片状粉末法制备碳纳米管/铝复合材料的组织特征及性能调控

本文利用片状粉末法中片状铝粉末大比表面积优势,结合粉末冶金法成功制备了碳纳米管/铝复合材料,实现了碳纳米管的低结构损伤和在铝基体中的良好分散。但片状铝粉表面自发生成的氧化铝薄膜阻碍了碳纳米管与铝的直接结合。由于粉末冶金低的制备温度,这种碳纳米管-氧化物-铝之间难以形成强的化学键合,复合材料在拉伸后直接在混合界面上破坏,导致复合材料相比基体合金强度不增反降。通过增加片状粉末厚度进而减小其表面的氧化物以及结合添加镁元素的方法,大幅增加界面结合强度,复合材料的屈服强度和抗拉强度相比基体出现高效提升。     

基于判别字典学习的电能质量扰动识别方法

电能质量扰动识别方法通常是先通过数字信号处理工具对信号进行检测和特征提取,再采用人工智能方法对特征进行分类识别,增加了识别过程的复杂性和冗余性。提出一种基于判别字典学习(DDL)的稀疏表示电能质量扰动识别方法,可有效减少识别步骤、降低复杂性,并提高识别率。该方法首先采用主成分分析方法将K类扰动训练样本集降维为扰动降维特征训练样本集,由各类样本分别训练出冗余子字典,然后级联成判别字典。接着基于l0范数算法求解出降维测试信号在该判别字典下的稀疏表示矩阵,最后利用不同的冗余子字典重构测试样本,由冗余残差最小值确定目标归属类,实现对电能质量扰动信号的识别。仿真实验结果表明该方法能有效地对不同电能质量扰动进行识别,过程简单、数据量少、抗噪声鲁棒性好,在信噪比20 d B以上的噪声环境中电能质量扰动识别准确率达到95%以上。     

石油化工行业防爆电气设备的安装与应用

本文首先分析了石油化工行业中防爆设备的常见电气故障类型,然后指出了石油化工行业中防爆设备安装的几个要点,最后分析了石油化工行业防爆电气设备的具体应用.     

一种基于两级缓存的协同缓存机制

信息中心网络(information-centric networking,简称ICN)将网络通信模式从当前的以地址为中心转变为以信息为中心.泛在化缓存是ICN重要特性之一,它通过赋予网络任意节点缓存的能力来缓和服务器的压力,降低用户访问延迟.然而,由于缺少内容热度的分布感知,现有ICN缓存策略仍存在缓存利用率较低、缓...     

磁性菠萝蜜壳生物炭对水中重金属铅的吸附性能研究

以废弃果皮菠萝蜜壳为原料,以磷酸活化后的菠萝蜜壳生物炭（AJSB）为基体,采用共沉淀法负载MnFe2O4纳米磁性颗粒制备出磁性菠萝蜜壳生物炭（MAJSB）,并将MAJSB用于去除水中铅离子。采用SEM、Zeta电位、XRD、FTIR和VSM手段对MAJSB进行表征,探究MAJSB的结构特性,考察了MAJSB投加量、吸附时间、初始pH等因素对废水中铅离子吸附效率的影响。从表征结果分析可知,MnFe2O4纳米磁性颗粒成功负载到了AJSB上使其携带磁性的同时,也增加了表面官能团种类和吸附点位;实验结果表明,MAJSB用于处理pH为5,浓度为100 mg/L的铅离子废水时,在MAJSB投加量为0.75 g/L、温度为25℃、吸附时间为60 min的条件下,对铅的吸附效率达98.17%;吸附过程符合准二级动力学模型和Langmuir等温吸附模型。     

传统印章篆刻与现代标志设计的继承和延展

在全球化的今天,在视觉传达设计领域,图形能够跨越语言、文字的障碍在国际交流中发挥越来越重要的作用。随着国际化的发展,设计该如何既国际化,又不丧失民族性和地域性。文章通过对传统篆刻与现代标志设计在功能性、视觉语言方面的相似性、同构性的分析,探索传统篆刻元素在现代标志设计中应用的现实意义。     

水泥企业固体废弃物管理要求

固体废物是水泥企业主要污染物排放之一,企业不应只注重废气、粉尘、噪声等污染物的污染防治,也应关注固体废物管控。本文依据法规要求,从固体废物的产生、分类、收集、贮存、运输、综合利用及处置等各管理环节,系统论述水泥企业固体废物管理要求。     

改革开放以来我国水泥工业外资引进发展概述

<正>一、背景水泥工业是国民经济发展、生产建设和人民生活不可缺少的基础原材料工业。改革开放以来,为提高水泥工业技术装备水平,我国引进外资建设了一批外资独资、合资的水泥企业。外资引进,不仅有利于我国水泥产业结构调整及产品工艺升级,还积极促进了我国水泥工业的现代化发展历程。     

ELM神经网络及其在机械故障预测中的应用

提出了一种基于ELM(Extreme Learning Machine极限学习机)神经网络的机械设备故障预测方法,该方法对机械设备运行过程中的振动信号提取多个特征指标,并对各指标进行神经网络辨识,同时进行时间序列预测。该网络具有学习速度快、泛化能力强等优点,能够很好的应用于非线性系统的辨识与预测。试验仿真采用美国西储大学轴承数据中心发布的轴承故障振动数据,结果表明该方法能够很好的辨识时间序列故障状态,同时能够进行准确的预测,在煤炭实际生产中具有广泛的应用前景。