井底煤仓CO_2致裂凿井技术安全管理对策

煤仓是煤矿硐室中施工难度较大的一项工程,常规方式是使用炸药爆破掘进。为了克服常规方式存在的缺点,创新性地利用CO2致裂技术进行煤仓掘进,该技术具有无明火、安全、高效的特点。针对此项创新性工艺的应用,探讨CO2致裂凿井技术的安全管理对策,对于井底煤仓质量控制和安全管理具有重要意义。     

基于PON网络的自助装维支撑系统的研究与开发

本文介绍如何让装维人员能够非常直观、简单地通过手机自助查找PON网络装维过程中的问题,很好地落实国家＂宽带中国＂、＂光网城市＂战略,让装维人员利用3G移动互联网技术解决FTTx装维过程中的问题就是我们研究的课题。     

基于PFC2D的排土场边坡稳定性研究

以刚果(金)卡莫亚铜钴矿1^#排土场边坡为研究背景,采用离散元PFC^2D数值分析软件建立了排土场边坡模型,并对排土场边坡5个不同剖面进行了稳定性数值模拟研究,得到了排土场边坡在自然状态和含水状态下的颗粒位移变化云图。结果表明,自然状态下,排土场边坡剖面1-1和2-2均为稳定状态; 剖面3-3、4-4和5-5稳定性较差,由于岩层关系,边坡容易顺着岩层发生滑坡。含水状态下,5个边坡剖面均为不稳定状态,且边坡强度较小,降水时易发生滑坡灾害。排土场整体破坏的滑面形状为近圆弧型,因此边坡滑动模式为“圆弧型滑动”。研究结果可为同类型排土场安全稳定性分析提供参考。     

基于神经网络的混匀配料优化方法

动用神经优化网络对武钢工业的混匀配料进行了优化计算,计算结果证明是切实可行的,而且比传统的计算方法速度快、精确度高,为混匀配料提供了必要的定量依据。基于神经网络的优化计算也为以后类似问题的优化计算提供了新的途径和方法。     

蜂蜜颜色对近红外光谱检测模型建立的影响

实验针对影响蜂蜜近红外光谱检测模型建立的颜色因素进行了研究.通过对不同颜色蜂蜜在可见光区的吸收光谱与光密度值的比较,对蜂蜜样品的颜色进行分类;在此基础上,对不同颜色蜂蜜建立的水分、还原糖和蔗糖近红外光谱检测模型的预测效果进行了分析.结果表明,蜂蜜颜色与可见光谱存在一定的相关性.以不同颜色蜂蜜混合建立蜂蜜水分、还原糖、蔗糖含量的定标模型相关性能较高,预测相关系数和预测均方根误差均符合要求.     

大长径比薄壁零件加工工艺研究

对大长径比薄壁零件加工工艺进行了研究,并对该工艺方案的大长径薄壁零件的加工工艺、变形校正装置设计进行了论述,同时介绍了该零件加工工艺流程和存在的加工难点,通过分析该零件结构、材料、内应力、热处理、弹性变形和塑性变形等特点,研究制定出提高该零件生产效能和质量合格率一系列加工工艺方案,有效地解决了该零件窄口和难点,同时为企...     

Fe3O4纳米颗粒对玉米秸秆光发酵产氢的影响

以HAU-M1光合菌群作为发酵细菌,以玉米秸秆为发酵底物,研究Fe₃O₄纳米颗粒对光发酵产氢过程的影响。结果表明:粒径60 nm的Fe₃O₄纳米颗粒浓度为100 mg/L时,比产氢量达到(46.68±1.00)mL/g VSS,与对照组的(35.07±0.56)mL/g VSS相比提升(33.11±0.01)%,此时的能量转化率也提高33.10%。产氢动力学分析结果也表明Fe₃O₄纳米颗粒对反应体系有明显的影响,粒径60 nm的Fe₃O₄纳米颗粒浓度为100 mg/L时,最大产氢潜能和最大产氢速率分别为46.97 mL/g VSS和1.06 mL/(g VSS·h)。适宜的Fe₃O₄纳米颗粒的粒径和浓度能显著促进光发酵产氢能力,而浓度过高则会产生抑制作用。     

基于J2EE的气象装备供应管理信息系统的研究

针对气象物资装备供应保障工作的需求,结合J2EE结构特点,将B/S结构引入到气象装备管理系统中,设计了B/S结构的基于J2EE的气象装备供应管理信息系统.系统实现了将气象设备从采购、列装台站、维修维护、检定到报废的全寿命跟踪管理,提高了气象装备供应保障的信息化水平.     

可调谐窄带宽的负系数微波光子滤波器

针对负系数微波光子滤波器很难用正系数的光学抽头来实现,提出了一款基于色散器件级联的可调谐、窄带宽、负系数微波光子滤波器。利用整形后的多波长光纤激光器的输出信号作为滤波器的抽头光源,将单模光纤与F-P光纤环级联作为延迟单元,实现滤波器的频率选择性。利用相位调制器和级联的色散器件共同作用,实现负系数的微波光子滤波器。实验得到了波长间隔为0.34 nm的多达37个激光信号的稳定输出,进而基于此实验结果仿真研究了F-P光纤环中C2、C3的耦合系数r、不同长度的可调谐光纤延迟线（TODL）和延迟单元中不同长度的单模光纤等参数对微波光子滤波器性能的影响。     

基于多模型特征与精简注意力融合的图像分类

为了提高图像分类性能,本文提出一种多模型特征和注意力模块融合的图像分类算法(image classification algorithm based on Multi-model Feature and Reduced Attention fusion,MFRA).通过多模型特征融合,使网络学习输入图像不同层次的特征,增加特征互补性,提高特征提取能力;通过加入注意力模块,使网络更关注有目标的区域,降低无关的背景干扰信息.本文算法在Cifar-10,Cifar-100,Caltech-101这3个公开数据集上的大量实验对比,验证了其有效性.与现有算法对比,本文算法的分类性能有较为明显的提升.