基于集群目标的末敏弹效能仿真模型

文中基于打击集群目标,针对末敏子弹稳态扫描阶段的全过程,包括稳态扫描、弹目交会、探测识别、命中毁伤等过程,建立了数值仿真模型。同时介绍了以耗弹量、毁伤目标相对数和效费比为效能评价指标的计算方法,并结合示例计算了不同条件下的末敏弹效能。仿真结果表明,该仿真模型及方法可为末敏弹装备论证、设计及作战使用提供参考。     

原油长输管道运行过程中的环境风险分析及应急管理

原油长输管道沿线自然条件复杂，环境多变，一旦发生泄漏事故，可能对沿线地貌、河流及生态环境等产生严重影响。本文我们将重点针对原油管道运行过程中泄漏事故所造成的环境风险进行分析，并提出相应的风险管理及应急措施，为其它管道的环境风险分析与控制提供参考。     

溶剂脱沥青-焦化联合提高重质油综合液收实验研究

采用两种不同的减压渣油,对比分析了减压渣油直接焦化与溶剂脱沥青-焦化联合工艺实验,实验结果表明：采用溶剂脱沥青-焦化联合工艺,可以提高减压渣油的综合液收,减压渣油丙烷脱沥青-焦化联合工艺相对于直接焦化工艺液收提高9.61百分点;减压渣油丁烷脱沥青-焦化联合工艺相对于直接焦化工艺液收提高14.28百分点。     

基于优化卷积神经网络结构的交通标志识别

现有算法对交通标志进行识别时,存在训练时间短但识别率低,或识别率高但训练时间长的问题。为此,综合批量归一化（BN）方法、逐层贪婪预训练（GLP）方法,以及把分类器换成支持向量机（SVM）这三种方法对卷积神经网络（CNN）结构进行优化,提出基于优化CNN结构的交通标志识别算法。其中：BN方法可以用来改变中间层的数据分布情况,把卷积层输出数据归一化为均值为0、方差为1,从而提高训练收敛速度,减少训练时间;GLP方法则是先训练第一层卷积网络,训练完把参数保留,继续训练第二层,保留参数,直到把所有卷积层训练完毕,这样可以有效提高卷积网络识别率;SVM分类器只专注于那些分类错误的样本,对已经分类正确的样本不再处理,从而提高了训练速度。使用德国交通标志识别数据库进行训练和识别,新算法的训练时间相对于传统CNN训练时间减少了20.67%,其识别率达到了98.24%。所提算法通过对传统CNN结构进行优化,极大地缩短了训练时间,并具有较高的识别率。     

碳化煤球造气降低合成氨成本

碳化煤球在我国小氮肥行业的原料路线变革中，起过积极的推动作用，早在二十世纪七十年代就已经成功运用。据七十年代的统计，使用碳化煤球生产合成氨的厂家占当时国内的40％，但在北方地区，由于煤炭运输较为方便，前几年的煤炭价格又不是太高，因而一直未坚持应用。随着目前国内形势的转变，国     

防二次装载装置在立井提升中的应用

在箕斗卸煤过程中，有种种原因会导致箕斗不能卸空，定量斗的煤仍会再次装入箕斗，这样会导致二次装载，从而引发事故。这些事故的产生，部将严重影响整个提升系统的安全生产。针对这一现象，安装防二次装载系统。     

基于韵律间断层级的汉语韵律间断分类*

针对韵律间断的层次性,提出了一种层次韵律间断分类方法。该方法能够充分利用韵律结构层次性,同时又能够充分利用来自声学、词典以及语法方面的特征,对不同类型的韵律间断进行分类。通过在具有韵律标注库ASCCD上的实验,该算法在综合测试集上达到平均78.25%检测正确率。     

中碳碳结钢强化还原工艺的研究

前言近年来,电炉炼钢工艺中一个十分明显的变化,就是还原期脱氧工艺的改革。传统的在电炉内长时间进行扩散脱氧精炼的工艺(即规定要在白渣或电石渣长时间保持的工艺)已逐渐被各种形式的炉外精炼、快白渣法、沉淀脱氧、喷吹技术和钢包吹氩所取代。其结果是使还原时间由原来的45分钟到70分钟缩短到30分钟或更短一些(一车间平均20分钟左右),在日本的某些工厂一般只需10分钟左右。还原期工艺由扩散脱氧改为沉淀强制脱氧使生产率提高10—25％,电耗降低20—60度/吨,原材料消耗减少,钢的成本明显降低,炉衬     

基于逻辑输入样本的神经网络算法

本文对确定多层前向神经网络权提出了一种基于逻辑输入样本的直接算法。对于逻辑输入样本,该算法只需一个三层网络实现;否则,需在输入层和隐层间引入一个预处理层以完成输入样本向逻辑向量的转化。由于不引入误差能量函数,该算法避免了BP算法训练过程出现的收敛速度慢和误差陷入局部极小问题。本文还对该算法的正确性作了详细论证并以XOR问题解释其计算过程。     

全自动双丝CO2横对接焊的工艺研究

在船舶建造行业,横焊的自动化一直都是技术难点,全自动双丝CO2横焊作为一种新的焊接工艺方法,打破传统横焊工艺,很好地解决了这一难点,在提高焊缝质量及缩短造船周期方面提供了技术支持。