浅谈AutoCAD环境下架空送电线路机电计算及绘图软件的开发和应用

以AutocAD为基本运行环境,利用AutocAD所具有的强大的绘图和计算功能,开发送电专业的计算及绘图软件,可高效率地完成高压送电线路设计中大量的机电计算及绘图工作。     

非特定人手语识别统计模型的改进及应用

目前,非特定人手语识别与特定人系统相比还有较大的差距.手语数据差异性使得非特定人手语识别中提取手语数据有效的共同特征非常困难,因而,手语数据差异性在一定程度上影响了非特定人手语识别的识别效果.本文从手语数据存在差异性这一角度入手,利用流形概念的学习和推理能力并在流形允许变化的范围内进行有效建模.在建模的过程中,从范函求极值的角度出发,给出了一个让人容易理解且直观化的推导过程.进而应用流形概念中的切向量来改进手语识别的统计模型(TV/HMM)并应用于大词汇量非特定人手语识别,以解决手语数据的差异性对大词汇量非特定人手语识别所造成的影响.实验表明,改进后的TV/HMM识别系统在大词汇量非注册的易混词集上识别率高明显.     

末制导弹道修正子弹的六自由度建模仿真

总体没计阶段利用数字仿真方法验证制导方案是一项重要手段也是后续半实物仿真的基础.脉冲式末制导弹道修正子弹是一种新型简控子母战斗部,它的特点是探测系统为捷联光学成像导引头,控制执行机构为安装在质心附近的一组定推力、单次使用的侧喷式微型固体脉冲发动机.针对子弹上述特点,给出利用捷联导引头测量信息得到制导信号的方法,建立捷联体制下的脉冲比例导引律.在MATLAB/Simulink环境下构建六自由度弹道仿真模型并嵌入制导方法进行验证.仿真结果表明该新型子弹可有效打击地面固定目标,仿真架构正确,控制制导方案可行.     

用C272从粗硫酸镍溶液中分离锌试验研究

研究了用C272从粗硫酸镍溶液中萃取分离锌离子。结果表明：在V_o/V_a=1/1、溶液pH=3.0、混合振荡5 min、循环6级萃取条件下,锌离子萃取率达99.86%,而镍离子萃取率仅2.38%,二者分离效果较好,萃余液中,锌离子质量浓度降至1.35 mg/L;负载有机相用180 g/L硫酸溶液反萃取后可循环使用。     

热处理制度对TA18棒材组织与性能的影响

<正>本文结合小规格棒材的加工特点和实际生产经验,旨在探明退火温度对TA18钛合金组织与性能的影响规律,并得出结论：当退火温度在750～800℃之间时,TA18钛合金棒材综合力学性能较为良好,其强度与塑韧性的匹配性良好,并且当退火温度上升到900℃时,显微组织中有β转变组织的出现。     

基于公司战略的立体化人才开发体系的构建与实施

中国长江电力股份有限公司（以下简称长江电力或公司）作为三峡集团电力生产运营的主体和资本运营的载体,是三峡集团建设具有完善现代企业制度的大型清洁能源集团的重要组成部分。长江电力成立以来,紧紧围绕公司发展战略目标,在实践中创新,在创新中发展,在发展中完善,不断增强人才开发与培养工作的针对性和实效性,通过立体化人才开发模式的构建与实施,全面提升了员工素质,形成人才规模适度、人才结构合理、人才储备充裕的局面,为长江电力的可持续发展提供了强有力的人才保证。     

高寒高海拔地区铁路全预制装配式围墙施工技术研究

全预制装配式混凝土围墙构件由于结构形式简单,经过优化后的预制围墙可简单拆分为预制杯口基础、地梁、立柱、墙板、墙帽、柱帽共计六种构件,后期通过简易拼装和接缝处理,即可完成围墙施工;预制生产过程中,仅需根据不同使用部位调整预制柱和墙板的高度即可满足施工需求;可解决我国中西部的高寒高海拔地区,地域广袤、交通不发达、自然条件差、生态环境敏感、地材匮乏、劳动条件差、工人组织困难、工期紧张的施工难题;对于企业扩大市场份额,拓宽施工领域,延展市场空间都具有十分重要的意义。     

高粱田专用除草剂39.8%氯吡酸·二氯喹·莠去津悬浮剂的配方研制

目前国内市场高粱田专用除草剂较少,为解决高粱田杂草问题,开展了高粱田专用除草剂39.8%氯吡酸·二氯喹·莠去津悬浮剂的配方研制。采用湿法研磨工艺,通过筛选润湿分散剂、增稠剂、防冻剂、增效剂、pH调节剂、高分子缓释剂等助剂种类及其用量,确定了39.8%氯吡酸·二氯喹·莠去津悬浮剂产品的优选配方：氯氟吡氧乙酸5.8%(折百)、二氯喹啉酸9%(折百)、莠去津25%(折百)、润湿分散剂烷基醇聚氧乙烯醚W-600 1%、木质素磺酸钠MNS/90 1%、多聚芳基醚硫酸酯FD 3%、防冻剂乙二醇5%、pH调节剂柠檬酸0.2%、增效剂异构醇聚氧乙烯醚5%、药害减轻剂聚氨酯树脂5%、消泡剂630 0.5%、防腐剂卡松0.2%、增稠剂黄原胶0.15%、硅酸镁铝1%,去离子水补足至100%。该制剂配方悬浮性优,贮存稳定性好,各项技术指标均符合悬浮剂的标准要求。     

基于深度学习的四种阔叶材材种辨识研究

阔叶材材种辨识,需对其染色、制片,在显微镜下观察木材标本结构,这一过程步骤繁琐且耗时长。针对此问题,采用深度学习,实现阔叶材快速、准确检测。基于深度学习方法,分别选择YOLOv3框架以及SSD框架。试验结果表明,基于YOLOv3和SSD框架的四种阔叶材辨识的平均精度值分别为91.57%和91.17%,检测用时分别为1.185s和0.608s。这两种框架都可实现四种阔叶材材种高效、准确辨识,证明深度学习方法可以作为四种阔叶材辨识的技术手段。     

自适应机翼的发展现状及其关键技术研究

综述了近二十年来国内外自适应机翼技术的研究现状以及该领域需要解决的关键技术,对未来这一技术的发展和应用进行了展望。