组合式雷管和电爆装置

用来起爆电爆装置（EED）的系统包括了一个火帽,火帽通过异形孔道（shaped vent passage)与膨胀箱相连。膨胀箱里可释放的固定着的装置,在火帽起爆后所产生的膨胀气体的推进下,撞击与EED电联接的压电晶体。所采用的安全保险机构被用来防止来自压电晶体的电势意外作用在EED上。这些机构中有的还可以防止EED不受电磁干扰和杂散电场的影响。     

基于电力需求响应业务特性的P圈保护策略

为提高电力通信网资源利用率,降低网络冗余,满足电力需求响应业务对于传输网络可靠性的要求,文章考虑需求响应的业务特性,提出一种基于报文感知的电力需求响应业务P圈保护策略(P-Cycle protection strategy for power demand response service based on message awareness,DRPS-MA).通过负载均衡方案对网络流量进行疏导,避免网络中的业务集中至某些特定链路,可以有效降低网络阻塞,优化业务路由.保证网络可靠性的基础上通过工作路径和保护P圈联合优化算法解决需求响应业务的寻路和保护问题,为待处理的业务请求分配工作带宽和保护带宽,最大化利用网络资源.仿真结果表明所提DRPS-MA算法能够显著降低电力通信网的冗余度和阻塞率,为需求响应业务提供端到端的快速恢复.     

电动汽车锂离子电池散热加热设计

锂离子电池热管理已成为制约电动汽车商业化的瓶颈,为解决此问题,将微热管阵列应用于锂离子电池散热和加热系统.通过测量布置热管前后电池表面温度可知:在1C充放电倍率下,散热系统能有效降低电池模组的温度及电池间温度差异,将温度和温度差值分别控制在40℃与5℃之内;通过加热片加热热管,有效提高电池低温放电性能,从而提高电池持续充放电过程的稳定性和安全性.     

石油射孔用的爆破系统

爆破系统１０特别适用于地下环境，例如石油开采和生产。爆破装置２里含有装药３，它可由预置频率和功率和激光脉冲束起爆。激光脉冲由激光器６发出，沿发纤５向下传递并通过光分离器４，光分离器４只允许上面提取的预置频率的光脉冲通过，并将所有其它频率的光反射掉。为检测光纤的完整性，第二激光器１１发出一个测试信号沿光纤传输。测试信号的频率不同与起爆信号的频率，功能也远低于起爆信号的功率，因而它能光分离器反射并沿光     

用标准压电聚合体（PVDF）压强计测量雷管响应

爆炸装置爆轰后的压强分布图的时间分辨法（time-resolved measurements)。提供了装置性能的临界数据。在一定的撞击条件范围内，对由于使用小面积的压电聚合体压强计而出现的特殊问题以及非平面撞击进行了研究。在精确控制的撞击下，PVDF压强计的响应，在压强直到20GPa时都表现出了高可重复性。在小雷管飞片的近似于平面增压状况下，PVDF信号削弱了15%，而在极高的非平面飞片撞击状况下，PVDF信号削弱了35%，在所有的压力环境中（stress environments)。均可观察到高品质的，时间分辨的电流脉冲。     

深度学习在故障诊断领域中的研究现状与挑战

现代工业系统已呈现出向大型化、复杂化的方向发展,使得针对工业系统的故障诊断方法遇到一系列的技术难题.近年来,深度学习(deep learning)在特征提取与模式识别方面显示出独特的优势与潜力,将深度学习应用于解决复杂工业系统故障诊断的研究已初现端倪.为此,首先介绍几种典型的基于深度学习方法实现工业系统故障诊断方法;然后对基于深度学习实现故障诊断的主要思想和建模方法进行描述;最后总结和讨论了复杂工业系统故障的特点,并探讨了深度学习在实现复杂工业系统故障诊断方面所面临的挑战,展望了未来值得继续研究的方向.     

深井泵交流电机调速系统的设计

为提高作业效率和节约电能,该文设计并仿真了一款新型深井泵交流电机调速系统。该系统采用基于定子磁链的直接转矩控制(DTC),通过检测电机的定子电压和电流,借助瞬间空间矢量理论来计算电机的磁链和转矩,并根据与给定值比较所得的差值,实现磁链与转矩的控制。在相同处理器的条件下,DTC模式下的运算处理更快,可以更加快速的响应负载转矩的变化。Simulink仿真运行结果表明,系统可以达到调速的要求,提升了控制操作实时性和可靠性。     

浅析计算机网络在现代煤矿企业中的应用

网络建设是信息化建设的前提和保证。文中通过对煤炭企业信息化网络建设的规划、方案、实施,指出了网络建设在煤炭企业生产、管理中的重要作用。     

智能手机短信过滤方法的研究

介绍了智能手机短信过滤器的基本功能,以及实现短信过滤的关键技术,给出了过滤器设计流程和实现方法。     

基于改进YOLOv3算法的带钢表面缺陷检测

针对热轧带钢表面缺陷检测中存在的检测速度慢、检测精度低等问题,提出了一种改进的YOLOv3算法模型.使用加权K-means聚类算法来优化确定先验框参数,提高先验框（priors anchor）与特征图层（feature map）的匹配度;同时,调整YOLOv3算法的网络结构,融合浅层特征与深层特征,形成新的大尺度检测图层,提高网络对带钢表面缺陷的检测精度.实验结果表明,改进后的YOLOv3算法在NEU-DET数据集上平均精度均值达到了80%,较原有的YOLOv3算法提高了11%;同时检测速度保持在50fps,优于目前其它深度学习带钢表面缺陷检测算法.