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粮库信息化领域的物联网终端用途各异,但都没有成型化、系统化、模块化的通用型产品架构设计.本文提出了一种粮库智能终端产品,通过嵌入式智能信息处理技术,实现传感数据采集与嵌入式存储、传感数据分析与预测、数据传输与控制、终端设备远程控制、终端设备可重塑、异质终端自组织组网、终端设备代码更新、多种通信传输方式支持等功能,并进而解决同类系统复制难、成本高的问题. 相似文献
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简易气升光生物反应器发状念珠藻培养研究 总被引:1,自引:0,他引:1
利用5 L的玻璃抽滤瓶作为光生物反应器对发状念珠藻细胞进行开放及封闭式培养,考察了光强随细胞密度和光路长度的衰减变化.研究了光照强度,光照周期、pH、通气量对发状念珠藻细胞生长和胞外多糖产量的影响.结果表明,发状念珠藻生物量和胞外多糖产量均随着光照强度和通气量增加而提高.此光生物反应器能用于对发状念珠藻开放和封闭式培养,但封闭式培养更利于发状念珠藻生长及胞外多糖的产生.在光照强度60 μmol·m-2·s-1,pH 9.0,通气量0.7VVM的24 h全光照条件下进行封闭式培养,生物量和多糖产量达到最高,分别为1.7 g/L和89.32 mg/L.本研究为采用低成本、易维护的简易装置进行发状念珠藻大规模培养提供了参考依据. 相似文献
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煤矿液压支架乳液在使用的过程汇入矿井水中,大幅度增加了处理难度。粉末活性炭(AC)具有比表面积大、吸附能力强等优点,可以应用于含乳液矿井水的处理中,但存在吸附后固液分离难以及AC再生回用难的问题。基于此,本研究以AC、FeCl3·6H2O、FeCl2·4H2O为原料,通过化学共沉淀法制备了活性炭负载Fe3O4复合材料(AC@Fe3O4),并应用于液压乳液废水的吸附处理。结果表明,磁性活性炭对乳液的吸附在90 min时达到吸附平衡,当乳液的初始体积分数为0.5%,温度为25℃,振荡速度为200 r/min时,对乳液的吸附量为1.07 mL/g。吸附动力学研究表明,磁性活性炭对乳液的吸附更符合伪二级动力学模型,表明其对乳液的吸附主要是化学吸附,Langmuir等温线模型对磁性活性炭吸附乳液的拟合度较高,通过拟合计算得到的理论饱和吸附量为1.51 mL/g,而实验中优化吸附量也达到1.07 mL/g。吸附平衡后分离出的... 相似文献
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以聚丙烯酰胺(PAM)为主链骨架,谷胱甘肽(GSH)为接枝单体,依据Mannich反应机理,在甲醛参与下缩合,将GSH接枝到PAM上,合成具有多种配位基团的絮凝剂聚丙烯酰胺-谷胱甘肽(PAM-GSH)。傅里叶红外光谱(FTIR)、扫描电镜与能谱分析(SEM-EDS)和差热热重(TG-DSC)表征结果表明:PAM-GSH是一种巯基官能团化的PAM,形貌褶皱多孔隙,呈网状结构,增强了其吸附和网捕卷扫能力,并且在26~200℃范围,具有良好的热稳定性。混凝实验研究表明:当PAM-GSH投加量为84.48 mg/L、Mn(Ⅱ)浓度为10.0 mg/L、初始浊度为10.40NTU、初始pH为9.0时,对水样中的Mn(Ⅱ)去除效果最优;K(Ⅰ)、Al(Ⅲ)两种阳离子的存在对Mn(Ⅱ)的去除有抑制作用。Zeta电位分析表明:PAM-GSH絮凝机制主要是螯合作用、吸附架桥和网捕卷扫作用。 相似文献
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确定论中子输运方法具有计算速度快、可获取物理量的精细场分布、可高效多物理耦合等优点,随着有限元方法在中子输运模拟中的应用,复杂几何结构、大尺度下的屏蔽问题和临界问题都能得到高保真建模和分析。离散纵标(SN)法是求解中子输运方程的有效数值方法,基于OpenMP并行机制对各独立离散方向进行并行求解,可提高SN输运模拟的计算速度,但并行规模较有限。对几何空间进行区域分解并采用MPI并行机制,可实现大规模并行扩展,进而实现对大型问题的高精度快速求解。本文采用并行自适应非结构网格应用框架JAUMIN进行区域分解和进程间通信,通过并行SN扫描实现了自主有限元输运程序ENTER的高效并行,完成正确性检验后在天河Ⅱ号超级计算机上使用1 440个CPU核完成了1.43×107网格单元、2.81×109自由度规模问题的测试,计算时间约7.4 h。表明该程序具备了有效模拟大型复杂结构中子输运问题的能力,具有一定工程应用价值。 相似文献
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目的针对2种粘稠液体物料混拌后定量灌装充填的机械设备,设计使混合效果更加快速和均匀的搅拌桨结构。方法应用有限元方法分析灌装到混拌器中的流体物料三维流场特性,研究不同搅拌桨对相应物料推送、搅拌和灌装的影响。比较各种工况下的连续速度场、压力场、混合效果。结果桨叶的搅拌运动使物料在较短时间内快速均匀混合。轴向错列向前倾斜的推进式桨叶对流体具有混合作用,同时增加输送能力,减低内部流体的压力,降低工艺和结构设计的复杂程度。实测结果验证了模拟计算的合理性。结论获得了搅拌桨优化设计结果预测的有效方法。该研究成果能为小型粘性物料灌装混拌机升级换代提供理论依据和参考。 相似文献
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传统的行人重识别(Person Re-identification, ReID)对抗攻击方法存在需要依赖注册集(Gallery)以生成对抗样本或样本生成方式过于单一等局限.为了解决此问题,文中提出具有强攻击性的ReID对抗攻击模型,即多尺度梯度对抗样本生成网络(Multi-scale Gradient Adversarial Examples Generation Network, MSG-AEGN).MSG-AEGN采用多尺度的网络结构,获得不同语义级别的原始样本输入和生成器中间特征.利用注意力调制模块将生成器中间特征转换成多尺度权重,从而对原始样本像素进行调制,最终输出高质量的对抗样本以迷惑ReID模型.在此基础上,提出基于图像特征平均距离和三元组损失的改进型对抗损失函数,约束和引导MSG-AEGN的训练.在Market1501、CUHK03、DukeMTMC-reID这3个行人重识别数据集上的实验表明,MSG-AEGN对基于深度卷积神经网络和基于变形器网络(Transformer)的主流Re-ID方法均具有较好的攻击效果.此外,MSG-AEGN具有所需攻击能量较低且对抗样本与原始... 相似文献