基于EON Professional 5.0的导弹虚拟维修训练系统

利用Solidworks2005软件对导弹进行三维建模,分析了装配对象约束关系及装配路径规划,在EONProfessional5．0软件中进行模拟仿真,研发了具有交互控制功能的导弹虚拟维修训练系统,用以对维修技术人员进行培训。     

汽轮机转子对中调整参数的数值分析方法

针对汽轮机检修和安装过程转子系统轴系对中调试参数的计算问题,提出了以被调整轴瓦数最少,调整量最小为目标的优化调整方案,建立了相应的调整关系分析模型。基于遗传算法和惩罚函数算法提出了一种数值分析方法,使通常单独使用的惩罚函数搜索寻优算法和遗传算法的某些局限性得以改善,可有效地解决多目标规划搜索过程易陷入局部优化解和计算效率低等问题。此方法应用到汽轮机转子轴系对中调整方案的参数分析过程,可显著提高计算效率,有效地减少轴系的调整工作量,为机组的提前装复和投产提供技术保障。     

石油钻机发电机熄火故障分析及预防措施

发电机是石油钻机重要的动力供应源,其运行稳定性直接影响生产效率和设备安全。对一起石油钻机发电机突然熄火故障进行原因分析,并针对此类问题提出了一种新的变频器停机控制方式。改进前后绞车电机运行参数曲线的对比表明,改进后的变频器停机控制方式不会导致发电机电流急速攀升,避免了熄火事件再次出现,提高了发电机运行的可靠性。     

镀锌板表面锌渣缺陷的控制

结合鞍钢冷轧厂镀锌线投产三年来的生产实践,对热镀锌板锌渣缺陷形成机理进行了分析,重点探讨锌渣缺陷产生的原因,提出在实际生产中从工艺和设备上采取措施进行控制,减少锌渣缺陷的产生,提高镀锌板表面质量。     

层序地层分析技术在冲积扇沉积相研究中的应用

涠西南凹陷Y6构造区流沙港组三段（流三段）地震资料品质差、井资料少,使该区沉积相研究成为一大难题。应用层序地层分析技术,以从宏观到微观、逐级剖析的层序地层解释思路为指导,以年代地层剖面研究为手段,对流三段储层沉积相进行了深入研究。用层序地层解释系统在Wheeler域进行体系域解释和沉积相分析,实现了量化计算冲积扇物源方向;在优选年代地层剖面实现有效的层序地层追踪基础上,分别对冲积扇边界及顶、底界进行追踪和识别;再根据年代地层剖面特征划分出冲积扇亚相,确定了有利勘探区带冲积扇扇中的分布范围。     

水基岩屑在水泥熟料生产中的应用探索

水基岩屑作为一种新的固体废弃物,目前还未在水泥行业有过实际的处理资料和相关的报告。本次现场试验结合四川某水泥厂现有的熟料生产线,采用2%和5%的水基岩屑分别替代生料中的部分原料来煅烧水泥熟料。在试验过程中,记录窑况运行情况和在线烟气检测情况,试验期间的烟气成分由第三方烟气检测机构取样并检测,并对生产的水泥熟料和配制成的P·C42.5水泥进行质量检测,所有检测结果均符合国家标准。     

GaAlAs/GaAs量子阱材料的光荧光谱研究

分子束外延生长GaAlAs/GaAs量子阱材料时,适当的衬底温度和Ⅴ/Ⅲ束流比是改善AlGaAs材料生长质量的重要因素。对GaAs、GaAlAs材料的生长条件进行优化,获得了高质量的量子阱材料,有源层分别为8nm、10nm、12nm时,10K下的PL谱半峰宽(FWHM)分别为6.42meV、6.28meV、6.28meV。     

扫描电镜在电池材料领域的应用

新能源电池是新能源产业的重要组成部分,开发新型电池材料已经成为近些年学术研究领域的热门课题之一.扫描电镜作为一种有效的微观形貌分析手段,具有放大倍率宽、适用样品广、立体成像效果好和综合分析能力强等优点,被广泛用于各种电池材料的研发、改性和性能研究中.本文介绍了扫描电镜的工作原理及测试技巧,总结了扫描电镜在电池材料形貌表...     

基于STEM教育的虚拟仿真实验教学设计——以流化床仿真实验为例

本文以流化床仿真实验为例,基于STEM教育为导向,跨学科知识为核心,从而可以解决以真实的问题情境为驱动设计的仿真实验教学过程。除了让学生学习基本的理论知识之外,促使学生对重要的生产过程进行实践认识和操作引起重视。旨在提高学生的动手操作能力和解决实际问题能力,并以此来培养学生的科学、技术、工程和数学等的学科素养。     

基于深度学习的采摘机器人目标识别定位算法

为了提升采摘机器人对果实的识别准确率以及定位定精度,提出一种基于深度学习Faster-RCNN框架的采摘机器人目标识别和定位算法。首先采用卷积神经网络VGG16模型提取输入图像的特性信息,并利用区域提议网络RPN生成含有目标的候选框,通过引入自适应候选框数的方法有效提升了算法性能,然后利用多任务损失函数对目标进行分类识别和预测框校正定位,从而得到目标在图像坐标系统的高精准度坐标,最后通过标定求解出采摘机器人手眼两个坐标系之间的映射关系,从而实现了对果实的精确识别和定位。通过对苹果的识别和定位实验结果表明：所提算法具有较高的识别度,平均精度达97.5%,且定位误差更低,最大误差仅为1.33cm,可为智慧农业发展提供有力的技术支持。