输入扰动的敏感性，提高对抗鲁棒性。实验结果表明，相比ADML、R-MAML-TRADES等当下主流的对抗元学习方法，semi-ARMAML方法在干净样本上准确率较高，在MiniImageNet数据集的5-way 1-shot与5-way 5-shot任务上对抗鲁棒性能分别约提升1.8%和2.7%，在CIFAR-FS数据集上分别约提升5.2%和8.1%。