翟筛红:人间有胜景 技术无止境

<正>"多年的经历总结出了一句话,慢工出细活,只要你耐得烦,霸得蛮,吃得苦,你就能把这个活儿做好了",他被中建总公司聘为首席木工操作师,被中建五局聘为资深技师。这是一个关于梦想和坚守的故事。2014年1月12日,在共青团中央等单位举办的"奋斗的青春最美丽"青春榜样面对面走进河北石家庄站的活动中,中建五局装饰幕墙有限公司资深技师翟筛红应邀与青年代表分享奋斗故事。他用质朴的语言鼓励现场青年:"我是从做     

聚[甲基丙烯酸(N,N-二乙基氨基乙酯)]的合成

聚[甲基丙烯酸(N,N-二乙基氨基乙酯)](PDEAEMA)是一种具有p H响应性的聚合物,可以用作稳定剂、纳米凝胶、水凝胶、生物医用材料等。本文利用2-氯丙酸丙炔酯为引发剂,以氯化亚铜和氯化铜为催化剂,引发甲基丙烯酸(N,N-二乙基氨基乙酯)的原子转移自由基聚合(ATRP),合成出聚[甲基丙烯酸(N,N-二乙基氨基乙酯)](PDEAEMA),并用核磁共振氢谱(1H NMR)证实了产物的结构。     

1645 nm单纵模NPRO激光器短期频率稳定度的测量

利用光纤延时自外差法对单块非平面Er∶YAG环形振荡器(NPRO)输出单纵模激光的短期频率稳定度进行了测量。激光器输出波长为1645 nm。测量了延时时间分别为0.25 μs,0.75 μs,1.25 μs,1.75 μs,2.25 μs,2.75 μs,5.25 μs,7.25 μs,9.75 μs,108.5 μs,166 μs 的输出激光的自外差拍频信号。设置频谱仪的span为20 kHz,扫描时间为10 s,Res BW为51 Hz,VBW为1 Hz,测量拍频信号的3 dB带宽。在延时时间0.25~9.75 μs范围内,通过线性拟合在不同延时下的3 dB带宽,得到单纵模NPRO激光器的短期频率稳定度为201 Hz/μs。光纤延时长度为21.7 km和33.2 km时,测量的3 dB带宽约为14 kHz。     

动态设定型DAGC在热连轧中的推广应用

详细地介绍了动态设定型DAGC原理和实现方法,并在攀钢热连轧厂工业化应用。首次应用当量刚度设定模型,简化操作,使各种规格带钢厚度精度明显提高,质量指标达到1/4ASTM95%以上。     

具末端Boc氨基的硫代氨基甲酸酯的合成研究

用二环己基碳二酰亚胺(DCC)和1-乙基-(3-二甲基氨基丙基)碳二亚胺(EDC)作为脱水缩合剂,分别催化具羧基末端的硫代氨基甲酸酯与N-Boc-乙二胺反应,合成具末端Boc氨基的硫代氨基甲酸酯,用1H NMR谱证明所得产物为预期结构。并对两种方法进行了比较研究,结果表明,EDC为脱水缩合剂时,实验操作简单、反应时间短、后处理无需加入有机溶剂,产率更高。     

基于鲸鱼优化算法的RFC大学生心理健康测评研究

当代大学生进入高校之后,随着教育方式与方法改变,有相当部分大学生在适应高校的生活过程中,其心理无法进行转换,还是停留在高中时代;另一方面高校学生心理承受种种压力,比如学业,就业、情感等,导致他们当中很多人心理健康出现了问题,所以需要重视、强化当代高校学生的心理教育,做好其心理健康测评,已成为国内外高等教育面临着一个非常重要课题。文章立足于鲸鱼优化算法的基础上,提出一种优化FRC(Random Forest Classification)心理健康测评方法,该方法依据当前大学生常见的5种心理健康问题,再按照相关评价标准与数据处理,经过对鲸鱼优化算法的RFC与RFC、SVM(Support Vector Machine)、BPNN(Back Propagation Neural Network)四种识别效果比较发现鲸鱼优化算法的FRC对当代大学心理健康检测的准确率最高,该测评方法推广应用使得当代大学生健康问题识别准确度得到提升,能够为大学生是否需要进行心理辅导与治疗提供的决策依据。     

焦炉机车定位控制系统探析

介绍首钢京唐公司焦炉机车定位控制系统的粗定位与精定位原理及参数确定,阐述了整体控制系统的实现,并将负荷平衡技术策略融入走行驱动系统中解决了负荷均衡问题。实践证明,该系统运行良好,提高了生产效率。     

基于语音合成的机器翻译机器人设计

针对传统翻译机器人在嘈杂环境下无法准确识别语音,导致机器翻译效果不佳的问题,提出设计一个基于语音合成的机器翻译机器人。首先,采用翻译机器人语音系统中的语音硬件设备进行语音数据采集;然后通过语音信号预处理方法分别进行数据预加重、分帧加窗和端点检测;之后利用语言模型进行语音信号特征提取;最后对翻译机器人语音进行编码处理,以实现精准识别。实验结果表明,在采样频率为800 Hz的声卡录音实验中,改进的双门限算法进行端点检测的所用时间仅为0.17 s,识别率高达96.78%,对比于现有的双门限算法的所用时间低了4.78 s,识别率高出了33.36%。在语音识别系统测试中,本系统对合成语音的识别率保持在90%及以上,识别率较高。由此说明,本系统进行语音识别的所用时间更短,检测正确率更高,为翻译机器人语音交互提供了有效的数据支撑。