带式输送机驱动装置设计探讨

一、前言带式输送机由于使用经济,操作安全可靠,适用范围广,能完成搬运物料在各工序之间的连续流动作业,这样就具有多种工艺功能。这些优点,使带式输送机在各工业部门获得广泛应用。目前在我国水电建设工地,港口码头和有关厂矿采用的带式输送机大部分是 TD—75型系列产品。该系列是1975年在 TD—62型基础上改进设计后修订的。十多年来,随着科学技术迅速发展和我国四化建设事业的需要,TD—75型系列产品在许多方面特别是驱动装置已显示出它的不足和落后。与TD—75型系列产品相配套的驱动装置为Y—ZQ 型系列产品,它与当前新型同类产品     

民用建筑电气节能设计

社会在发展,在家庭中,电子产品越来越多,民用建筑是建筑的耗电大户,能源问题已成为全球共同关注的问题,能源短缺成为制约经济发展的重要因素。建筑中的节能设计已得到充分重视,做到合理使用能源、提高能源利用效率,为能源的节约提供了保障。民用建筑是建筑的耗电大户,近几年民用建筑电气节能的重要意义已逐步受到人们的重视。     

热染料升华打印技术发展的现状和前景

本文阐述了热染料升华打印技术的原理、优势与不足，同时对某几个厂家的热染料升华打印机的性能及成像耗材的结构进行了阐明，并对市场前景进行了分析。     

面向神经形态感知的人工脉冲神经元的研究进展

近年来,随着人工智能技术和脉冲神经网络(SNN)的迅猛发展,人工脉冲神经元的研究逐渐兴起。人工脉冲神经元的研究对于开发具有人类智能水平的机器人、实现自主学习和自适应控制等领域具有重要的应用前景。传统的电子器件由于缺乏神经元的非线性特性,需要复杂的电路结构和大量的器件才能模拟简单的生物神经元功能,同时功耗也较高。因此,最近研究者们借鉴生物神经元的工作机制,提出了多种基于忆阻器等新型器件的人工脉冲神经元方案。这些方案具有功耗低、结构简单、制备工艺成熟等优点,并且在模拟生物神经元的多种功能等方面取得了显著进展。文章将从人工脉冲神经元的基本原理出发,综述和分析目前已有的各种实现方案。具体来说,将分别介绍基于传统电子器件和基于新型器件的人工脉冲神经元的实现方案,并对其优缺点进行比较。此外,还将介绍不同类型的人工脉冲神经元在实现触觉、视觉、嗅觉、味觉、听觉和温度等神经形态感知方面的应用,并对未来的发展进行展望。希望能够为人工脉冲神经元的研究和应用提供有益的参考和启示。     

一种中小型铸钢件精益化通用铸造生产方法

为降低中小型铸钢件在酯硬化水玻璃砂自动化生产线上的生产成本,消除传统砂铸产品突出质量问题,提出了一种中小型铸钢件精益化通用铸造生产方法,能够实现多品种、小批量、质量要求严的各类产品模型.利用通用外模相同结构与尺寸规格,在造型生产线上灵活生产,显著提高产品生产效率,保证产品质量和尺寸精度.结果表明,可以有效避免投入太多工...     

论防水工程在装饰装修中的重要性

根据多年的实践研究和勘察表明,在房屋的装修装饰过程之中,一套质量可靠的防水工程,从根本上影响了房屋整体使用的时限.而建筑物使用年限质量缩减,减轻业主经济上的负担.在当代,我国有关建筑物漏水情况的案例并不少见,建筑工程防水措施关系到住宅的质量和使用寿命.由此可以知道,在当代房屋的装修装饰之中,防水系统的质量好坏与否是非常...     

某矿山高溜井三维可视化模型的井壁破坏特征研究

溜井是地下金属矿山最重要的采矿工程之一,井下开采的全部矿岩都由此集中贮藏和转运,它的稳定畅通与否对矿山生产影响极大.由于溜井工程环境复杂,又长期受冲击载荷作用,稳定条件恶劣,主溜井破坏,轻者需停产长时间进行返修,严重者井筒报废,影响生产,给矿山造成巨大的经济损失.为探究某矿山高溜井井壁破坏特征,针对该高溜井垮塌部位进行...     

一个优化机器人喷涂保险杠参数实例

通过DOE（Design of Experiment）实验,定量分析现有机器人喷涂工艺参数,找到最佳参数,达到提高喷涂油漆利用率,节约油漆用量的目的。     

关于聚四氟乙烯材料在换热设备领域应用的研究

随着化工行业的发展,有机化学材料方面取得不断进步。其中化学结构中含有F的链式烷烃化合物正应用于工业生产生活各个领域。聚四氟乙烯材料化学性质极其稳定。目前,聚四氟乙烯材料主要应用于电力、冶金、化工等行业的余热回收换热器的制作。     

移动源排放遥测主要影响因素分析及预测

由于移动源污染遥感监测受到复杂外部环境影响,难以通过传统统计方法建立车辆行驶工况与污染排放之间的相关性模型,为此开展了基于移动源遥感监测的影响因素分析及排放预测的研究。首先利用Spearman相关性分析排除与移动源污染物主要排放气体CO、HC、NO气体浓度无相关性的因素;其次使用Lasso算法确定各成分的关键影响因子,并采用神经网络构建污染物排放预测模型;最后在测试集上验证该模型用于移动源污染排放主要成分预测的有效性。模型预测的结果表明,基于特征筛选的移动源污染排放数据预测神经网络模型具有较高的预测精度,可以降低城市移动源污染排放检测成本并为相关部门制定相关政策提供数据支持。