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11.
介绍系统的控制电路设计、气动回路设计、PLC程序设计及组态监控系统设计。PLC将采集到的信号的状态变化通过组态王内构建的数据库进行实时更新,将实验平台上各设备的运行状况实时地显示在监控画面上。 相似文献
12.
铸件缺陷检测是一项重要的质量管理程序。为了避免人为因素的影响,提高检测精度,对YOLOv5s6的目标检测算法进行改进,用于X射线图像的铸件缺陷检测。首先设计了一种C3CA模块用于捕获跨通道、方向感知和位置感知的信息。然后通过在骨干网络中融合多头自注意力机制来捕获局部与全局信息。最后采用Focal-EIoU Loss损失函数。实验结果表明:在相同训练条件下,改进后YOLOv5s6的AP50值达到了90.2%,F1因子达到了87.8%,相较原始模型分别提高了3.4%和2.3%,具有检测准确率高、实时性强等特点。 相似文献
13.
氢化铝(AlH_3)具有储氢量高(10.1wt%)等优点,是近年来受到广泛关注的储氢材料之一。本文采用有机合成法制备了AlH_3,并添加了铌基添加剂(Nb、NbC、Nb2O5和NbF5)对其进行改性,系统研究了铌基添加剂对AlH_3放氢性能的影响。研究结果表明,制备的AlH_3纯度较高,不含其他杂质相,起始放氢温度约为130℃,终止放氢温度约为170℃,总放氢量达8.5wt%左右;添加剂Nb和NbC对AlH_3放氢性能有明显的改善作用,起始放氢温度降低到90~95℃;Nb2O5和NbF5对AlH_3的放氢行为影响显著,手工研磨的AlH_3+Nb2O5样品后,AlH_3的起始放氢温度从130℃下降到70℃,终止放氢温度随添加量的增加而降低,手工研磨的AlH_3+1mol%NbF5样品的初始放氢温度降低到60℃,放氢终止温度为140℃。同时,本文分析讨论了铌基添加剂对AlH_3的放氢性能的影响机理。 相似文献
14.
为研究纳米CdS/ZnS@rGA复合材料在可见光下的光催化性能,采用一步溶剂热法合成了以ZnS为壳的CdS/ZnS核壳纳米粒子,将CdS/ZnS核壳纳米粒子附着在rGO纳米片上,并组装成CdS/ZnS@rGA复合气凝胶,用X射线衍射仪(XRD)、扫描电子显微镜(SEM)、透射电子显微镜(TEM)等对样品进行了表征,通过亚甲基蓝(MB)的光催化降解实验表明:CdS/ZnS@rGA复合气凝胶的形成不仅可以提高CdS的光稳定性,还可以增强对MB吸附能力,同时对MB的降解有明显的促进作用。可见光反应90 min, 50 mg的CdS/ZnS@rGA对100 mL 20 mg/L MB的去除率最高达到99%。经过5次循环实验,该材料仍具有较好的可重复利用性。 相似文献
15.
本文对于VFP的教学内容的组织和教学方法做了一定的分析和研究。结合教学实际给出了多种VFP的教学方法和原则,这对于改革VFP的教学方法、提高VFP的教学质量、促进VFP的广泛应用等均具有一定指导意义。 相似文献
16.
为有效解决目标密集环境下的航迹关联问题,提出了一种基于K-Medoids聚类的航迹关联算法.该算法采用局部航迹与系统航迹进行关联的策略,将系统航迹作为Medoids,降低了需要关联的航迹对数量,避免了K-Medoids的固有缺陷,很大程度上提高了关联算法的效率.通过采用无穷范数计算采样点点迹距离求出了两条航迹的近似距离,这使得关联判决能考虑历史和当前航迹,提高了正确关联率.在多传感器多目标环境下讨论了其具体实现过程,仿真实验结果验证了该算法的有效性和优越性.该算法在存在噪音和离群点时,具有很强的健壮性,适合目标密集环境. 相似文献
17.
应用燃烧试验台完成了某重型燃气轮机DLN(Dry-low NOx)燃烧室烧天然气时,燃料分配比例对燃烧特性影响的试验研究。试验结果表明:对于预混-扩散混合燃烧燃烧室,在总余气系数不变的情况下,增加预混燃料比例有利于燃烧室出口温度场均匀性提高,特别是周向温度分布系数(OTDF)对燃料分配比例尤为敏感;仅靠增加预混燃料不能降低NOx含量,预混均匀性是决定NOx的关键因素。这一结论为燃机的设计、改进提供了可靠参考和依据。 相似文献
18.
以V2O5为主要活性组分,硅胶为载体,使用复合型催化剂,以萘的转化率、1,4-萘醌的选择性和萘醌的收率作为考核指标,通过对助催化剂进行筛选,确定SnSO4、硼酸钠等金属盐为主要助催化剂,n(K)∶n(V)=3.17时,硫酸亚锡的质量分数为1.8%,此时1,4-萘醌收率达90%以上,选择性接近100%,碱处理后催化剂对1,4-萘醌的选择性平均提高了15%左右. 相似文献
19.
以上海城投新江湾体育中心的太阳能游泳池为实例,介绍了太阳能加热系统在游泳池水加热中的应用。对系统的运行效果和经济性进行了分析,指出虽然太阳能的利用具有一定的局限性,但只要方法合理,在一定程度上太阳能完全可以代替常规能源,具有很好的经济效益。 相似文献
20.
隐马尔可夫模型(Hidden Markov model)用于多序列比对研究是生物信息学研究的新领域,其可以通过训练识别同一特征的蛋白质序列.然而,目前的HMM参数估计算法Viterbi算法和Baum-Welch算法,都只能找到局部最优比对,无法找到全局最优比对.针对此算法全局最优问题提出了基于遗传算法的HMM参数估计,与已有的训练算法相比,遗传算法在搜索全局最优时具有突出的优势. 相似文献