可编程控制器对多种物质混合的控制

可编程控制器广泛应用领域中对多种物质混合的控制。以两种液体混合装置的控制为例,分析了控制原理和控制过程以及调试方法,从而总结了可编程控制器灵活性和通用性强,编程语言简单易学,PLC与外部设备的连接简单、使用方便,PLC控制系统的设计、调试周期短,PLC体积小、重量轻、价格低、易于实现机电一体化,抗干扰能力强、可靠性高,PLC的功能强、功能的扩展能力强等特点。     

冷再生结构层力学响应分析

通过研究冷再生结构层受力分析,在室内试验数据基础上,采用有限元BISAR软件对冷再生结构层以及常规半刚性路面结构层进行力学响应分析,得出了常规半刚性基层与冷再生基层力学响应的差异、冷再生层合理厚度、冷再生基层路面铣刨深度以及冷再生基层路面的使用条件.该研究对冷再生结构层设计与施工具有一定的借鉴作用.     

细集料对沥青混合料体积和高温特性的影响

通过2种细集料(天然砂、机制砂)、2种级配(AC-13、Sup-12.5)沥青混合料的试验研究,分析了细集料类型和禁区对混合料体积指标和高温动稳定度的影响,结果表明机制砂更能有效提高混合料的高温性能,禁区的存在可有效限制细集料特别是天然砂的用量,以明显提高沥青混合料重载作用下混合料的动稳定度。而体积参数结果表明,Superpave设计方法中用固定空隙率4%标准来确定最佳沥青用量的方法是否合理有待进一步验证。     

SAMPAVE沥青混合料级配设计研究

SAMPAVE(Stress Absorbing Mixtures Pavement)沥青混合料是一种新型的延缓和防止反射裂缝的应力吸收层材料,具有抗裂、防渗、粘结等特性.根据变i法对SAMPAVE混合料进行矿料组成设计,并与AC-5、美国规范、科氏公司推荐的级配范围进行比较.结果表明,对于变i法设计的SAMPAVE混合料,级配上限、级配下限确定的沥青用量在设计工程级配沥青用量的±0.3%范围内,满足生产控制的要求,且SAMPAVE混合料具有优良的耐高温、耐低温、抗变形、耐疲劳、抗水损害等路用性能.     

气液固循环流化床预分布器附近流体动力学的数值研究

在气液固循环流化床(GLSCFB)内,以空气、水和玻璃珠为气液固流化介质,利用计算流体力学(CFD)软件Fluent 6.2,在室温常压条件下,采用欧拉模型系统研究了预分布器结构、液速对反应器内固体径向速度分布和液相湍动能的影响。计算结果表明,在预分布器附近,液相湍流动能随表观液体速度增大而明显增大;预分布器可以有效地改善固体颗粒径向速度分布的不均匀性,变孔径分布器效果最好;低表观液速下,颗粒径向分布的计算值与实验值吻合良好,随液速增大误差增大。通过实验值与计算值的比较,证实了数值模型的可靠性。     

泡沫混凝土配合比的设计

在研究泡沫混凝土各种原材料性能及大量实验和中试生产实践基础上,运用数理统计归纳分析,设计出既能满足泡沫混凝土干密度、导热率、强度、浇筑稳定性等技术要求,又经济合理、易于操作的各种原材料配合比,达到控制泡沫混凝土导热系数和抗压强度的目的,进而指导泡沫混凝土生产工艺过程,确保产品质量.     

大麻/彩棉交织物蓬松柔软整理

为了提高大麻/彩棉交织物的柔软度,分别选用弱阳离子型柔软剂和阳离子型蓬松片对织物进行处理,以抗弯刚度为主要评价指标.考虑到柔软剂与蓬松片的交互作用,通过二次回归正交试验建立回归方程,确定交互作用下试剂的最佳浓度.通过对处理前后交织物的断裂强力、断裂伸长及手感进行对比分析最后得出最佳整理工艺:柔软剂的质量浓度为7.656...     

基于核密度最大熵方法的杂系混合信号盲分离*

传统的独立分量分析方法普遍存在的非线性评价函数只能凭经验选取,当混合信号同时包含超高斯和亚高斯信号时,算法难以取得很好的分离效果。利用基于随机变量矩的核密度最大熵方法对非线性函数进行直接估计,提出了基于核密度最大熵方法的杂系混合信号盲分离算法,成功地分离了杂系混合信号。仿真结果验证了算法的有效性。     

基于Legendre正交多项式非参数混合模型的图像分割

针对有限混合模型中参数估计方法对先验假设存在过分依赖的问题,提出了一种非参数的Legendre正交多项式图像混合模型分割方法。首先,设计了一种基于Legendre正交多项式的图像非参数混合模型,并用最小均方差(MISE)估计每一个模型的平滑参数;其次,利用EM算法求解正交多项式系数和模型的混合比。此方法不需要对模型作任何假设,可以有效克服模型失配问题。通过图像的分割实验表明,该方法比其他非参数混合模型分割效果更好。     

空间可变有限混合模型

目的 有限混合模型是一种无监督学习方法,它被广泛的应用到数据分类任务中。然而,在图像分割过程中,由于有限混合模型没有引入邻域像素间的空间关系,导致了图像分割结果对噪声非常敏感。为了增强有限混合模型的抗噪性,提出一种新的空间可变有限混合模型。方法 该模型通过在像素的先验分布中引入一种新的空间关系来降低噪声对图像分割结果的干扰。在构建空间关系的过程中,利用形态学膨胀原理将空间邻域内特征值出现的概率而不是特征值本身进行膨胀操作,然后通过根据具有最大概率的分类标记在高斯混合模型迭代地计算过程中进行局部像素空间平滑,从而起到抑制噪声干扰的作用。结果 本文实验包含了人工合成图像和医学CT图像的图像分割实验。在人工合成图像分割实验中,对人工合成图像添加了不同程度的噪声来测试本文模型和对比模型对噪声抑制能力的高低;对医学CT图像进行图像分割实验,以是比较本文模型与对比模型之间在实际图像分割中的效果。结论 实验数据显示,本文提出的模型在噪声抑制能力上,图像分割精度和计算效率上均有更优的性能。