电梯导轨冷拔断裂原因分析

冷变形加工的电梯导轨具有优异的表面质量和良好的机械性能,并能缩短加工周期,降低金属损耗。山西榆次型钢厂在国内率先对冷拔电梯导轨进行了研制与开发。冷拔电梯导轨生产工艺复杂,难度大,生产初期常出现一些质量问题,如拉拔过程中的成品道次发生断裂,因此成材率较低。本文分析了电梯导轨冷拔过程发生断裂现象的原因,提出了改进工艺的措施。1　电梯导轨钢的生产工艺和技术要求1.1　生产工艺冷拔电梯导轨钢是先由方钢坯经过热轧轧成接近冷拔前的形状尺寸,再经过一次退火、一次冷拔、二次退火、二次冷拔至成品的生产过程。1.2　材料要求导轨…     

林德1500m~3/h填料塔全精馏制氩空分设备简介

介绍了林德1500m3/h填料塔全精馏制氩空分设备的主要技术参数、空气过滤与压缩、空气预冷、分子筛吸附、空气精馏、透平膨胀机、氧气压缩机、氩贮存与压缩及厂房布置等。表3。     

导流明渠设计问题探讨

采用导流明渠的基本条件是河谷较开阔、河水分叉、枯水期有滩地出露、岸边具有台地、古河道、垭口、河湾等地形;其主要优点是过流能力较大、超泄能力较强、施工条件较好、造价相对较低等。导流明渠一般用于初期导流,中后期导流还需与底孔、隧洞、缺口等其它导流方式组合,以妥善地解决主体工程施工过程中的水流控制问题。导流明渠设计问题是在给定流量下,应使允许流速正好符合水力最佳断面而渠道坡降最经济。通过景洪、观音岩水电站等导流明渠工程实践检验,其成果可供大、中、小型水利工程导流明渠设计借鉴。     

烟化炉吹炼终点判断图象处理研究

提出了一种通过对烟化炉三次风口火焰图象二值化分析处理 ,判断烟化炉吹炼点的方法和技术思路。实验结果表明 ,该方法可以较好地将吹炼终点判断出来。     

2GHz脉冲锁相环

一、2GHz脉冲锁相环组成方块图及工作原理 1.方块图如图1所示: 2.工作原理 50MHz标准频率信号经放大器放大后给脉冲形成器提供一个足够大的推动功率,脉冲形成器就产生一个τ_o≤0.5/f_o或者τ_o≈(n+0.5)/f_v的取样窄脉冲,由它控制取样二极管的通断。而电压控制振荡器(VCO)所产生的2GHz信号经环行     

PROFIBUS-DP/RS232智能从站的设计与实现

实现RS232设备和PROFIBUS-DP总线的通讯对于工业控制有着重要的意义。本文介绍了PROFIBUS-DP/RS232智能从站的设计要点,阐述了智能从站在硬件和软件上的实现方法。实践表明:智能从站对主站和RS232接口设备具有数据传输功能,为系统开放互连和现场分布式控制打下基础。     

UML—RT到一个实时多任务执行模型的转换

为解决把UML-RT行为建模模型平滑过渡到实时多任务系统的图形化软构件设计开发环境的过程设计模型中，本文提出了把UML-RT状态图行为模型转换到该环境下的执行模型的方法。首先介绍UML-RT状态图建模的概念及笔者研制的设计环境，其次给出从UML-RT状态图转换到该设计环境可执行模型的具体方法，最后以一个实例说明了转换方法。     

基于OpenMP的正射影像纠正

针对正射影像纠正计算密集的特点,提出一种基于OpenMP的正射纠正方法,对正射影像纠正过程中的两个关键步骤：投影计算和双线性重采样进行并行加速。采用数码航空影像和对应的地形数据进行试验,并且利用双核和四核计算机进行并行性能评价。试验结果表明,基于OpenMP的正射纠正能够有效提高正射影像纠正的效率。     

基于灰度差分统计的火焰图像纹理特征提取

转炉吹炼过程中,炉口火焰的纹理粗糙度与吹炼所处的阶段有密切的联系.在不同的吹炼阶段,火焰纹理呈现较明显的变化,因此该特征可以作为转炉终点识别系统的重要参数之一,目的是从火焰图像中提取出描述纹理复杂度特征的描述子,进而区分出不同的吹炼阶段.提出基于灰度差分统计的火焰纹粗糙度提取方法,首先对原始火焰图像做去噪、分割、灰度转换的预处理,然后计算灰度差分直方图,在此基础上对比各种特征描述子表述粗糙度的效果.结果表明,和灰度共生矩阵方法的能量特征值相比,灰度差分统计方法中的角度方向二阶矩描述子对不同纹理所处的吹炼时期具有较高的识别率,且具有较快的识别速度,该特征描述子能作为重要的特征参数之一用于实际的转炉吹炼终点判断识别系统中.     

基于栈式自编码的倾斜摄影测量点云多层级分类方法

提出一种基于栈式自编码的倾斜摄影测量点云多层级分类方法。该方法首先利用栈式自编码对邻域内点云特征进行降维;然后将这些深度特征输入到随机森林分类器中进行训练获得分类器;最后结合语义信息对RF分类器分类的结果进行优化,得到最终的分类结果。选取2组典型数据进行实验,总体分类精度分别达到91.90%和88.57%,比基于K-邻域所有特征的分类方法提高4.98%和9.93%,比基于K-邻域均值特征的分类方法提高6.52%和7.44%。