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排序方式: 共有10000条查询结果,搜索用时 15 毫秒
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随着对管道安全问题和降本增效理念的逐步重视,管道清管操作已成为全世界油气管道运行中必不可少的作业规程,清管器的运行速度是需要重点控制的参数之一,当其处于合理区间内时(原油管道1~5m/s,天然气管道2~7m/s),清管效果最佳。本文基于对管道清管数学模型的研究,首先论述了不同的被动控制方法,认为该方法较为灵活,应用广泛,对不同入口条件下清管器速度的准确计算是能否控制清管器速度处于合理区间的关键;然后对不同的主动控制方法进行了研究,研究表明:射流清管器速度控制的核心是旁通率的优选,其依赖于压降系数、皮碗与管壁间摩擦力的准确计算,建立简便可靠的摩擦力工程计算模型将有助于射流清管技术应用的进一步推广;最终本文对清管器智能调速技术进行综述和展望,指出发展稳定可靠的国产智能调速技术是未来重点研究方向。 相似文献
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为解决共享交通下的共乘用户群体发现效率低、准确率不高问题,依据R-树原理建立GeoOD-Tree索引,并在此基础上提出以最大化共乘率为目标的群体发现策略。首先,对原始时空轨迹数据进行特征提取与标定处理,挖掘有效出行起讫点(OD)轨迹;其次,针对用户起讫点轨迹的特征,建立GeoOD-Tree索引进行有效的存储管理;最后,给出以最大化共乘行程为目标的群体发现模型,并运用K最近邻(KNN)查询对搜索空间剪枝压缩,提高群体发现效率。采用西安市近12000辆出租车营运轨迹数据,选取动态时间规整(DTW)等典型算法与所提算法在查询效率与准确率上进行性能对比分析。与DTW算法相比,所提算法的准确率提高了10.12%,查询效率提高了约15倍。实验结果表明提出的群体发现策略能有效提高共乘用户群体发现的准确率和效率,可有效提升共乘出行方式的出行率。 相似文献
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在模具加工刀路编制时,很多用户会将C reo设计模型导入M aster C A M、C im atron等软件中进行加工刀路编制,往往引起很多数据转换的问题。文中采用C reo软件的一个加工模块N C A ssem bly进行无缝衔接,完成刀路编制。并结合一个实例进行了工艺分析,进而实现粗加工和精加工。 相似文献
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双检合并技术在海底电缆地震资料处理中被广泛应用,可衰减电缆鬼波的影响。传统方式以水、陆检记录的波场记录相同为假设,电缆鬼波压制效果差,合并效果并不理想。在分析交叉鬼波化双检合并技术基本原理的基础上,综合利用水检资料与陆检鬼波褶积的结果和陆检资料与水检鬼波褶积的结果求取刻度算子,同时在地震资料处理中利用陆检资料标定水检资料,从而优化了交叉鬼波化双检合并技术。实际资料处理结果表明,改进后的技术可有效衰减电缆鬼波,分离出上行波场,大幅度拓宽地震资料频带,提高地震资料分辨率,从而提供更丰富的构造细节信息。 相似文献
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睡眠期间连续且准确的呼吸量监测有助于推断用户的睡眠阶段以及提供一些慢性疾病的线索。现有工作主要针对呼吸频率进行感知和监测,缺乏对呼吸量进行连续监测的手段。针对上述问题提出了一种基于商用无线射频识别(RFID)标签的无线感知用户睡眠期间呼吸量的系统——RF-SLEEP。RF-SLEEP通过阅读器连续收集附着在胸部表面的标签阵列返回的相位值及时间戳数据,计算出呼吸引起的胸部不同点的位移量,基于广义回归神经网络(GRNN)构建胸部不同点的位移量与呼吸量之间的关系模型,从而实现对用户睡眠期间呼吸量的评估。RF-SLEEP通过在用户肩膀处附着双参考标签,消除用户睡眠期间翻转身体对胸部位移计算造成的误差。实验结果表明,RFSLEEP对不同用户睡眠期间的呼吸量连续监测的平均精确度为92.49%。 相似文献
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98.
99.
采用CO2激光点火装置联合高速摄影系统及扫描电子显微镜等凝聚相燃烧产物分析技术,研究了高氯酸铵(AP)含量对高Al富燃料推进剂中重要组分AP/Al一次燃烧过程中燃烧现象、引燃时间、燃烧扩散时间、燃尽时间、燃烧效率、颗粒团聚及凝聚相燃烧产物的表面形貌、粒径及其分布的影响。结果表明,各AP/Al混合粉体的燃烧过程均可分为表面引燃、燃烧扩散和火焰熄灭3个阶段,但各样品在不同燃烧阶段的燃烧现象存在明显差异。AP含量由10wt%增至30wt%,样品燃烧剧烈程度增强,燃烧过程中固相颗粒的溅射现象越加明显;在火焰熄灭阶段,各样品燃烧由以停留在样品燃面处的燃烧为主逐渐变为以溅射颗粒的燃烧为主,且随反应进行,燃面已燃固相颗粒最先熄灭,各样品表面引燃时间、燃烧扩散时间、燃烧持续时间均缩短,即燃烧反应速率逐渐加快。在AP/Al混合物中,铝粉的燃烧效率、凝聚相燃烧产物粒度及其团聚程度随AP含量增加而增加。 相似文献
100.
为了研究核燃料组件格架的条带刚凸特征的回弹量与压边力、冲压速度、凸凹模间隙、摩擦系数等冲压工艺参数之间的关系,首先,获取包含50个GA拉丁超立方抽样的数据点以及10个随机抽样的数据点的数据集,前者作为训练集、后者作为测试集。将前者输入到BP神经网络进行训练,后者验证训练模型的精度。最后,通过响应面图研究各因素之间的交互作用以及各因素的敏感程度。结果表明:BP神经网络能够有效预测刚凸回弹量与冲压工艺参数之间的关系,相对于其他因素,压边力对回弹量的影响特别明显,冲压速度对回弹量的影响不明显,但与凸凹模间隙和摩擦系数有明显的交互作用。 相似文献