乳化液及空气吹扫装置在冷轧单机架中的应用

介绍了吹扫系统中两个关键工艺参数,分析了乳化液喷射梁、防缠导板的结构特点和功能,最后介绍了乳化液及空气吹扫装置在单机架六辊冷轧中的具体应用。     

长北气田钻井液回收重复利用实践与认识

针对长北气田钻井液配制成本高,完井后的废钻井液处理环境压力大等问题,开展了废钻井液的回收重复利用实践,并获得了良好效果.废钻井液含大量无机盐、有机盐和聚合物等处理剂,性能稳定,根据地层和潜在复杂情况,适时调整即可直接循环利用.通过废钻井液回收重复利用,不但充分利用了废钻井液的现有性能,降低了钻井液处理成本,缩短了配浆时间,还具有良好的经济效益和社会效益.     

基于局部特征的遥感图像快速自动配准

针对图像处理领域中遥感图像的配准问题,提出一种基于图像局部特征的快速、自动配准方法。该方法选取具有良好尺度、旋转不变性以及精确特征点定位能力的SIFT局部特征,使用其特征向量间的欧氏距离作为相似性度量进行特征点匹配,并依据仿射变换误差准则去除奇异匹配特征点对,采用仿射变换的几何模型,实现了遥感图像的快速自动配准。实验结果表明,方法是高效、精确以及稳定的。     

机器视觉在车身涂胶中的应用

涂胶是车身拼装的重要工艺。汽车车身焊接前进行涂胶操作,以加强车身的强度,因此,涂胶质量直接影响车身的坚固程度。机器人涂胶工作站是目前应用较多的涂胶自动化装备,通过机器人操纵胶枪精确控制车身粘接剂流量,     

预冷库内环境温湿度差异对猪胴体品质的影响

通过对猪胴体中心温度、pH值、肉色及菌落总数等指标进行测定,研究二段式预冷工艺条件下0～4 ℃单向风机排布预冷库内不同位置环境温度和环境相对湿度的差异对猪胴体品质的影响。结果表明：预冷库内不同位置环境温度和环境相对湿度之间存在显著差异（P＜0.05）;环境温度低的位置,其猪胴体中心温度下降快;预冷库内不同位置处pH值下降幅度存在差异,位置1、3、6处pH值下降较快,且与同轨道其他位置存在显著性差异（P＜0.05）;不同位置处猪胴体的肉色变化趋势存在显著差异（P＜0.05）,冷库内不同位置环境温度的差异可能是造成猪胴体亮度值和红度值有不同变化趋势的原因之一;不同轨道的猪胴体菌落总数存在显著差异（P＜0.05）,回风口位置处菌落总数最小。     

自适应蓄能器在泵阀联合EHA压力脉动抑制中的应用

针对泵阀联合EHA泵源压力变化引起压力脉动的问题,在分析普通蓄能器吸收压力脉动效果基础上,提出由比例控制阀和普通蓄能器组成自适应蓄能器,通过改变比例阀的开口度来改变蓄能器进口管路的流通面积,从而达到改变蓄能器固有频率的目的并设计了控制器。仿真结果表明,在泵源压力变化时自适应蓄能器较普通蓄能器对压力脉动有更好的吸收效果。     

基于SOFM神经网络的军用灰色涂层腐蚀行为研究

目的探究军用车辆有机涂层在全浸泡条件下的腐蚀行为特征,寻找评价涂层腐蚀防护性能的有效方法。方法利用电化学阻谱技术,对某型军用灰色涂层在全浸泡条件下的腐蚀行为进行了研究,分析了其阻抗谱及低频阻抗模值0.1 Hz|Z|、高频相位角10 k Hzq、相对介电常数re三种特征参数的变化规律。以三种特征参数作为评价指标,利用SOFM自组织神经网络对涂层性能的变化过程进行研究。结果灰色涂层在全浸泡下的腐蚀过程大致经历三个阶段。良好阶段:高频相位角q位于70°附近,低频阻抗模值|Z|均大于10~7。防护性能下降但仍具有保护作用阶段:高频相位角q下降至50°附近,低频阻抗模值|Z|下降至10~6附近。防护性能丧失阶段:高频相位角q全部低于50°,低频阻抗模值|Z|已经低于10~5。SOFM自组织神经网络对涂层的分类结果与对阻抗谱特征分析的结果保持一致。结论通过实例分析,证明自组织神经网络SOFM方法可实现对涂层性能状态的快速判断。     

土工离心机光纤光栅测试系统及其模型试验研究

光纤光栅传感技术(Fiber Bragg Grating,简称FBG)具有准分布、测量精度高、抗电磁干扰强和实时监测等优点,其传感器可根据监测对象要求小型化。介绍了一套土工离心机光纤光栅测试系统,包括系统的软硬件构成,FBG解调仪,FBG传感器小型化,锚杆、桩基、测斜管以及挡土墙感测模型的制作工艺等。通过一组土工离心机边坡模型试验,验证了该系统应用于土工离心机模型多参量监测的可行性,显示出该系统具有结构简单,测量内容多,测试精度高,量程大,抗电磁干扰强,系统工作稳定,配套光纤光栅传感器重量轻、体积小、可准分布布设、形成整体监测网络等优点,为土工离心机试验监测提供了一种新的手段。     

基于行波全景特征深度挖掘的单端故障定位方法

现有的故障定位方法基于局部波头故障特征,存在微弱故障(过零点附近故障、高阻接地故障)和母线出口处故障定位失败的技术瓶颈。为此,论文提出一种基于行波全景特征深度挖掘的单端故障定位方法。首先,基于时频域行波全景波形,理论和仿真论证了时域各次波头到达时序能反映不同故障区段,各次波头频率分布能反映故障位置,定性分析了行波全景波形与故障位置一一对应的映射机理,论证了行波全景波形唯一性理论;然后,以时频域故障全景波形为输入特征量,利用轻量级LeNet-5模型构建卷积神经网络(convolution neural network,CNN),并采用3×3小尺寸卷积核挖掘全景波形故障特征,建立全景波形特征量与故障距离的映射关系,实现精确故障定位;最后,利用激活热力图可视化技术展现CNN各卷积通道挖掘全景波形故障敏感特征,有力论证了所提方法具有强适应性的内在原因。仿真结果表明该文所提方法具有较高的定位精度,特别是针对微弱故障和母线出口处故障具有较强的算法适应性,故障定位平均绝对误差为99.855 m。