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目前,在我国的电力、燃气、自来水行业,大部分仍然采用无线远程集抄和手持抄表机的人工抄表模式。本论文提供一种用于电能表的智能手机蓝牙红外抄表的系统方法,该方法使用现有市面上普通的Android智能手机实现对电能表的抄读和设置。由于采取通用的智能手机平台,不依赖硬件设备,不需要定制产品,只需要额外加一个蓝牙转串口模块、采用相同的手机操作系统程序代码就可以通用,智能手机平台在编程工具方面都具有很好的扩展性,本方法在功能上扩展性强;智能手机平台在通信通道上有较强的延伸性,能够依靠本特点搭建很好的解决方案,如和主台系统进行数据通信等。 相似文献
83.
宜兴紫砂壶造型丰富、式样繁多,一般分为"光货"和"花货"两大类,其中最为常见的款式是"光货".紫砂光货以几何形体为主,以简洁的形态来诠释自己的艺术生命,其自然淳朴、简练高雅的特征符合人们的审美眼光.光货又分为圆器和方器两种,圆器造型讲究"圆、稳、匀、正",圆中要有变化,壶体本身及其附件的大小、曲直要求得当匀称、比例协调,例如"掇球壶"、"仿古壶"、"汉扁壶"是紫砂圆器中的经典造型;方器造型要求轮廓线条分明,口盖规矩划一,"莲子壶"、"四方桥顶壶"、"传炉壶"、"僧帽壶"是方器的经典造型.在紫砂陶艺中,无论是过去还是现在光货最为常见,也是最受人们欢迎的一种.紫砂光货的壶体光洁、块面挺括、线条利落,面、线与角的表现力或粗狂、或丰腴、或清秀,呈现出不同的造型和风格特征.可以说,紫砂光货最能体现紫砂本质的简朴无华、素净端庄、洁净深沉,这也是一种对中华民族传统精神的承袭. 相似文献
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紫砂光器是紫砂艺术中最具有特色的艺术风格之一,其"简而化之、返璞归真"的境界堪称紫砂艺术最臻于完美的艺术。紫砂光器的上乘之作以"光润、玉韵、素雅"而见长,即壶艺的"精、气、神、韵"。光器貌似紫砂壶艺中最为简单的造型,却是"最难做"的。相比筋瓢器与花器,此二者可以凭借"后期"的装饰艺术来掩盖其"裸胎"的不足,使之臻于完美,而紫砂光器"塑像简单"的壶体 相似文献
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采用高能球磨法制得SmCo7-xFex非晶粉末,然后采用放电等离子技术将其烧结为块状纳米晶磁体,对磁体的微观结构和磁性能进行了观察和测试.结果表明,SmCo7-xFex球磨5 h后成为非晶粉末,经SPS烧结后得到1:7相.TEM观察表明,磁体晶粒尺寸在20~50 nm.另外,磁体具有较好的磁性能,当x=0.4时,矫顽力为992.8 kA/m,剩磁为0.634T,(BH)max为69.75KJ/m3. 相似文献
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采用高能球磨和放电等离子烧结技术制备了致密纳米晶Sm2Co17烧结磁体,研究了粉末和烧结磁体的结构和磁性能.球磨粉末在低温退火(<1023K)时,主相为TbCu7结构;高温退火(>1023K)时,主相为Th2Zn17结构.退火温度从923K增加到1223K,粉末的矫顽力从0.99T下降到0.12T.烧结磁体也具有TbCu7结构,磁体平均晶粒尺寸约为35nm.室温时磁体的剩磁为0.65T,矫顽力达0.87T.烧结磁体具有较好的高温性能,573K时的剩磁为0.6T,矫顽力为0.32T. 相似文献
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88.
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在镁合金表面先化学镀Ni-P层,再电镀Ni,获得高耐蚀性Ni-P/Ni镀层,并用静态腐蚀浸泡法研究了化学镀时间和电镀时间对所得镀层在5%NaCl溶液中的耐蚀性能的影响。结果表明,先化学镀40 min,再电镀15 min所得的Ni-P/Ni镀层具备高耐蚀性能,电化学测试结果表明,此种镀层在酸性和碱性溶液中都具有较好的耐蚀性能。在200℃热处理24 h后,Ni-P/Ni镀层的耐蚀性提高,同时外层Ni层的显微硬度从HV460增大到HV550。镀层侧面的SEM照片显示,镀层均匀致密,与基体结合良好,化学镀层与电镀层之间没有明显的界限。 相似文献
90.
为了解决直流系统中工况变动及负载变更条件下造成的故障电弧识别准确率低的问题,提出了一种基于自适应噪声的完全集合经验模态分解-希尔伯特(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise-Hilbert transform, CEEMDAN-HT)包络谱和堆叠自编码器(stacking automatic encoder,SAE)的直流串联故障电弧诊断方法。首先参考雄安高铁站区直流系统典型负载搭建含混合负载的直流串联故障电弧实验平台,采集多工况下的电流信号并建立故障电弧数据库。其次采用CEEMDAN对原始信号进行分解得到多个固有模态函数(intrinsic mode function,IMF),然后进行HT变换Hilbert transform)分析包络谱,组成首尾相接的高维特征样本,最后将样本输入SAE模型中学习特征,实现变负载下的直流故障电弧识别。实验结果表明:该方法能够很好地发挥CEEMDAN-HT从原始信号中提取故障电弧特征和SAE无监督学习的能力,不需要人工设置阈值即可准确识别故障电弧并进行负载分类,平均准确率可达98.9%。 相似文献