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(一)泡沫上浆的基本原理 泡沫上浆的基本原理是把某种高浓缩的浆液转变成泡沫和用一种适当的泡沫施加器上浆。纺织工业上用的泡沫通常是由空气(分散质)和水(分散剂)所组成的。把空气通入含有表面活性剂的浓缩浆液中就可产生泡沫。 由于泡沫上浆是以低吸液率概念为基础的,所以突出的问题是上浆均匀性的问题。降低纤维的吸液率就可减少烘燥的负担,从而使能量消耗减少,这是泡沫上浆的最主要的优点。但是,要使纤维吸液率降低,就要尽可能地减少浆液的含水量。如果浆液中的水分太少,浓度太高,上浆将发生困难。如何来解决这种高浓度浆液和上浆均匀性的矛盾呢?泡沫技术为解决这一问题提供了一种可行的方法。举例来说,如果用含水量只占10%的浆液直接上浆,由于水分太少,纱线纤维吸收不可能均匀。但 相似文献
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本文借助于计算机模拟,定性分析了热传导对于形成反射条结构激光再结晶过程中温度双峰分布的重要作用。结果表明,影响再结晶质量的激光功率、高反区条宽以及反射率差等因素是通过热传导过程相互制约的。 相似文献
83.
84.
石厂铜电解精炼过程中杂质的分布及对其控制的初探广东石 铜业公司电解厂王红卫,李庆成1前言石泉钢业公司电解厂的阳极铜含砷、锑等杂质较高,物理规格较差,这给电解精炼带来了诸多不便。为了提高我厂阴极铜质量,提高效率,降低成本,本文根据我厂电解系统中杂质的分... 相似文献
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86.
针对非合作电子侦察雷达信号识别中先验信息残缺的问题,该文提出一种基于Choi-Williams时频分布(CWD)的改进半监督朴素贝叶斯的识别算法(ISNB).首先对CWD进行降噪预处理,然后通过计算降噪后CWD不同时间下各频率采样值的积累量,从而得到CWD的能量积累量这一新特征;针对传统的半监督朴素贝叶斯(SNB)在更新训练样本集过程中会产生迭代错误的不足,通过在无标签样本集生成的置信度列表中选取置信度高的样本添加到有标签样本集中,再利用预测后的分类结果对分类器参数进行改进,进而构建改进的SNB分类器,有效解决了传统SNB算法分类精度低且分类性能不稳定的缺点.理论分析和仿真结果表明,所提方法相比于传统SNB算法均提高了3%左右;在相同信噪比下,相比于传统的主成分分析加支持向量机法,该算法具有更高的分类识别率和更好的分类性能. 相似文献
87.
等离子体技术越来越受到人们的重视。氢气由于自身性质的特殊性,其等离子体具有其他气体等离子体所没有的特性,如氢气等离子体特殊的还原性能。对低温氢气等离子体的用途作了概述。 相似文献
88.
89.
为了解决基于Markov过程的效果评估模型常规解法难于事后满足约束条件的问题,设计了一种基于遗传算法的评估模型求解方法,方便、简洁地实现了效果评估模型求解,计算结果表明评估准确,效果良好. 相似文献
90.