L波段接收机高频系统模块化研制

叙述了L波段接收机高频系统模块研制概况,并给出了电路设计与测试结果.该模块具有承受功率大,抗干扰性好,稳定性可靠性高,具有故障检测所需的噪声发生电路等特点.在电路设计中,由于运用CAD技术,使得设计一次成功.     

论DZ型单体液压支柱的使用管理

0 前言为了管好用好单体液压支柱,为了充分发挥单体液压支柱的优点,为了切实保障矿山及弟兄的安全,科学的管理和使用单体液压支柱是我们不可忽视的问题.下面就单体液压支柱的使用、管理谈一谈我的一点看法.     

不起皱纹的PVDC涂布PET香烟包装膜

本文重点介绍PVDC涂布PET膜具有的良好抗皱性、阻隔性等性能.     

计算机辅助教学应用于技术院校的研究

本文主要介绍了计算机辅助教学的内涵及其教学形式,从现实意义上介绍了计算机辅助教学,并分析了计算机辅助教学在当前技术院校中的开展情况;阐述了在技术院校中,计算机辅助教学存有的失误以及需要解决的问题,并提出了相应的解决方案,为以后的技术院校的计算机辅助教学工作的开展做出了深刻总结。     

结合跨层特征融合与级联检测器的防震锤缺陷检测

目的 防震锤可以减少输电线路的周期性震动以降低线路的疲劳损害,定期对防震锤进行巡检非常必要。针对目前无人机巡检输电线路所得航拍图像背景复杂,而种类较多、形状各异以及特性不一的防震锤在航拍图像中占据像素面积很小,导致防震锤检测过程中出现的检测精度低、无法确定缺陷类型等问题,提出了一种结合跨层特征融合和级联检测器的防震锤缺陷检测方法。方法 本文使用无人机对防震锤部件巡检的航拍图像进行数据扩充建立防震锤缺陷检测数据集,并划分了4种缺陷类型,为研究提供了数据基础。首先,以VGG16（Visual GeometryGroup 16-layer network）为基础对1、3、5层特征进行特征融合得到特征图,平衡了语义信息和空间特征;其次,使用3个级联检测器对目标进行分类定位,减小了交并比（intersection over union,IoU）阈值对网络性能的影响;最后,将非极大值抑制法替换为Soft-NMS（soft non-maximum suppression）算法,去除边界框保留了最佳结果。结果 在自建数据集上验证网络模型对4种防震锤缺陷类型的检测效果,与现有基于深度学习的其他6种先进算法相比,本文算法的平均准确率比Fast R-CNN（fast region-based convolutional network）、Faster R-CNN、YOLOv4（you only look onceversion 4）分别提高了13.5%、3.4%、5.8%,比SSD300（single shot MultiBox detector 300）、YOLOv3、RetinaNet分别提高了9.5%、8.5%、8%。与Faster R-CNN相比,本文方法的误检率降低了5.61%,漏检率降低了3.01%。结论 本文提出的防震锤缺陷检测方法对不同背景、不同光照、不同角度、不同尺度、不同种类和不同缺陷种类的防震锤均有较好的检测结果,不但可以更好地提取防震锤的特征,而且还能提高分类和位置预测网络的定位精度,从而有效提高了防震锤缺陷检测算法的准确率,在满足防震锤巡检工作实际检测要求的同时还具有较好的鲁棒性和有效性。     

聚酯醇解反应动力学研究

根据聚酯醇解的反应规律,建立了该反应的动力学数学模型,用恒温实验数据确定了以醋酸盐化合物为催化剂条件下的醇解动力学参数,求得反应的活化能和频率因子分别为220KJ/mol和8.865×10~(22);探讨了催化剂机理及影响反应的各项因素,如乙二醇的加入量及反应温度.研究发现(1)在一定温度范围内升高反应温度,有利于反应的进行,但应避免前期温度过高,引起乙二醇的挥发;(2)乙二醇过量的情况下,醇解产物全部为BHET。     

复杂网络 简单管理

今天的网络必须能够支持新一代的高带宽应用、无线链路和与日俱增的数据库存储容量。同时,一旦网络失效或运行状态不佳,数据流就会受到阻塞,关键数据就不能得到有效共享,导致运营效率下降,从而影响各行各业的生产效率、工作效率,导致巨额的损失。因此,网络管理也面临越来越大的压力,网络管理的重要性也越发显现。     

基于最小二乘支持向量机算法的测量数据时序异常检测方法

将最小二乘支持向量机方法引入火电厂DCS的测量数据时序异常检测领域,该方法很好地建立了火电厂DCS的测量数据时序预测模型,具有预测真实值能力强、全局优化及泛化性好等优点。将该方法应用于某600 MW超临界火电机组DCS测量数据中,经过训练后的LS-SVM模型对再热蒸汽温度数据的检验样本进行不良值检测与真实值预测,均方根误差和平均相对误差分别为0.067%和0.050%,均方根误差是BP网络模型、RBF网络模型的8.756%和8.272%,平均相对误差是BP网络模型、RBF网络模型的7.541%和7.236%。应用结果表明,最小二乘支持向量机方法优于多层BP与RBF神经网络法,能很好地满足异常检测与真实值预测要求。     

基于AVR的智能移动机器人伺服系统

执行元件的伺服系统性能将决定机器人的性能。基于AVR系列单片机,并应用积分分离技术,设计离散PI调节器,输出PWM控制信号,建立驱动电机的速度伺服控制系统。使用AVR—GCC编译软件开发伺服系统软件,设定速度采样频率为2KHz,实现对电机速度的实时控制。与基于51系列单片机开发的伺服系统相比,本系统所需的外围电路更简单,数据处理速度更快。实现了机器人响应快速,移动平稳。该伺服系统的开发尤其适用于智能移动机器人,还可以广泛应用于其它智能设备和生产线。     

用Java实现一个UDP通信模型

Java提供了支持网络环境的类库Java.net,可适应多种网络协议,包括TCP／IP,UDP等,使用java.net软件包,可快速地开发各种网络应用程序,本文以作者开发的电子教室软件环境为背景,建立一个UDP数据报协通信实例模型,对开发一般性的通信软件,有一定的参考价值。