汪谈污水处理曝气系统设计及设施安装

本文简要阐述了污水处理曝气系统的设计原理，设施的种类以及安装特性。     

HEPS六极铁标定方案分析

六极铁作为高能同步辐射光源（High Energy Photon Source,HEPS）储存环八铁单元的重要部件之一,其技术工艺较为复杂,对加工精度和中心引出精度要求都很高。本文对HEPS六极铁的机械中心引出标定方案进行了研究,利用极缝偏差角对常规标定坐标系进行旋转,使三个极缝面更接近理论位置,从而减小磁铁主场斜分量;对每块磁铁进行两次机械中心标定,极缝间距的实测值与设计值的标准偏差在0.015 mm,坐标系旋转前后的基准点偏差标准值为0.09 mm,旋转角最大可达0.6 mrad。这种考虑极缝偏差角的建系方法可以提高标定的精度,能为实际工作中同类型、准直精度有相同要求的设备标定提供参考,有利于加速器装置的顺利安装,对加速器准直测量具有十分重要的意义。     

卫星遥感气溶胶光学厚度在北京2008年地面空气质量监测上的应用

利用卫星遥感地面空气质量是近年来随着空间遥感手段的进步而发展起来的一项新技术,如何利用卫星遥感的大气气溶胶光学厚度产品来定量评估地面空气质量是个难题.利用高分辨率的大气气溶胶光学厚度产品,经过垂直分布的订正和湿度影响的订正,分别得到地面气溶胶消光系数和地面"干"气溶胶消光系数.通过与地面PM10质量浓度的相关分析表明,地面气溶胶消光系数具有比大气气溶胶光学厚度更高的相关系数,而经过湿度订正的"干"气溶胶消光系数具有比前两者更高的相关系数.利用华北地区"干"气溶胶消光系数的分布评估了2008年夏季气溶胶变化情况,与往年同期相比,地面气溶胶消光季节平均下降约17%～20%,而华北平原其他城市和地区则没有显著变化,说明北京地区气溶胶浓度的下降与局地减排有直接关系.     

基于多色集合理论的数控加工刀具优化选择研究

基于建立刀具选择的关系模型并以围道布尔矩阵的形式表示,通过多色集合中着色的逻辑运算,找到满足加工条件的候选刀具集合并对其进行模糊优选;综合考虑换刀时间,加工顺序以及其它相关加工信息对刀具选择的影响,使选择刀具在整体上达到最佳化。     

火箭筒托架零件一体化成形分析及轻量化设计

目的 研究某型号火箭筒托架零件一体化成形及工况载荷下的结构轻量化设计方法。方法 提出了基于3D打印制造的铝合金一体化快速成形方法,并结合有限元分析和理论公式,得出了一体化托架在冲击载荷作用下的结构强度评估方法,进行了变形、应变及应力分析,在此基础上对托架进行了轻量化优化设计。结果 在满足强度要求的情况下,一体化托架相对传统成形整体质量减轻了153.535 g,减少了41.76%,效果明显。结论 实现了托架的一体化成形,完成了托架的轻量化设计,研究结果为火箭筒零件一体化成形及冲击载荷下结构的轻量化设计提供了参考。     

IDC数据中心的工程建设,新基建下的"网红"

本文通过总结过往数据中心的施工经验,提纲挈领地从建筑结构、空调系统、供电系统、消防系统、弱电控制系统等方面阐述了数据中心的系统组成与建设要点,并结合碳中和的目标,对未来数据中心的新能源利用与节能技术进行展望.     

基于串行数据接口的摄像机控制系统设计

提出了运用计算机串行口发送指定信号来控制步进电动机的方法,并设计出相应的摄像机控制系统,运用VB语言编制出计算机与摄像机的通信程序,并在通信过程中实现了CRC校验,利用VB程序所提供的MSComm控件实现了通过串行通信口控制数字摄像机的缩放、变焦等功能。     

环型套筒石灰窑控制系统的设计与应用

生产活性石灰的套筒石灰窑在产品质量、能耗、成本等各方面较传统的竖窑都有较大优越性,而其在国内的应用尚不广泛。本文基于济南钢铁股份有限公司自德国引进的套筒石灰窑技术,根据实际情况对电气控制系统进行了再设计。工程采用西门子S7-400作为主控制系统,进行软硬件系统设计和多项技术优化处理,在实际应用中取得了较好的成效。     

智能型动态无功补偿控制器的设计

在传统9区图的基础上改进了智能控制策略,设计一种以SM8958A单片机为核心构成的智能型动态无功补偿控制器.应用CD4070构成功率因数采集电路保证对功率因数的准确采集.采用智能投切判据和投切算法使电容器组的投切更加合理,投切无震荡,避免电容器组的频繁投切.经过现场的实际运行,本控制器实现了对无功功率的动态补偿.     

一种面向跨项目软件缺陷预测的特征过滤与实例迁移框架

在跨项目软件缺陷预测中,源项目与目标项目的特征关联度与实例分布差异性是影响预测模型性能的主要因素。本文从特征过滤与实例迁移2个角度出发,提出一种跨项目软件缺陷预测框架KCF-KMM(K-medoids Cluster Filtering- Kernel Mean Matching)。在特征过滤阶段,该方法基于K-medoids聚类算法来筛选特征子集,过滤与目标项目关联度低的特征。在实例迁移阶段,通过KMM算法计算源项目与目标项目实例间的分布差异度,以此分配每个训练实例的影响权重。最后,结合目标项目中少量有标注数据建立混合缺陷预测模型。为了验证KCF-KMM的有效性,本文从准确率和F1值的角度出发,分别与经典的跨项目软件缺陷预测方法TCA+、TNB和NNFilter相比,KCF-KMM的预测性能在Apache数据集上可以分别提升34.1%、0.8%、21.1%和14.4%、3.7%、10.6%。