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介绍了高密度聚乙烯管(PE-HD)、交联聚乙烯管(PE-X)和硬质聚氯乙烯管(PVC-U)中的挥发性有机成分向水中的迁移测定研究。PE-HD中主要的迁移成分是2,4-二-间-丁基-苯酚(2,4.-DTBP),是酚类抗氧化剂的降解产物,除此之外降解产物还有醋、乙醛、酮、芳香烃和菇类化合物。根据塑料管接触水的极限臭味值(TON)估测,在测试的7种PE-HD管材中有5种PE-HD管的TON-4; 2种PE-HD管释放到水中挥发性有机物(VOC)的总量基本恒定;PEX管迁移实验显示大量的VOC迁移到水中(TON-5),其中一些迁移的VOC成分不确定;HPVC管向水中迁移的挥发性物质很少。 相似文献
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断路器振动信号包含了故障诊断的特征信息,正确检测和分析振动信号是实现断路器机械故障诊断的关键。针对传统信号分析中存在模态混叠、噪声鲁棒性差等导致特征向量失真的缺点,提出将新的信号分解算法(变分模态分解VMD)与能量熵相结合构造特征向量,并利用量子粒子群改进VMD参数设置方式,优化模态个数K与惩罚因子α的取值问题。为验证该算法的有效性,将其应用在ZN63A-12型10 kV高压断路器上进行实验分析。用改进VMD能量熵提取故障特征,并输入马氏距离判别器确定故障状态。实验证明所提方法可有效提取断路器的运行状态,检测精度高达97.62%,具有较高的工程实用价值。 相似文献
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最近,利用电磁感应光透明(EIT)的光脉冲速度减慢和相干存储已经在实验上成功演示[1-3],这些研究在量子信息领域有着重要应用 相似文献
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人体姿态估计在人机交互和行为识别应用中起着至关重要的作用,但人体姿态估计方法在特征
图尺度变化中难以预测正确的人体姿态。为了提高姿态估计的准确性,将并行网络多尺度融合方法和生成高质
量特征图的方法结合进行人体姿态估计(RefinedHRNet)。在人体检测基础之上,采用并行网络多尺度融合方法
在阶段内采用空洞卷积模块来扩大感受野,以保持上下文信息;在阶段之间采用反卷积模块和上采样模块生成
高质量的特征图;然后并行子网络最高分辨率的特征图(输入图像尺寸的 1/4)用于姿态估计;最后采用目标关键
点相似度 OKS 来评价关键点识别的准确性。在 COCO2017 测试集上进行实验,该方法比 HRNet 网络模型姿态
估计的准确度提高了 0.4%。 相似文献
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现有的人脸对齐方法多数是非端到端的,中间过程需要大量的人工干预,导致人脸关键点检测的稳定性较差。为此,提出一种端到端的基于深度学习的人脸对齐方法。基于MobileNets系列网络的子模块,使用类VGG结构的方式进行搭建,将整张图片作为输入,采用基于深度可分离卷积模块进行特征提取,并运用改进的倒残差结构避免网络训练过程的梯度消失,减少特征损失。在此基础上将眼间距离作为正规化方法,在300W人脸数据集上进行测试,结果表明,与CDM、DRMF等方法相比,该方法在保证较优精度的同时,具有良好的实时性。 相似文献
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以丙烯酸酯单体、苯乙烯单体、复合乳化剂等合成了苯丙乳液TSL-1802;再以TSL-1802为基体,加入助剂,制成液料,水泥及惰性填料制成粉料,将液料与粉料按比例混合,制备了JS防水涂料。考察了液粉质量比、消泡剂用量对JS防水涂料性能的影响,确定了JS防水涂料最佳制备条件:液粉质量比为1.2:1,消泡剂用量(以液料质量计)0.5%。 相似文献