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针对90 nm工艺、300 mm直径大尺寸硅片对制造设备的新要求,提出一种硅片边缘信息采集、处理方法,并在此基础上建立硅片预对准机器人视觉系统。该方法在小波阈值折衷去噪的基础上,利用最小二乘回归拟合和坐标加权平均的数值方法,通过对硅片边缘特征点的标定、过滤、综合和提取,有效地实现CCD采集信号向特征位置数据的转换,解决大尺寸硅片位置信息的获取和分析问题。重复定位精度测量试验结果表明,硅片预对准机器人视觉系统完成了硅片中心、缺口的检测定位,硅片预对准机器人对准精度达到了技术指标的要求,提高了整套硅片预对准系统的工作性能。 相似文献
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本文是为窦宗仪先生<李鸿章年(日)谱>在国内再版的序言.李鸿章作为洋务派重要代表人物,很长时间内,为慈禧所宠信,独当清朝内政外交之要冲.李氏所办政务,有许多是同外国人直接打交道.因此,外国人对李鸿章的活动的记载,对于了解李鸿章一生的功过是非,就显得十分重要.本文主要选择该书作者搜集的外国档案、外国人日记、报告以及在华的<字林西报>记者所记载的李鸿章史料为中心,探讨了李氏一生的重大事件:戈登与李鸿章苏州杀降、处理金玉均严重失策、签订<中俄密约>的主要责任不能归于李鸿章,以及李鸿章在甲午、戊戌、庚子的表现等问题. 相似文献
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在Matlab/Simulink下,结合Simulink基础模块与S-Function,构建了无刷直流电机控制系统的仿真模型。系统采用双闭环控制:速度环采用PI控制,电流环由电流滞环比较器构成。仿真结果表明,此种建模方法具有快速、实用的优点,有利于无刷直流电机控制系统的快速开发。 相似文献
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正"中国材料大会2014"于2014年7月4—7日在成都举行,本次会议由中国材料研究学会主办,四川大学承办。"中国材料大会"前身为"中国材料研讨会",是中国材料研究学会的最重要的系列会议,从1992年开始至今已举办13次。自2008年开始,由原来的每2年举办1次改为每年举办1次。近几年来参会人员逐年增 相似文献
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双污泥脱氮除磷系统中聚磷菌的特性研究 总被引:1,自引:0,他引:1
采用平板分离技术、生理生化及吸磷试验,对连续流双污泥系统缺氧池内的聚磷茵特性进行了研究.结果表明:反硝化聚磷污泥和普通好氧聚磷污泥在性状上极为相似,其内源物质PHB及聚磷有着相同的变化规律;在缺氧池内同时存在着以氧和硝酸盐氮为电子受体的聚磷菌,并且二者存在着交叉.试验中得到5株(PAl-PA5)同时具有好氧和缺氧吸磷能力的聚磷茵,其中PA2、PA4(产碱菌属)和PA3(假单胞菌属)在两种环境下均表现出良好的吸磷效果;同时发现好氧吸磷能力很强的聚磷茵可能由于没有反硝化能力或反硝化能力很弱而在缺氧条件下未表现出吸磷作用;PA5(肠杆菌科)是一种很特殊的聚磷菌,其在好氧条件下有很好的吸磷效果,反硝化能力也很强,但缺氧吸磷效果却很差. 相似文献
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在烘烤排风稀释方法的基础上,通过连接生物处理装置处理室内装修烘烤后排向大气的三苯气体(苯、甲苯、二甲苯).烘烤排风后的三苯气体经过生物处理,在气体流量为600 L/h、循环液体流量为20L/h、pH为6~7,烘烤温度为30℃条件下,入口苯质量浓度为2.254~46.733 mg/m3时,苯净化效率为65%~70%;入口甲苯质量浓度为0.510~28.254 mg/m3时,甲苯净化效率为93%左右;入口二甲苯质量浓度为4.166~59.008 mg/m3时,二甲苯净化效率为85%~90%.烘烤温度是30℃和35℃的工况比40℃条件下生物滴滤池处理三苯气体效果要好.从生物反应器中分离出3株高效菌,经过生理生化鉴定和16SrDNA测序,建立了系统发育树,鉴定出这3株菌分别属于Pseudomonas.sp、Bacillus.sp和Arthrobacter.sp,研究结果表明通过生物处理能简便高效地消除烘烤后的室内三苯气体污染,同时不会产生二次污染. 相似文献
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亚硝酸盐氮对生物除磷系统的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
为全面评价亚硝酸盐氮对生物除磷系统的影响,采用两个SBR系统,模拟厌氧/好氧及厌氧/缺氧(以硝酸盐氮为电子受体)除磷系统,分别考察亚硝酸氮对二者的影响.结果显示:亚硝酸盐氮对好氧除磷系统的影响远大于缺氧除磷系统,亚硝酸盐氮对好氧和缺氧除磷在每克挥发性悬浮固体加入0.88和6.72 mgNO 2--N时会对生物活性产生抑制.同时发现在以硝酸盐氮为电子受体的反硝化除磷基础上采用逐渐增加亚硝酸氮质量浓度的方法驯化聚磷污泥,可以增加污泥对亚硝酸盐氮的适应性,并最终可以选择亚硝酸氮作为唯一电子受体吸磷,但其除磷效率低于以氧和硝酸盐氮为电子受体的除磷系统. 相似文献
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为提高设备管理的数字化水平,节约实验室管理成本,建立实验室设备故障预测模型,实现设备故障数据的有效利用。选取力值类设备的运行故障数据作为分析对象,基于统计方法对各影响量进行相关性分析,分别采用RidgeCV、XGBoost、LightGBM三种回归模型对该数据集进行拟合,比较、选择适宜预测设备首次故障前时间的算法。以r2、均方误差、可解释方差和平均绝对误差为模型精度衡量指标,经网格搜索-交叉验证优化后的LightGBM算法预测精度、运行速度最优,设备已服役时间和设备原值是确定首次故障前时间最为重要的特征。通过对设备故障数据的有效统筹,结合大数据分析技术,可针对不同类型设备建立符合自身规律的故障预测模型,探索出一条实验室管理的提质增效之路。 相似文献