双顶角钻头钻削CFRP复合材料的刀具磨损机制

为了研究碳纤维增强树脂基(CFRP)复合材料切削中刀具在不同部位的磨损机制和规律,以典型的硬质合金双顶角钻头作为研究对象,主要研究对出口分层影响较大的横刃和对最终制孔成型影响较大的第二主切削刃的磨损机制及规律。通过减小磨损测量间隔,并引入切削刃钝圆半径以及后刀面磨损带宽度,表征了横刃和第二主切削刃在加工中的衰变过程。基于显微刃口观测和钝圆半径变化,揭示横刃易崩刃和第二主切削刃磨损后又受到重新刃磨的磨损机制,获得了此类型钻头不同部位的磨损规律。同时,基于上述的磨损表征,研究不同切削部位磨损量对钻削轴向力和力矩的影响,横刃轴向力与横刃钝圆半径变化相关性较小,而钻削最大力矩与第二主切削刃后刀面磨损变化规律相一致。     

KDS闪耀2011德国奥格斯堡电梯展

第十届德国奥格斯堡展于2011年10月18～21日举行,美国KINETEK集团携MCE、ZXK、Impirial、KDS四个品牌闪亮登场。安全、节能是KINETEK集团今年参展的主题,每届展会都有新意的KINETEK集团,今年推出技术领先的创新型电梯驱动,以及控制产品。     

大火难了苦恋情

八月的酷暑,仿佛给人间打了一针躁动剂,致使许多的事情令人琢磨不透。 且看这三天的滚滚浓烟,三夜的熊熊火光,把赣西北的一个百来户人家的小村折腾得疲惫不堪。 火,既没有烧掉青山,也没能焚毁财产,烧掉的却是一株有300多年历史且要3个人才合抱的大樟树。这树曾在村民们的心目中有着并非寻常的地位。 既然如此,为啥又要让它化为灰烬呢?只因为这树     

随礼的怪圈

聪明的森林鸟雀们模拟人世间生活,有时到了维妙维肖的程度。它们凭着仿效的头脑和灵活的双翅,把模拟事业几乎推向了极致。但最近雀A却     

促销员应该厂家派还是商家派

促销员应该由厂家派还是商家派这个问题,到目前为止没有一个可以规范其身的行业条例,致使在这个问题上“公说公有理,婆说婆有理”。厂家和商家在这个问题上经常会有矛盾产生,而归其根处还是厂家和商家在利益分配上所产生的一系列问题。     

运用管理科学软件包合理优化配煤

本文介绍了配煤比的合理优化方法,即将炼焦配煤问题转化为数学公式,建立数学模型,利用计算机软件,优化配比,从而降低配煤成本,提高焦炭质量。     

供暖锅炉的燃烧调节及节能方式研究

随着经济社会发展的需要,我国已成为继美国之后的世界第二大能源需求国,能源缺口十分巨大,但是浪费现象却是非常严峻,能源利用率低下,环境污染等一系列现实的矛盾调和下节能减排和环境保护呼之欲出。我国大规模城镇化进程不断推进,在其现代化建设过程中,采用了城市集中供暖的方式,定时定景的对居民进行统一供暖,这是一个非常重要的节能环保措施。供暖锅炉的燃烧调节一方面影响着居民的生活质量,另一方面也极大关乎着节能减排和环境保护,本文将以链条炉的燃烧调节为例,对供暖锅炉的燃烧调节方式进行研究初探。     

基于工业CT的轴类零件故障诊断

为了解决对轴类零件深埋裂纹的检测和裂纹扩展预测问题,提出了一种基于计算机断层成像（CT）的深埋裂纹的检测和裂纹扩展预测方法,用于轴类零件的性能评定及故障诊断。轴类零件经工业CT扫描得到CT图像序列,运用Canny算法提取其边缘轮廓,然后采用矢量化处理边缘,最后运用有限元理论,有效地预测裂纹扩展。结果证明根据轴类零件工业CT数据可以快速并精确地检测裂纹,并预测裂纹的扩展,实现对轴类零件的性能评定及故障诊断。     

超声辅助提取薰衣草总三萜的工艺优化及体外抗氧化活性研究

为增加薰衣草残渣的利用价值,优化薰衣草中总三萜提取工艺并测定其体外抗氧化活性。以薰衣草中总三萜的提取量为评价指标,采用单因素实验和响应面法优化薰衣草总三萜超声辅助提取工艺,得到最优工艺为料液比为1:33 (g/mL),乙醇浓度为89%,超声时间为60 min,超声功率为70% (445 W),理论提取量为39.64 mg/g,在该条件,平行验证三次,实际提取量为（39.95±0.32）mg/g与预测值相近。并对薰衣草总三萜进行体外抗氧化活性测定,以V_C作为对照,分别对薰衣草总三萜的DPPH自由基清除率、OH自由基清除率和O₂?自由基清除率进行测定,其清除率分别为86.83%、42.06%、47.93%。通过超声辅助提取工艺条件优化,薰衣草中总三萜提取量明显提高,并具有较强的抗氧化能力,为薰衣草残渣的再利用提供理论前提,以进一步挖掘利用空间。     

基于双分支特征融合的无锚框目标检测算法

针对无锚框目标检测算法CenterNet中,目标特征利用程度不高、检测结果不够准确的问题,该文提出一种双分支特征融合的改进算法。在算法中,一个分支包含了特征金字塔增强模块和特征融合模块,以对主干网络输出的多层特征进行融合处理。同时,为利用更多的高级语义信息,在另一个分支中仅对主干网络的最后一层特征进行上采样。其次,对主干网络添加了基于频率的通道注意力机制,以增强特征提取能力。最后,采用拼接和卷积操作对两个分支的特征进行融合。实验结果表明,在公开数据集PASCAL VOC上的检测精度为82.3%,比CenterNet算法提高了3.6%,在KITTI数据集上精度领先其6%,检测速度均满足实时性要求。该文提出的双分支特征融合方法将不同层的特征进行处理,更好地利用浅层特征中的空间信息和深层特征中的语义信息,提升了算法的检测性能。