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1.
利用激光熔覆技术在垃圾焚烧炉15 CrMo钢管表面制备NiCrMo合金涂层,在垃圾焚烧厂高温腐蚀模拟环境中研究了涂层的耐高温腐蚀性能.结果表明:激光熔覆NiCrMo合金涂层均匀、致密,与基体呈冶金结合;涂层在生活垃圾焚烧厂高温腐蚀模拟环境中腐蚀72 h后的质量损失率为119.02 g·m-2,仅为基体的40%,说明涂层具有优异的耐高温腐蚀性能,这主要与腐蚀过程中生成的Cr2 O3、Fe2(MoO4)3和NiO氧化物有关.  相似文献   
2.
随着变压器工作频率的提高,趋肤效应和邻近效应引起的绕组涡流损耗也随之提高.将空心管型绕组应用于中频变压器,不但可以提高绕组材料利用率,同时能改善变压器的散热效率.通常计算绕组损耗的模型有Dowell模型和Bessel函数模型,但由于空心管型绕组形状特殊,无法用上述模型计算.为了解决这一问题,提出了一种基于无穷级数的空心管型绕组涡流损耗计算方法,通过镜像法移除变压器磁心对窗口磁场分布的影响,得到空心管型绕组变压器绕组涡流损耗的计算方法.理论分析计算和有限元模型的仿真比较,验证了理论分析的可行性.  相似文献   
3.
针对恶意安卓应用程序检测中存在的特征维度大、检测效率低的问题,结合卷积神经网络CNN良好的特征提取和降维能力以及catboost算法无需广泛数据训练即可产生较好分类结果的优点,构建一个CNN-catboost混合恶意安卓应用检测模型。通过逆向工程获取安卓应用的权限、API包、组件、intent、硬件特性和OpCode特征等静态特征并映射为特征向量,再在特征处理层使用卷积核对特征进行局部感知处理以增强信号。使用最大池化对处理后的特征进行下采样,降低维数并保持特征性质不变。将处理后的特征作为catboost分类层的输入向量,利用遗传算法的全局寻优能力对catboost模型进行调参,进一步提升分类准确率。对训练完成的模型,分别使用已知和未知类型的安卓应用程序数据集作实际应用测试。实验结果表明CNN-catboost模型调参用时较少,在预测精度和检测效率上也展示出较为良好的效果。  相似文献   
4.
树形结构作为一种非线性数据结构,在程序执行过程中的演变过程较为抽象,尤其是在对其进行加工型操作时,容易发生内存泄漏。针对编程初学者难以掌握树形结构的逻辑演变过程,以及在程序中发生内存泄漏错误时调试较为困难的问题,文中提出了一种对程序调试过程中树形结构的演变过程进行可视化呈现的处理模型TEVM(Tree Evaluation Visualization Model)。针对单个可视化程序在调试步骤前和调试步骤后的两个树形结构,设计了一种将树形结构转换为线性表示的结构对比算法,得出了它们的包括泄漏树在内的结构差异;同时设计了一种树形结构布局方法,并计算它们的布局差异。根据结构差异和布局差异生成可视化演变序列,调用绘图引擎对该序列进行解析和执行,从而完成对树形结构及其演变过程的动态、平滑和直观的可视化呈现,帮助编程初学者快速理解树形结构相关程序的执行过程,提升调试效率。将TEVM模型集成于一个面向编程实训教学的集成开发环境原型Web AnyviewC中,取得了较好的应用效果。  相似文献   
5.
针对工业大麻收割机茎秆切割效率低、输送率低,以及关键作业参数研究空白的现状,本文结合工业大麻茎秆物理特性,运用中心组合试验设计理论开展关键部件作业参数试验与优化,重点研究工业大麻收割机切割-输送作业关键参数中切割速度、链条输送速度、切割位置与夹持点水平间距对切割效率、输送率的影响规律,并以切割效率、输送率为响应指标进行多目标优化.首先对主产区工业大麻茎秆物理和机械力学特性进行研究,并进行与收割相关的物理参数测定,然后采用二次正交旋转组合试验方法设计试验,并用Design-Expert进行数据处理,建立切割效率、输送率的回归数学模型并进行方差分析.通过响应曲面方法分析各因素交互作用对切割效率、输送率的影响,并根据优化目标的重要程度(输送率较切割效率更重要)对回归模型进行多目标优化,得出工业大麻收割机切割-输送关键作业参数的最优组合如下:切割速度为1.33 m/s,链条输送速度为1.35 m/s,切割与夹持点水平距离为63.9 mm.此时切割效率最高、输送率最高,其值分别为44.35株/s、93.93%.最优参数组合下田间试验切割效率为44.7株/s、输送率为92.21%,作业性能大幅提升,达到了较为理想的效果.  相似文献   
6.
计算机在酶工程中的应用使得酶的序列空间探索度不断被扩大。随着不同分子力场参数的建立,涌现出诸多以计算分子能量为基础的算法,并被用于酶的催化活性、稳定性、底物特异性等的改造与筛选。伴随计算机硬件的提升与算法的优化,从头设计全新功能的人工酶取得成功并得以发展。近年来,人工智能在蛋白质结构预测上不断获得突破,同时也被应用到酶的设计中。介绍了分子力场基础和酶设计与筛选的算法,重点阐述了从头设计的方法和成功案例,以及机器学习设计酶的流程和最新的研究进展,展望了人工智能在酶工程领域的未来发展,为酶的改造与全新功能的生物催化剂的设计助力。  相似文献   
7.
国产CN-1515不锈钢因其良好的抗辐照肿胀能力和高温力学性能成为铅铋快堆燃料包壳的主要候选材料。在铅铋冷快堆中,由于液态铅铋合金对金属材料具有强烈的腐蚀性,会影响到反应堆的安全稳定运行,因此,铅铋冷快堆中结构材料应用还需充分考虑耐液态铅铋腐蚀性能。本文以国产CN-1515奥氏体不锈钢为研究对象,在自行研发的控氧静态铅铋腐蚀实验装置上,开展了高温铅铋腐蚀实验。实验温度分别为450、500、550、600 ℃,实验时间分别为1 000、3 000、6 000 h,液态铅铋合金中氧含量控制在10-6%~10-7%之间。实验结果表明,低温(T≤450 ℃)下,CN-1515不锈钢表面会生成一层保护性氧化膜,但随着腐蚀时间的增加,氧化膜会逐渐疏松而失去其保护作用;然而温度大于500 ℃时,不锈钢发生严重的Ni元素溶解腐蚀,腐蚀深度随温度的升高和时间的延长而增加。  相似文献   
8.
针对公共场所的监控视频中烟头目标较小并且吸烟产生的烟雾易发散,仅依靠目标检测算法检测烟头或者烟雾来判定吸烟行为存在较大难度的问题,考虑到利用骨骼关键点来进行姿态估计的算法越来越成熟,提出一种利用人体骨骼关键点和吸烟行为之间的关系来进行吸烟行为检测的算法。该算法首先利用AlphaPose和RetinaFace分别检测出人体骨骼关键点和脸部关键点信息,根据手腕到两嘴角中点和手腕到同侧眼睛的距离之比,提出一种计算人体的吸烟动作比例(SAR)是否属于吸烟动作黄金比例(GRSA)的方法以区分吸烟与非吸烟行为;再利用YOLOv4检测视频中是否存在烟头;最后结合GRSA判定和YOLOv4的结果来确定视频中存在吸烟行为的可能性高低,作出是否有吸烟行为的判定。经过笔者录制的数据集测试,结果表明所提算法可以准确检测到吸烟行为,准确率达到92%。  相似文献   
9.
10.
为进行隧道大变形组合预测及稳定性评价的综合研究,该文先采用粒子群算法和遗传算法优化各模型的结构参数,得到参数优化后的单项预测模型,再利用非线性方法实现各单项预测结果的组合,构建出隧道大变形组合预测模型;其次,利用尖点突变理论分别对隧道大变形的现有监测数据和预测数据进行评价,以实现隧道大变形稳定性的现状评价和预测.实例分析结果表明:通过粒子群算法和遗传算法的参数优化,不仅能提高预测精度,还能提高预测结果的稳定性,且各断面组合预测结果的相对误差均小于2%,得出该组合预测模型具有较高的预测精度,在隧道大变形预测中具普遍适用性;同时,各断面的稳定性现状均处于稳定状态,可进行后期大变形的处理及施工.该文为隧道大变形处理提供了理论支撑和指导,具较好的实用性和有效性.  相似文献   
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