吴四圪堵矿井给排水工程设计介绍与探讨

介绍了吴四圪堵矿井给排水工程设计的内容。该矿给水系统分为生活给水系统、地面生产消防给水系统、井下消防洒水给水系统;排水系统分为雨水排水系统、生活污水排水系统、生产废水排水系统。为符合新版规范的要求,矿井给排水设计的一些方法应加以探讨。     

塔拉壕矿井给排水工程设计简介

该文介绍了塔拉壕矿井给排水工程的工艺设计与主要特点。为节约地下水源,减少废水排放量,该矿井工业场地的生产用水采用经处理后的矿井水及生活污水。     

湖西矿井工业场地综合管网优化改造

 针对湖西矿井地下水位高、地下水腐蚀性强的特殊地质条件，场地管网改造设计突破了管线传统的地下敷设方式，采用新型的高架式综合管廊，项目一期工程已于2010年3月顺利完成并投入使用。经检验，通过优化改造设计，减少了场地综合管网的维修率、降低了管网的全寿命周期成本及年度维修费用，并运用美化设计，将高架式管廊与现有场地的厂容厂貌融汇一体。     

基于LPC2132和DS18B20的单总线数字测温系统设计

本文介绍一种新型嵌入式数字测温系统,该系统采用美国DALLAS公司生产的单总线数字温度传感器DS18B20为核心测温元件,以ARM7(LPC2132)为微处理器,给出了该系统的电路硬件设计与软件实现方法,并针对它在智能家居控制系统应用中出现的与硬件和软件有关的问题给出了解决方法.该系统具有结构简单、测温准确等特点,可作为一种新型的数字测温系统.     

用GaAs MMIC实现2.1GHz的预失真线性化单片

介绍了一种预失真线性化单片电路,该电路单电源工作,采用预失真技术结合有源反馈的方法,完成了单片预失真线性化电路的研制.预失真线性化单片电路采用75 m m Ga As MMIC工艺研制,芯片面积约为4 mm2 .结果表明,2 .1GHz时此预失真单片电路可改善放大器的三阶互调分量9d B     

稀土对化学镀Ni-W-P镀液及镀层性能的影响

研究了4种稀土元素Nd、Pr、Ce、La的硫酸盐及其氧化物对化学镀Ni—W—P镀液的沉积速度和镀层耐硝酸滴定变色时间的影响。结果表明,4种稀土的硫酸盐均降低了镀液的沉积速度,并使镀层的耐蚀性能下降;Nd、Ce、La的氧化物亦使镀层的耐蚀性下降,而当ρ(Pr2O3)为4mg／L时,镀液的稳定性为未加Pr2O3时的2倍,其沉积速度明显加快,镀层的耐硝酸滴定变色时间超过2000s,硬度明显增大,SEM图表明该镀层呈现致密而均匀的胞状形貌,表面质量优于未加稀土的镀层,X-射线衍射图也表明Pr2O3促进了镀层的非晶态化程度．从而提高其耐蚀性能。     

赵官矿井给排水工程优化设计

独立的生活给水管网可以有效防止室内消防系统的回流污染。将矿井井下排水回用作生产及农业用水具有重要意义。将消防水池合并是经济合理、技术可行的。采用双水源供水,能够提高生产消防供水的可靠性。有必要对矿井地面建筑的灭火器配置设计进行讨论。     

ITO防电磁辐射玻璃屏蔽性能研究

采用直流磁控溅射技术在玻璃基板上沉积ITO薄膜,通过调整基板温度、薄膜厚度得到了最低方阻1．4Ω／□,薄膜透光率超过76％。对样品在150KHz到18GHz频段内电磁屏蔽效能采用屏蔽室法进行测试,1G频率点得到的屏蔽效能最好,达到了54dB,在屏蔽困难的低频段,150KHz频率点的屏蔽效能迟到24dB。     

改进近邻传播聚类的彩色图像分割

针对近邻传播(AP)聚类算法存在运算时间长、空间复杂度高而难以应用于较大规模图像数据处理的问题,提出一种将mean shift(MS)算法和AP算法相结合的彩色图像分割方法——MSAP算法.首先应用MS算法对输入目标图像进行预分割,将分割后的区域数目代替原图像像素点数目作为AP算法输入数据的规模,计算每个区域中所有像素的彩色向量平均值,并将其作为AP算法输入的数据点,选用数据点间的距离作为相似度的测度指标;然后应用AP算法在数据相似度矩阵上进行聚类,得到最终的图像分割结果.实验结果表明,与AP算法相比,MSAP算法在运行时间和分割效果方面都有显著的提高.     

一种基于数据竞争的高分辨率图像的聚类分割算法

近些年,机器人技术得到了迅猛的发展,应用越来越广泛.随着机器人技术的推广和普及,对机器人使用的要求也越来越高,其中对智能机器人的要求尤显迫切.机器视觉是智能机器人研究领域的一个重要研究方向.在机器人视觉系统中,核心问题是目标提取,对目标实时、准确、快速提取的关键技术是图像分割.由于机器人感知的环境的复杂性及目标的多样性,往往导致机器人感知获得的图像数据量较大且图像本身存在不可预知的复杂性,这就对准确的目标分割和提取处理提出了挑战性问题.本文针对高分辨率图像数据集的分割处理,提出一种新的聚类算法,即根据数据点能量和的大小识别类代表点和类成员点,通过数据点间的竞争识别出最有能力成为簇成员的数据点,并将其与mean shift聚类算法有效地结合应用于彩色图像分割问题中,能够快速高效地实现高分辨率图像的目标分割,并得到较好的图像分割效果.实验结果表明,本文算法在分割效果和分割效率上明显优于传统聚类算法.