一种收集激光切割热辐射光的光学装置

提出了一种收集激光切割产生的热辐射光的光学装置,该装置可加入激光切割的光路中,不影响激光的正常传输,同时可以对激光穿透和切割过程进行监控.首先,利用ZEMAX进行光路设计,通过特殊的反射镜将热辐射光从激光光路中反射到激光光路外,最终良好地进入到传感器中.然后,利用三维结构设计软件将热辐射光收集光路结构加入到激光切割头的...     

明胶/离子液体1-烯丙基-3-甲基咪唑氯盐溶液的流变行为

具有不同明胶浓度的明胶/1-烯丙基-3-甲基咪唑氯盐溶液是使用离子液体1-烯丙基-3-甲基咪唑盐[AMIM]Cl作为溶剂制备的。明胶离子液体溶液的流变性能由稳态剪切和振荡剪切测量研究。在稳态剪切测量中,所有的明胶溶液在低剪切速率下都表现出剪切变稀行为,我们认为这反映了[AMIM]Cl的溶剂特性。在振荡剪切测量中,确定了浓度和温度对溶液粘弹性的影响。结果表明,明胶溶液的储能模量G'在所有频率下与明胶浓度和温度的变化基本无关,而溶液的黏度在很大程度上取决于聚合物的浓度和温度。损耗模量G'随着浓度的增加而增加,随着温度的上升而降低。这表明,弹性和耗散行为的原理是完全不同的。溶解明胶对溶液弹性的影响似乎较小。     

热压烧结石墨烯/B4C复合材料的制备与性能研究

采用真空热压烧结工艺,在2150℃及30 MPa压制压力条件下,保温30 min制备了石墨烯/B4 C陶瓷基复合材料.采用拉曼光谱仪、X射线衍射仪和扫描电镜分析了复合材料的物相组成和显微结构,通过测量陶瓷的相对密度、硬度和弯曲强度,研究了氧化石墨烯添加量对B4C烧结行为和力学性能的影响.结果 表明:复合材料的相对密度随着石墨烯含量的增加先增加而后降低.当氧化石墨烯含量为3.0wt％时,复合材料的力学性能达到最大值,其抗弯强度为547 MPa,断裂韧性为4.50 MPa·m1/2,裂纹偏转以及石墨烯拔出是材料力学性能提升的原因;与此同时,该复合材料的电导率达到1.0 S/m以上,达到了电加工所需的电导率水平.     

竖直圆管内液氮流动沸腾传热特性的分析

实验研究了竖直圆管内液氮流动沸腾传热特性,分析壁面温度、流体温度、干度以及传热系数沿实验段管程的变化规律,考察热通量、质量流量和入口压力对液氮两相流动传热特性的影响。针对实验工况分别采用Chen、Klimenko、Shah以及Liu-Winterton关联式对传热系数进行预测,并将实验结果与预测结果进行比较,对不同传热系数区间内的相对误差进行了计算、分析,以评估实验工况范围内各关联式的准确性。结果表明,在传热系数较大的情况下,4个关联式的预测值普遍低于实验值,在整个实验工况范围内,采用Klimenko关联式预测时误差最小。     

盐岩密集储库群破损区演化试验研究

采用地质力学模型试验的手段,研究不同储库间距下矿柱破损程度随储库压差增大的演化规律。主要完成以下内容：根据试验需要,对模型试验中涉及的若干关键技术进行研究,包括模型材料、地应力生成系统、内压加卸载系统以及测量技术,并提出一种新的侧向地应力梯形分布精细模拟的球形颗粒流加载方法;设计并完成3个试验方案;对模型试验进行数值模拟,将数值模拟结果与试验结果进行对比分析,指出有压腔之间的矿柱是否能够保持稳定是储库群是否发生连锁破坏的关键。     

并购重组与企业价值评估

企业并购重组是实现低成本扩张和可持续发展的理智选择，运用案例介绍了并购重组中评估企业价值的若干方法及应注意的问题。     

轻量级激光雷达虚点滤波算法研究

基于时间飞行原理的机械式激光雷达,采用高频短时序多脉冲测量值的平均值作为目标距离值的方法,会造成目标物之间的点云数据中存在虚点的现象.为剔除虚点,分析了虚点深度与邻点距离之间的关系,提出了轻量级虚点识别公式,并在SICK Tim561激光雷达上完成了试验.试验结果表明:所提出方法能有效去除虚点,提高点云质量.     

堤防滑坡原因分析及处理

对堤基为软弱土层的堤防在河道清淤过程中发生滑坡的案例进行了计算分析,总结出了滑坡发生的原因,并提出了防止这类滑坡的有效方法,为同类河道清淤工程提供了一个宝贵的经验.     

河道堤防抗滑桩清除方案设计及比选

南京市地铁4号线和220 k V莫愁变—宁海路变电缆输电线路均以盾构隧道方案穿越秦淮河,而秦淮河防洪墙基础为钢筋混凝土灌注桩,桩基伸入隧道内,盾构通过前需清除隧道范围内的抗滑桩。上述两项工程均是先对堤防加固,再清除抗滑桩,但清除桩的方法不一样,前者采用的是破碎法,后者采用的是套管法。详细介绍了抗滑桩清除工程的设计和施工过程,并对两种除桩方法进行了分析对比。分析得出：＂破碎法＂成本底、场地要求低、轻微扰动地基;＂套管法＂成本高、场地要求高、基本不扰动地基。两种方法各有优缺点,需综合考虑各种因素后,再决定采用哪种方法清除抗滑桩。     

面向教育领域的基于SVR-BiGRU-CRF中文命名实体识别方法

在教育领域中,命名实体识别在机器自动提问和智能问答等相关任务中都有应用。传统的中文命名实体识别模型需要改变网络结构来融入字和词信息,增加了网络结构的复杂度。另一方面,教育领域中的数据对实体边界的识别要十分精确,传统方法未能融入位置信息,对实体边界的识别能力较差。针对以上的问题,该文使用改进的向量表示层,在向量表示层中融合字、词和位置信息,能够更好地界定实体边界和提高实体识别的准确率,使用BiGRU和CRF分别作为模型的序列建模层和标注层进行中文命名实体识别。该文在Resume数据集和教育数据集(Edu)上进行了实验,F₁值分别为95.20%和95.08%。实验结果表明,该文方法对比基线模型提升了模型的训练速度和实体识别的准确性。