棉花滩水电站高石粉人工砂混凝土性能试验研究

棉花滩水电开发有限公司对不同含量的高石粉人工砂混土的配合比、抗压强度、极限伸拉值、抗拉弹横、抗渗及干缩性能等进行的试验研究结果表明：含适量石粉的人工砂具有改善混凝土性能的作用，通过对石粉含量为12％、16％、21％的混凝土的性能试验，得出石粉含量为16％的混凝土综合性能最佳，可在棉花滩水电站常态混凝土中应用。     

棉花滩水电站桥机及岩梁负荷试验

棉花滩水电站为了检验桥机性能和岩壁吊车梁的安全可靠性，进行了桥机及岩梁的负荷试验。试验中采用了吊架、钢丝绳和钢筋作为负荷试验配重方案，与其他方案相比大大节约了试验成本。从试验结果看，该电站的桥机性能较好，岩壁吊车梁与岩体共同受力良好，岩壁吊车梁十分可靠。     

氨基螯合纤维的制备及其对铅离子的吸附性能

以聚丙烯腈(PAN)纤维为基体,通过水解-接枝-交联工艺接枝上聚乙烯亚胺分子(PEI)制备出氨基螯合纤维(PAN-PEI纤维),采用傅里叶变换红外光谱仪和扫描电子纤维镜对其形貌和结构进行了表征,并结合等温吸附模型和吸附动力学模型研究了其对铅离子(Pb2+)的吸附性能.结果表明:PAN-PEI纤维表面具有丰富的氨基基团,...     

基于机器视觉的热轧型钢精整区物料跟踪

针对热轧型钢精整区物料跟踪难的问题,提出了一种基于机器视觉的热轧型钢喷码识别物料跟踪方法.通过在矫直机后增加喷码机为型钢打印"身份证",并增加工业相机和光源采样,再通过深度学习文字识别算法实现精整区型钢物料跟踪,最后采用知识蒸馏方法进行模型压缩以满足工业部署要求.应用结果表明,所提方法能够实现型钢生产过程中精整区的物料跟踪,算法具有良好的鲁棒性.     

工程用聚丙烯腈纤维为基体的羧酸纤维的制备

采用断裂强度为12.26 cN/dtex、玻璃化转变温度高于250℃的工程用聚丙烯腈纤维(PAN-EF)为基体纤维,通过二甲基亚砜(DMSO)和氢氧化钠(NaOH)混合水解制备羧基含量(M_COOH)高且力学性能好的PAN-EF基羧酸纤维(PAN-EF-COOH),探讨了DMSO浓度、反应温度和反应时间对纤维水解效果的影响。结果表明:加入溶胀剂DMSO,可以降低PAN-EF在碱性条件下的水解难度;随着DMSO浓度增加、反应温度提高、反应时间延长,PAN-EF-COOH的M_COOH显著增大,但断裂强度逐渐降低;PAN-EF在NaOH质量分数0.1%、DMSO体积分数50%、反应温度120℃、反应时间2.5 h条件下水解,可以获得M_COOH较高且力学性能好的羧酸型纤维PAN-EF-COOH,纤维M_COOH为2.00 mmol/g、断裂强度为9.92 cN/dtex。     

棉花滩水电站主体工程建设管理实践

在棉花滩水电站主体工程建设中，业主采取了一系列有效措施，如：注意搞好工程前期准备工作，正确选择承建单位和设备制造厂家，科学安排施工计划工期，搞好工程设计优化，做好资金流的动态管理，引进专业机电调试队伍，对于工程重大技术问题的决策采用分阶段外聘专家、发挥监理和设计单位的积极性、组织特咨团或专家咨询组的形式，严格合同管理，正确处理争议索赔等。该工程建设取得了工期短、质量好、投资省、投产水平高、制度新的好成绩。     

自动驾驶场景下多传感器融合目标检测算法研究

日前随着智能交通的发展，自动驾驶的需求日益增长，由于复杂和动态的驾驶环境的性质，实现完全的自动驾驶目前面临巨大挑战。自动驾驶场景下的目标识别可以用于路径规划、运动预测和碰撞避免，是自动驾驶技术的关键技术之一。如何在有限的传感器、时间和计算资源消费范围内获得更高的目标识别率及更好跟踪准确度是自动驾驶所需要解决的问题。鉴于传统目标检测系统中，采用单一传感器进行目标识别，在感知范围、识别准确性等方面存在的固有缺陷，本文对单激光点云和点云-图像融合3D目标识别进行研究分析，同时重点阐述点云-图像前融合深度学习网络MV3D、VOAD、PointPainting，后融合网络CLOCs的应用及其性能对比分析。最后对后融合网络CLOCs进行网络改进，提出根据大小目标灵活变化输出多尺度的特征图，以达到目标特征匹配的结果从而提高融合的匹配程度，实验结果表明在小目标检测过程中表现出较好的性能。     

聚丙烯腈纤维改性及在含Cu2+废水处理回收中的应用

采用四步法将聚乙烯亚胺(PEI)接枝到聚丙烯腈(PAN)纤维上制备了PAN-PEI纤维。将PAN-PEI纤维处理p H值为1. 3,Cu~(2+),Ni~(2+),Ca~(2+),Mg~(2+),Fe~(2+)/Fe~(3+)含量分别为784. 20,4. 60,4. 10,4. 70,1. 10 mg/L的含Cu~(2+)废水,研究了PAN-PEI纤维对废水中的金属离子的吸附和回收效果。结果表明:各用3. 0 g PANPEI纤维分3次振荡吸附10 min处理已调至p H值为4. 1的废水样,经第1,2,3次吸附处理后废液中Cu~(2+)含量分别为93. 60,18. 16,0. 96 mg/L,Ni~(2+)含量分别为1. 25,0. 35,0. 07 mg/L,其中Ni~(2+)经2次、Cu~(2+)经3次处理达到国家排放标准;模拟实际吸附回收过程,回收液中Cu~(2+)含量为45 280 mg/L,与原液相比,浓缩了58倍,其盐酸盐占比为99. 43%;如分开处理含Ni~(2+)废水,则回收的氯化铜纯度可达99. 73%; PAN-PEI纤维吸附Cu~(2+)时对共存Ca~(2+),Mg~(2+),Fe~(2+)/Fe~(3+)选择性系数分别为20. 23,22. 08,3. 25。     

防火涂料的研究现状与发展趋势

综述了防火涂料的发展、现状、分类方法、防火机理以及几类重要防火涂料的特点,介绍了防火涂料的测试方法,评述了防火涂料在实际应用中存在的问题,指出了解决方法.展望了防火涂料的发展趋势.     

聚丙烯腈基改性功能纤维选择性吸附饮用水中Cu2+研究

将聚乙烯亚胺(PEI)接枝到聚丙烯腈(PAN)纤维上制备了氨基螯合纤维(PAN-PEI纤维),在初始pH值为7.2、铜离子(Cu~(2+))浓度为3.00 mg/L条件下,分别研究了PAN-PEI纤维吸附混合溶液及饮用水中Cu~(2+)时对钙离子(Ca~(2+))和镁离子(Mg~(2+))的选择性。结果表明:在混合溶液中Cu~(2+)初始浓度不变的情况下,随着Ca~(2+)和Mg~(2+)初始浓度的增加,PAN-PEI纤维吸附Cu~(2+)时对Ca~(2+)和Mg~(2+)的吸附选择系数降低,但仍具有很好的吸附选择性;在饮用水中Cu~(2+),Ca~(2+),Mg~(2+)浓度分别为0.011,42.42,11.17 mg/L的情况下,将Cu~(2+)浓度加标至3.00 mg/L,采用PAN-PEI纤维处理饮用水,纤维吸附Cu~(2+)时对Ca~(2+)和Mg~(2+)的吸附选择系数分别为2 808和1 647,处理后饮用水中Cu~(2+)浓度为0.17 mg/L,Cu~(2+)去除率为94.33%,Ca~(2+)和Mg~(2+)仅分别损失了0.59%和0.98%;采用PAN-PEI纤维处理Cu~(2+)含量超标饮用水,吸附Cu~(2+)时对Ca~(2+)和Mg~(2+)具有很好的选择性。