GPS线路巡检系统的应用研究

扬州供电公司结合全球卫星定位技术(GPS)和掌上电脑(PDA),利用GPS线路巡检系统提高了巡检人员的工作质量,及时发现并处理线路缺陷,实现输电线路运行管理工作的标准化、智能化,保证了线路高可靠性运行。     

平焰烧嘴在连续式铜锭加热炉中的应用

<正> 1979年12月,在全国第一次节能月活动推动下,我厂对生产φ8毫米铜杆的压延车间的加热炉进行了技术改造,更换了沿用的扁型煤气烧嘴,代之以平焰烧嘴。经过一年半的使用,证明节能效果很显著。本厂使用的煤气炉是连续式铜杆加热炉。炉子全长18.4米,炉膛宽1.6米,外壁     

基于融合网络播存机制的数据发布模式研究

针对互联网易拥塞和广播网单向性的缺点,面向大规模信息发布的需求,提出基于融合网络播存机制的数据发布架构.以自适应互补为主要原则,根据文件缺失的程度动态地选择通过广播系统或互联网进行补全,形成数据播发/交互闭环系统.通过仿真与传统数据发布模式进行对比,分析计算该架构数据发布模式的公共信息推送能力,结果表明,该架构在大规模数据发布方面的资源开销较广播系统、互联网系统平均低约两个数量级.     

溶胀嵌入脂肪酸分子制备高脱硼反渗透膜

采用“溶胀-嵌入-收缩”方法改性聚酰胺反渗透膜,制备了一种高脱硼反渗透膜。通过甲醇溶胀增加了高分子链之间的距离,为疏水性癸酸分子的嵌入提供了场所,然后在压力和浓差极化共同作用下,改性分子选择性嵌入聚酰胺膜的孔内;当甲醇分子离开后,聚酰胺膜收缩将癸酸分子固定在高分子网络中。实验借助溶胀和分子嵌入以及溶胀后的收缩调节聚酰胺膜的孔径大小;利用脂肪酸的疏水性降低聚酰胺膜的极性,从而实现增加空间位阻和减少氢键结合位点数量的目的。实验结果显示,改性膜的脱硼率和截盐率均明显升高,截盐率从90.36%增加到96.46%,脱硼率从未改性膜的47.85%增加到77.32%,渗透液的硼含量达到WTO的使用标准。虽然水和硼的渗透性均下降,但是水和硼的渗透选择性增加,证明该方法有利于提高水硼选择性。     

医疗器械的清洗、消毒和灭菌标准化概述

医疗器械被广泛应用于各种疾病的诊治过程中,并在整个过程中起到不可或缺的作用.然而,在使用过程中包括病菌在内的不同污染物会附着于医疗器械表面,对使用者的人身安全造成很大的威胁.医疗器械的清洗、消毒及灭菌过程可有效去除使用后残留在表面的污染物及病菌,达到保障使用者安全与健康的目的.本文从标准化的角度对医疗器械的清洗、消毒和...     

双星研制成中底缝帮预热机

最近,青岛双星集团自行研制成功中底缝帮预热机,填补了国内制鞋设备上的一项空白,解决了皮帮鞋面皱折的难题。皮帮鞋生产中,用传统工艺将中底缝帮套在鞋楦上,由于皮质较硬,鞋材皱折多,给操作整理带来较大困难。现可将中底缝帮套入双星研制出的中底缝帮预热机,提前几秒预热...     

基于TDMA模型的Ad Hoc网络路由算法的研究

移动Ad Hoc网络(MANET)是一种无中心节点且具有路由和转发功能的临时自组性网络。以其组网灵活、快捷、不需要预设网络基础设施,完全分布式等特点,在军用和紧急救援等特殊环境的应用前景非常广阔。而移动自组网络路由技术面临着拓扑结构动态变化、存在单向信道、有限的无线传输带宽以及移动终端能力的局限性等一系列挑战,因此对移动自组网络路由协议的研究显得尤为重要。该文利用OPNET网络仿真平台,根据电台信道接入方式的原理,构建TDMA进程模型,从而建立了Ad Hoc网络节点的仿真模型。通过仿真实验,对DSR和AODV两种典型的路由协议进行了横向比较分析,得出了两种协议的适用性定量结果和彼此间的差别。     

镁渣硅酸盐水泥的性能

用2种不同来源的镁渣作为水泥混合材配制镁渣硅酸盐水泥。研究了其标准稠度用水量、凝结时间、强度等基本性能,考察了镁渣对水泥干燥收缩的影响,并通过XRD、DSC/TG、SEM等微观手段研究了镁渣在水泥中的作用效应。结果表明：镁渣作为水泥的混合材具有一定的减水缓凝效果;镁渣掺量在10%～30%范围内时,水泥样品符合通用硅酸盐水泥42.5R级的标准,掺量为35%～40%符合32.5R型复合硅酸盐水泥的要求;镁渣掺量为30%～40%时对水泥砂浆的干燥收缩有抑制作用;镁渣与水泥熟料水化产物发生反应,使水泥浆体结构更加致密。     

应用ANSYS二次开发的塔架应力研究

在考虑风速变化和变桨引起的风力机塔架上方各部件重心变化的基础上,利用ANSYS二次开发技术,建立适合多种功率的风力发电机塔架模型结构,研究塔架在不同风速模型、不同重心位置和在暴风速工况下,塔架结构底面上的应力分布规律.研究发现,塔架结构的最大应力点位置变化较小,塔架上方各部件重心的变化对塔架最大应力值影响较小.     

径向基函数神经网络在砂体厚度预测中的应用

目前,人工智能神经网络在地震储层参数的预测方面具有广泛的应用,最常用的为BP神经网络,但是效果并不是十分理想。径向基函数神经网络(RBFN)是一种前馈神经网络,其在函数逼近、模式识别方面都优于BP网络,已经在岩性识别、孔渗预测方面取得了较好的应用效果。本文首次将此方法运用于预测砂体厚度,利用地震属性信息和神经网络的学习,基于实际数据计算,最后计算出相应的砂体厚度值,并与实测值进行误差分析。实例分析表明,利用径向基函数神经网络进行砂体厚度预测具有一定的可行性和实用价值。