SABIC LNPTM STAT-KONTM改性料家族再添新雷达波吸收改性料产品

近日,沙特基础工业公司(SABIC)面向汽车雷达传感器领域,旗下LNP^TM STAT-KON^TM推出2款全新的雷达波吸收改性料,进一步拓展了其同类特种材料的产品系列。聚对苯二甲酸丁二醇酯(PBT)材料能够提供卓越的耐车用化学品性能。这2款以PBT为基础树脂生产的产品,可与采用PBT材料制造的雷达天线罩进行整合使用。     

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RELAP5程序预测第一类密度波不稳定边界的能力验证

为估算低温核供热堆的第一类密度波不稳定（Type-I DWO）边界，以确定其微沸腾运行模式的参数区间，本文建立了低温核供热堆NHR200相似性实验回路HRTL200的RELAP5数值模型。通过对比模拟结果与实验结果，评价了RELAP5/MOD3.2程序模拟Type-I DWO的一般特性以及预测不稳定边界的能力，分析了进、出口阻力系数、相间摩擦对模拟结果的影响。结果表明，RELAP5程序模拟Type-I DWO 的一般特性与实验符合较好；运行压力不高于25 bar（1 bar=105 Pa)时，程序计算的不稳定边界的过冷度边界值与实验值偏差在3 K以内；运行压力大于30 bar时，采用准确的相间摩擦关系式可以改善预测结果。因此，选取与回路相匹配的相间摩擦关系式后，RELAP5程序可以用于模拟和预测Type-I DWO。      

短视频时代方言文化传播路径探析——以抖音为例

移动互联网时代,短视频的兴起为方言文化的传播提供了新契机.抖音作为"短视频浪潮"中的典型代表应用,以新兴传播方式与特有传播机制,给方言文化提供了灵活有力的发展机遇.本文以"抖音"平台为案例,对短视频时代下方言文化视觉传播的生成机制进行了分析,然后剖析了方言文化视觉传播当前存在的问题,进而提出了相应的发展策略.     

电磁脉冲辐射波模拟器双锥-平面线栅天线场分布规律

双锥-平面线栅结构的水平极化辐射波天线对辐射场半宽影响较小且架设方便、易于维护，掌握该型天线场分布规律是确定模拟器场均匀区、开展电磁脉冲效应实验的前提。利用天线理论研究双锥-平面线栅天线的场分布规律，结合数值模拟和实际天线试验对理论分析结果进行验证。结果表明：在天线结构和激励电压确定的条件下，双锥中心正下方辐射电场极化分量仅与测点到源的距离相关，二者呈反比；Oxz平面内以双锥中心为圆心的圆弧上任意一点辐射电场极化分量的幅值相等，并在同一时刻达到峰值；Oxz平面内同一水平线上的测点总辐射场幅值相等，方向沿测点所在圆弧的切线方向；各辐射场分量关于Oxz平面和Oyz平面对称分布；对于实际模拟器，地面反射会使辐射场波形下降沿陡降，导致地面附近辐射场半宽变小；线栅极板会影响附近的场分布，且极板外侧4个角点处的反射相对较强，其他位置辐射场分布与理论分析一致。     

多跑必有效

2020年以来,面对疫情冲击和复杂市场环境,古越龙山人坚定信心,迎难而上,以变应变,围绕“创新、变革、拓展”,持续推进产品结构优化、新品开发,品牌传播,终端建设,招商品鉴,消费培育,跨界合作,模式创新,与众多经销商携手共拓市场,在品牌推广、招商推广、渠道拓展、聚焦高端等方面取得了一定的业绩。     

妈祖文化视域下的表情符号设计研究

目的 基于妈祖文化的视角,探究妈祖文化与表情符号设计融合的可能性,打造表情文化产业链,为表情符号的设计开发提供更多的机遇,推动了妈祖文化的对外传播.方法 以妈祖文化为切入点,分析表情符号设计与妈祖文化跨界融合发展的优势.同时,借助具体的案例来阐述两者结合所产生的积极意义,表明巧妙应用妈祖文化的可行性.结论 妈祖文化的融入为表情符号的发展增添了浓墨重彩的一笔,对于增强文化气息及开拓设计思路都发挥着重要作用,易于激发受众的情绪、记忆,引起受众情感和心理的共鸣,从而创造符合受众审美情趣和思维方式的设计作品.由此可见,深入把握两者的关联性,有助于催生新的文化产业形态、传承妈祖文化、开辟表情符号设计新路径.     

十字域去噪技术在沙漠低信噪比地区的应用

十字域去噪技术是一种三维锥体滤波,最广泛应用在针对面波噪音的去除上。古城地区由于受地表巨厚沙丘影响及地震地质条件的限制,野外采集的地震资料信噪比很低,不仅存在高能面波干扰,还存在很强的高速折射波噪音,检波点域线性干扰尤其严重。根据古城地区原始地震资料噪音特点,分别针对低速低频面波噪音和高速高频折射波噪音的设计滤波器,两次应用十字域去噪技术,在最大程度保护信号的同时,有效地去除了面波和折射波等线性干扰,提高了资料信噪比,改善了成像质量,取得了很好的效果。实际应用表明,十字域去噪技术相比传统的二维F-K滤波具有明显的优势。     

基于堆叠稀疏去噪自动编码网络与多隐层反向传播神经网络的铣刀磨损预测模型

刀具磨损状态是机械加工过程中需考虑的重要因素之一.针对铣刀磨损的在线预测问题,建立了一种基于深度学习的铣刀磨损预测模型.首先,将采集到的铣刀切削时的振动信号进行小波去噪后,利用快速傅里叶变换和小波包分解等技术提取时域、频域及时频域上的特征参数,并根据相关性分析从中筛选出合格的特征参数合并为特征向量,以此作为堆叠稀疏去噪自动编码网络(SSDAE)的含噪样本.其次,利用特征后处理的方式对已经筛选出的特征参数进行单调不递减及平滑处理,并将其作为SSDAE的无噪样本来训练该网络.然后,将经过SSDAE降维后的特征向量作为多隐层反向传播神经网络(BPNN)的输入,以这些特征对应的实际铣刀的磨损量作为标签对该网络进行拟合训练.最后,对训练好的模型进行实验验证,通过测试数据集和人为加入噪声的测试数据集的对比,结果显示所提模型不仅具有较高的预测精度,还具有较高的鲁棒性.     

销售企业怎样在疫情中掘金

疫情当下,抓住机遇助力企业高质量发展;克服挑战使其成为业务增长点,是销售公司需要关注的。当前,国内新冠肺炎疫情虽然整体得到控制,但仍然无法根绝疫情传播,给国内实体零售业带来了冲击的同时,也会给成品油零售行业带来新的发展机遇。如何抓住机遇,助力企业实现高质量发展提速?是当下销售公司需要关注的问题。