现场总线技术标准化的思考

现场总线技术作为近20年来自动化领域最热门的话题之一,其标准化的进程既引人注目又令人困惑。笔者对现场总线技术的标准化进程进行了一些分析思考,并在CIP协议架构的启发下,提出了一些个人对现场总线技术标准架构设计方面的观点和想法。     

高硅氧玻纤布/酚醛树脂复合材料的制备及其在过滤网中的应用

通过以环保型水溶性酚醛树脂为基体,浸渍高硅氧玻璃纤维布,再经高温固化成型,得到3种不同基体的高硅氧玻纤布/酚醛树脂复合材料.采用FT-IR、SEM表征该复合材料的微观结构;采用TG、万能试验机测试其热稳定性及力学性能.讨论了醛酚摩尔比对复合材料热性能的影响,并对热性能优异的复合材料进行拉伸性能测试及铁水过滤实验.结果表明,高硅氧玻纤布/酚醛树脂复合材料在900℃下的热残余率随醛酚摩尔比的增加呈现先增大后减少的趋势,醛酚摩尔比为1.25∶1时复合材料的热残余率最大,为77.38%;拉伸断裂强度为89.6 MPa.将此复合材料作为铁水过滤网,可满足铁水浇铸对材料性能的要求.     

空气分级对旋风锅炉燃烧及NOx释放的影响规律

针对纯高碱煤在旋风液态排渣锅炉实际燃烧过程中存在的局部温度高及NOx排放超标等问题,采用数值模拟的方法研究了燃尽风的布置及风量配比等因素对炉内温度场、组分分布特性和NOx排放的影响规律.研究结果显示:燃尽风喷口的布置形成了良好的空气分级燃烧效果,炉内温度整体降低.不同燃尽风工况下,炉内各组分分布规律一致,w(O2)质量...     

定向井钻井工序探讨

随着油田开发的不断深入,定向井钻井施工任务增多,给石油钻探带来一定的难度。通过优化设计定向井的钻井施工工序,使其达到更高的施工质量,满足油田勘探开发的技术要求。进行定向井的钻井剖面设计,优选最佳的钻具组合形式,保证钻探施工的顺利进行。     

定向井钻井工艺技术措施优化

定向井钻井施工过程中,选择井眼轨迹的方向,使其达到设计的井斜角和方位角,才能达到定向井钻探施工的质量标准。有必要研究定向井钻井工艺技术措施,对其进行优化设计,才能达到预期的钻探施工标准,保证油气田勘探开发的效率。     

3+9×0.22+0.15钢丝帘线在无内胎全钢载重子午线轮胎中的应用

研究3＋9×0．22＋0．15钢丝帘线在无内胎全钢载重子午线轮胎中的应用。结果表明,以3＋9×0．22＋0．15钢丝帘线替代3＋9＋15×0．175＋0．15钢丝帘线用于无内胎全钢载重子午线轮胎胎体和胎圈包布,可以提高轮胎速度性能,同时可减小轮胎质量。降低生产成本。     

高性能计算过程中基于网络带宽代价的节点决策算法研究

针对高性能计算中由于网络延迟造成的地理位置分散的节点资源使用率不均匀现象,提出了一种自适应的节点决策算法。该算法通过估计待选节点的作业执行代价,选择一个代价最小的节点作为作业的执行节点,提高了作业的响应速度,高效地利用了计算资源。文中首先给出了远程作业执行的模型,其次给出了网络通信特征以及自适应代价模型,最后提出了基于网络带宽代价的节点决策算法并对该算法进行了系统的评价,取得良好的效果。     

SiO2气凝胶增强碳泡沫复合材料的制备工艺及性能

碳泡沫复合材料因其特有的多孔结构,在隔热、储能、吸附等领域具有广阔的应用前景.为进一步改善其力学、隔热性能,本工作以锆改性酚醛树脂、酚醛空心微球为原料,SiO2气凝胶为增强相,通过模压成型-碳化工艺制得SiO2气凝胶改性碳泡沫复合材料.采用扫描电子显微镜、万能试验机、比表面积及孔径分布测试仪等研究了SiO2气凝胶含量对...     

魔芋葡甘聚糖基复合物-葡萄灰霉的相互作用研究

目的 探究天然多糖魔芋葡甘聚糖(konjac glucomannan, KGM)/可得然胶(curdlan, CUD)复合气凝胶遭受环境微生物葡萄灰霉侵染时两者发生的相互作用。方法 以KGM和CUD为原料,采用溶胶预冷、真空冷冻干燥制备不同配比的KGM/CUD复合气凝胶(K1C0.6、K1C0.9、K1C1.2),用灰霉接种处理,检测气凝胶的重量变化率;运用扫描电镜、红外光谱和差示扫描量热仪分别分析气凝胶的微观形貌、分子变化和热稳定性;观察灰霉在气凝胶上的生长适应性。结果 经灰霉作用,KC气凝胶结构坍塌、皱缩,孔结构严重破坏;灰霉适宜于气凝胶环境的生长,生长旺盛,形态完整,萌发大量孢子;气凝胶被侵染的同时吸收大量水分,促进了作用进程;红外光谱推测,侵染后的气凝胶的多糖长链被降解为短链,无新基团产生;差示扫描量热仪(differential scanning calorimetry, DSC) 分析表明,侵染后的气凝胶热稳定性明显下降。结论 葡萄灰霉侵染KC气凝胶,充分利用和降解多糖分子链,且适应于气凝胶环境,本研究将为天然多糖复合物的安全和质量检测提供理论依据。     

基于DBN-HMM的人体动作识别

动作识别使得机器能够对人体动作的意图进行判别理解，进而实现高效的人机交互。提出一种肢体角度模型，实现在三维空间中对人体动作进行表示，该模型具有一定的不变性，计算复杂度低。针对传统的基于混合高斯的隐马尔可夫模型（GMM-HMM）的动作识别，提出深度置信网络模型（DBN）和隐马尔可夫模型相结合的动作识别模型，构建了一种非线性的基于条件限制玻尔兹曼机（CRBM）的DBN深度学习模型，深层次结构使其建模能力更强，且能够结合历史信息建模，更适用于动作识别。实验表明该算法具有较高的识别结果。