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1.
针对射流源设计和研制过程中借鉴精密破甲战斗部技术,进行射流源结构设计与破甲稳定性分析、数值
模拟等研究。设计和研制φ50 mm、φ56 mm、φ81 mm、φ100 mm 共4 种装药口径的射流源,采用精密装药工艺技术,
利用垂直静破甲试验考核穿深及跳动量。试验结果表明,该研究可以满足射流源产品高稳定性的射流能量和破甲性
能的要求。 相似文献
2.
通过对大高厚比扇形筋板挤压成形机理进行数值模拟和物理实验,明确了扇形筋板局部变形不协调和角部应力集中是筋板角部产生开裂的主要原因。提出采用应力转移法在筋板成形初期提前预制局部切口,有效改变筋板内部拉应力分布形态,使筋板与侧壁的连接处拉应力由原有的120 MPa降低到50 MPa甚至更低。实验与模拟分析证明,预制切口可释放筋板自身变形约束,使筋板变形以切口为中心分界,左侧部分筋板向左侧面内弯曲,右侧部分筋板向右侧面内弯曲。得出在小拉应力作用下依靠筋板的面内弯曲可大幅度增加筋板长度的结论。 相似文献
3.
火花放电原子发射光谱仪在国内钢铁企业大量配置。设备按需求配置待测元素的原始校准工作曲线,用户在现场进行全局标准化、曲线确认后,仪器即可投入分析工作。其间,选取适宜的监控样品对测量结果进行定期监测,而监控间隔取决于仪器的稳定性。稳定性是监控测量结果的准确度,即精密度和正确度。对火花放电原子发射光谱仪进行稳定性评定的方案设计,将目标测量时间分为多个时间节点,选取合适的光谱标样,执行标准GB/T 4336—2016,在每个节点对标准样品进行测量。利用标准中给出的精密度数据,采用精密度、正确度判据及χ2统计量对测量数据进行以下5项指标检验:各时段内数据重复性(yi1-yi2)、各时段内数据正确度(公式)、时段间重复性(s2rt)、时段间总精密度(公式)及总均值正确度(-μ0),各指标顺次逐步评价,前二者评价时,以保留最多组连续数据为准;后三者评价时,从最后数据开始剔除至满足相关检验要求。整理剔除后的最终数据,计算各元素连续稳定的最短时间,即为该元素在该含量水平下的稳定性时间上限TMAX,以所有元素所有水平下的TMAX作为仪器的稳定性时间上限。论文所用光谱仪稳定性时间上限为6 h,在此时间内,仪器无需任何校正。采用TMAX指标时实验室不需要监控实时测试数据,采用该指标评价火花放电原子发射光谱仪能够为实验室节省时间和成本。 相似文献
4.
目的 探索湖北恩施地区西兰卡普的可持续设计策略。方法 分析隐身于贫困乡村的西兰卡普的文化价值和经济价值,对其进行设计转化的重要性与可行性分析;对湖北恩施地区西兰卡普进行实地考察与调研,梳理其可持续发展中所面临的传承主体和市场竞争方面的典型性困境与原由;以设计赋能传统手工艺作为设计扶贫的重要手段,基于西兰卡普所面临的困局系统性地提出其可持续性发展的设计策略。结论 在设计扶贫中,应构建多元主体参与、协同合作的再创新机制,注重强化造血能力,塑造地域名片,围绕当代消费需求,结合数字化技术进行展销模式、产品供给的升级和创新设计,并整合优势资源,实现产业的融合发展。总之,系统性地对西兰卡普进行设计赋能,是西兰卡普获得可持续性发展效力并助力当地贫困乡村经济发展的有效路径。 相似文献
5.
6.
设计了一种三方向激光分束及高精度指向调节系统,适用于钠荧光多普勒激光雷达高精度的激光光束方向指向控制,以便激光雷达在长距离观测的情况下实现信号的迅速、精确获取。根据光学系统的设计要求,阐述了用于高脉冲能量分束镜、反射镜的光学物理特性以及控制反射镜负载、方向应有的机械特性;采用6个高精度的步进电机结合6个高精度光学二维调节镜架能实现1.18°的角度行程,调节精度可达1.1',且重复定位成功率达99.3%,实验结果满足高能激光发射系统对控制反射镜的精度要求;测试分束后的激光能量损失为11.6%,满足钠荧光多普勒激光雷达的激光能量发射要求。并编写了一套用于激光雷达分束及高精度指向调节系统的控制软件,实现了系统的远程自动化控制。 相似文献
7.
针对一种以线齿轮为核心传动元件的行星线齿变速器,研究了装配误差对其传动精度的影响。介绍了该行星线齿变速器的结构组成及不同传动方案的特点,建立了轮系空间啮合坐标系,以及啮合时线齿行星轮、线齿太阳轮以及外线齿圈的参变量之间的定量关系;分析了外线齿圈与线齿行星轮之间以及线齿行星轮与线齿太阳轮之间的角度误差和位移误差的产生原因,并采用齿面接触分析方法(TCA),对行星线齿变速器的装配误差模型进行了数值分析。结果表明,在行星线齿变速器的装配中,绕水平轴旋转的角度误差、外线齿圈纵截面内的位移误差以及线齿行星轮横截面内的位移误差,对传动精度有较大影响。研究对该行星线齿变速器的设计和装配具有指导意义。 相似文献
8.
Alessia Vignoli Emanuela Risi Amelia McCartney Ilenia Migliaccio Erica Moretti Luca Malorni Claudio Luchinat Laura Biganzoli Leonardo Tenori 《International journal of molecular sciences》2021,22(9)
Precision oncology is an emerging approach in cancer care. It aims at selecting the optimal therapy for the right patient by considering each patient’s unique disease and individual health status. In the last years, it has become evident that breast cancer is an extremely heterogeneous disease, and therefore, patients need to be appropriately stratified to maximize survival and quality of life. Gene-expression tools have already positively assisted clinical decision making by estimating the risk of recurrence and the potential benefit from adjuvant chemotherapy. However, these approaches need refinement to further reduce the proportion of patients potentially exposed to unnecessary chemotherapy. Nuclear magnetic resonance (NMR) metabolomics has demonstrated to be an optimal approach for cancer research and has provided significant results in BC, in particular for prognostic and stratification purposes. In this review, we give an update on the status of NMR-based metabolomic studies for the biochemical characterization and stratification of breast cancer patients using different biospecimens (breast tissue, blood serum/plasma, and urine). 相似文献
9.
10.
Transfer learning between crop types for semantic segmentation of crops versus weeds in precision agriculture 总被引:1,自引:0,他引:1
Agricultural robots rely on semantic segmentation for distinguishing between crops and weeds to perform selective treatments and increase yield and crop health while reducing the amount of chemicals used. Deep‐learning approaches have recently achieved both excellent classification performance and real‐time execution. However, these techniques also rely on a large amount of training data, requiring a substantial labeling effort, both of which are scarce in precision agriculture. Additional design efforts are required to achieve commercially viable performance levels under varying environmental conditions and crop growth stages. In this paper, we explore the role of knowledge transfer between deep‐learning‐based classifiers for different crop types, with the goal of reducing the retraining time and labeling efforts required for a new crop. We examine the classification performance on three datasets with different crop types and containing a variety of weeds and compare the performance and retraining efforts required when using data labeled at pixel level with partially labeled data obtained through a less time‐consuming procedure of annotating the segmentation output. We show that transfer learning between different crop types is possible and reduces training times for up to 80%. Furthermore, we show that even when the data used for retraining are imperfectly annotated, the classification performance is within 2% of that of networks trained with laboriously annotated pixel‐precision data. 相似文献