长距离带式输送机自动张紧装置设计参数的确定

分析了长距离带式输送机在启、制动及稳定运行工况下对张紧装置所提供的张紧力要求,并给出了不同运行工况下张紧力的确定方法,确定了带式输送机张紧行程的计算方法。     

基于RFID的数字牌证系统安全性设计

为应对机动车牌证所存在的假证，套牌问题，以RFID技术为基础的数字牌证可在一定程度上解决这一问题。同时由于RFID系统的开放性以及其信息的安全性，个人隐私如何得以保护是即将面对的一个问题。针对这一问题，根据无源RFID的技术特点，分析车辆牌证管理中潜在的安全隐患，设计出防伪造、防泄露、防篡改、防复制的体系以保证数字牌证的安全，旨在以此进一步加强未来数字牌证的可行性。文章简述了系统的组成结构，并就系统安全进行了全面的论述。     

麦芽蛋白与多酚相关指标对麦汁敏感蛋白和敏感多酚含量的影响

测定30个不同麦芽样品的总氮、可溶性氮、库值、总酚含量以及对应麦汁敏感蛋白及敏感多酚含量,并对结果进行相关性分析发现,麦汁敏感蛋白含量与麦芽可溶性氮呈显著正相关(r=0.686,p0.01),麦汁敏感多酚含量与麦芽总酚呈显著正相关(r=0.646,p0.01),表明麦芽可溶性氮与总酚指标可初步用于评价麦汁中敏感蛋白与敏感多酚含量;其次,选择麦芽可溶性氮与总酚含量差异较大的加麦Metcalfe与澳麦Gairdner、国麦垦七麦芽,按照不同比例进行搭配并制备麦汁,分析发现搭配前后麦汁敏感蛋白及敏感多酚含量呈线性关系,表明可以有选择的使用不同品种麦芽,按特定比例搭配来控制麦汁中敏感蛋白、敏感多酚含量。本研究为从原料角度预测和控制麦汁和啤酒的胶体稳定性提供了支持。     

时域门技术在天线罩传输效率测量中的应用

文章提出了一种新的天线罩传输效率的试验方法,利用该方法可以更加快速有效的测试天线罩的传输效率。本文给出了该试验方法的理论依据和具体应用实例,并对试验结果与仿真结果进行了对比,证明了该方法的正确性和有效性。     

股线扭结纱的形成原因及其改善措施

探讨并线倍捻工序中产生股线单根扭结纱的原因,并提出改进措施。从单纱条干均匀度、单纱捻度、单纱号数、筒纱密度、设备状态、人员操作等因素进行了分析。在原料上选用马克隆值、产地相近的原棉,优化纺纱工艺;做好机台保养,降低捻度不匀率;做好不同纱线号数的筒纱管色管理;偏小掌握筒纱密度,减少出现分离纱的机会;及时关注槽筒状态、导纱杆状态、清纱板隔距大小、张力状态等,以保证张力一致;加强车间温湿度管理。通过采取以上一系列措施,有效减少了出现股线单根扭结纱的几率。认为:减少股线单根扭结纱有助于提高织机效率。     

泡沫分离过程中蛋白质变性机理研究进展

泡沫分离技术因其具有低浓度下效率高、成本低和无污染等优点在降低蛋白质分离成本方面具有巨大的潜力。但气-液界面诱导的蛋白质变性能显著降低蛋白质的分离效果,这严重限制了泡沫分离技术在蛋白质分离领域的工业化应用。为了解决这一难题,在列举了泡沫分离过程中普遍存在的蛋白质变性现象的基础上,首先从分子和泡沫水平对泡沫分离过程中蛋白质变性机理的研究现状进行了介绍,并总结、分析和对比了泡沫分离过程中蛋白质变性机理的分子水平研究方法。其次,将泡沫分离过程中蛋白质变性的抑制方法分为分离前的抑制和分离后的复性两类,在介绍这两类方法研究现状的基础上对其进行了分析和对比,指出后者更有利于蛋白质泡沫分离效果的提高。最后提出了泡沫分离蛋白质在分子水平上的研究仍十分薄弱,并指出了解决气-液界面诱导蛋白质变性和蛋白质界面吸附之间的矛盾是提高泡沫分离效果的关键,并对其未来可能的研究方向进行了展望。     

铈镧复合氧化物对ZnVCrO陶瓷显微结构及压敏性能的影响

采用混合氧化物工艺经850℃、4h烧结制备了铈镧复合氧化物掺杂的ZnVCrO基压敏陶瓷,综合应用XRD、SEM、EDS和伏安电学特性测试等方法研究了铈镧复合氧化物掺杂在0%~0.6%(质量分数)范围内对显微结构和压敏性能的影响。结果显示,所有样品以ZnO为主晶相,以Zn_3(VO_4)_2、ZnCr_2O_4为第二相,含掺杂样品中还形成Ce(La)VO_4固溶体,其含量随掺杂量增加而升高。铈镧复合氧化物对烧结影响不大,但其含量大于等于0.4%(质量分数)时可大幅提高ZnVO基压敏陶瓷显微组织的均匀性。0.4%(质量分数)铈镧复合氧化物掺杂样品压敏性能最优:非线性系数为24.7,压敏电压为1 029V/mm,漏电流为92μA/cm~2。     

基于概率丢弃策略的多级网络拥塞闭环控制

随着Internet 技术的持续发展,Internet 发生严重拥塞的危险性更加令人关注,而有效的拥塞控制机制是保证Internet 稳定运行的关键因素之一。该文提出了一种基于多级网络节点的单神经元自适应PID闭环控制机制并对其进行了相关性能的分析。在多级网络节点的业务流模型基础上,运用OPNET仿真软件对其进行了不同输入和工作条件下的仿真,结果显示,在所设计的基于概率丢弃策略的闭环控制机制下,各级节点队列稳定性好且具有较好的鲁棒性。     

改进YOLOv4的安全帽佩戴检测方法

由于安全帽目标较小、环境复杂等因素的影响,易造成卷积神经网络的漏检与误检。为提高复杂环境中对安全帽的检测能力,提出一种基于YOLOv4的安全帽检测网络SR＿YOLO。采用多尺度池化操作改进空间金字塔池化层,由分层卷积与scSE注意力模块组成特征增强模块,改进网络结构,分别提高对网络感受野信息的获取能力和对Neck网络的特征提取能力。利用Kmeans++算法对安全帽数据进行anchor尺寸优化,提高算法的检测准确率。实验结果表明,SR＿YOLO的mAP为84.05%,较YOLOv4提高1.45%,每秒检测帧率为30 fps,能够实现安全帽佩戴情况的快速准确检测。