七用装配机

“七用装配机”是旅大市特等劳动模范,我厂钳工组组长刘义强同志创造的。这台机器投入生产以后,代替了多种手工操作,生产效率分别提高1～6倍,并且减轻了体力劳动。“七用装配机”的结构简单,操纵轻便,通用性大,可以用废料制造。下面把这台机器向大家作一简单介绍。“七用装配机”的结构如附图所示。机体44上装有电动机9。电动机9转动经皮带轮10、三角皮带11、皮带轮14、轴34、蜗杆16、蜗轮17带动轴7旋转。轴7转动以后,轴7左右两端的活轴6和31,即可分别用手柄43和32、     

新型高炉风口的设计

通过气体力学理论的研究和分析，设计了一种激波稳定风量的新型高炉风口、实验研究表明，该风口能利用激波自动调节并抵制炉内压力的波动，实现稳定供风、稳定高炉操作。该新型高炉风口有望成为炼铁行业高炉风口的更新换代设备。     

基于Python与腾讯乐享的本科生学习激励系统设计

为在“新冠”疫情线上教学背景下激发学生学习动力,文章利用信息化手段开发学习激励系统。阐述了使用成绩排名发放电子奖状的业务需求,分析了实现该系统的技术架构,利用Python中Pandas的数据分析能力、Tkinter的图形用户界面交互能力及腾讯乐享证书功能,联合打造了本科生学习激励系统,并在激励学生方面取得了良好效果。     

SCR反应器流场数值模拟

本文对某锅炉的SCR反应器进行简化建模,利用计算流体力学软件Fluent在计算工况下对SCR反应器的流场进行了冷态数值模拟,并对模拟结果进行分析。同时提出了对反应器流场均匀程度的评价指标。根据流场模拟结果设计了导流系统,通过分析验证了导流系统的使用对反应器流场具有很明显的优化效果。改变导流板的布置方式,包括改变其长度、数量及位置,通过数值模拟探究了变导流板布置对反应器流场的影响。接下来,对导流板进行形状改变,并提出了一种可以加强转弯后气流均混效果的锯齿形导流板结构。通过对比,发现该结构的使用可以使SCR反应器流场速度均匀性和氨浓度均匀性得到非常好的优化效果。     

基于改进LSTM神经网络的测井曲线重构方法

地球物理测井过程中,由于仪器测量或者井眼原因等经常会造成部分测井曲线失真或缺失的情况,针对失真或缺失部分测井曲线的补全与生成问题,对测井领域知识和长短期记忆神经网络(LSTM)进行了研究,提出联合领域知识与深度学习的测井曲线重构模型(DK-LSTM)。利用测井领域知识中的地层岩性特征指数筛选数据得到高质量的训练样本,并将其作为深度学习重构测井曲线的依据;构建并训练带有领域知识约束层的长短期记忆神经网络模型;基于测井曲线间的强依赖关系在重构模型中引入注意力机制,进而生成并补全测井曲线中失真或缺失的信息。实验结果表明DK-LSTM测井曲线重构模型较标准长短期记忆神经网络和串级长短期记忆神经网络具有更准确的预测效果,为测井曲线重构提供了一种新思路。     

基于自寻优和交叉寻优的量子优化算法

为提高群智能优化算法的搜索能力,提出了一种量子优化算法。该算法基于量子位Bloch坐标,将种群分为最优个体和普通个体两部分并进行不同处理,对于最优个体,通过使所有量子比特在Bloch球面上绕着坐标轴多次旋转,生成多个新个体,并采用贪婪搜索策略选择最优个体;对于普通个体,将当前个体的量子比特向着随机交叉确定的目标位置旋转,生成新个体,并在当前个体和新个体之间通过贪婪选择以实现当前个体的交叉寻优。函数极值优化的仿真结果表明,所提算法在优化能力上,优于简单量子遗传算法、普通遗传算法和人工鱼群算法,从而验证了算法的有效性。该算法在高维能很好地避免陷入局部最优值,具有快速收敛性和良好的全局搜索能力,实验结果揭示出采用量子计算设计优化算法进而提升搜索能力的研究思路是可行的。     

当“形”范畴遇到“可供性”概念：一种技术哲学阐释

“形而上者谓之道,形而下者谓之器”是中国哲学中罕见的直言技术来源的观点之一。“形”范畴作为人参“象”悟“道”、制“器”造“物”的关节点,却未得到更为深入的探究。20世纪初,在人-外部世界界面——这个技术的缘起之地——出现了“可供性”范畴,可供性作为环境中蕴含的行动可能性,表明了物体与其所处环境之间存在着某种互补关系,彰显了“形”范畴的深刻内涵。将“形”作为研究技术起源的逻辑起点,展开对技术本体的哲学追问,不仅可以开辟新的技术哲学追问之路,也将有可能就此开启中西方关于技术的更广泛的、超越各种思维传统的思考与对话。     

基于相似日和SAE-DBiLSTM模型的短期电力负荷预测

提高短期电力负荷预测精度有助于电力公司高效地管理能源和更加经济可靠地运行。随着信息通信技术在电力系统的广泛应用,可获得的电力系统数据迅速增多,为数据驱动的电力负荷预测提供了数据基础,但这些数据通常结构性较差且特征不明确。由此,提出了基于相似日和SAE-DBiLSTM模型的短期电力负荷预测方法。首先,对获得的电力负荷数据进行预处理,并利用栈式自编码网络无监督提取由相似日、基准日负荷数据和天气信息构成的数据隐含用电特征;再将所得的隐含用电特征输入深度双向长短期记忆网络(Deep bi-directional long short-term memory,DBi LSTM)进行训练学习;最后用2016年全国大学生电工数学建模竞赛数据集,将所提模型与其他模型进行对比测试(包括DBiLSTM、SAE-ELM、SAE-DGRU、SAE-DLSTM和SAE-DBiLSTM)。试验结果表明,SAE-DBiLSTM组合模型在不同地区均具有更高的预测精度,该方法简单可靠且能更好地预测短期区域电力负荷。     

单调谐交流电力滤波器的计算机辅助设计

本文提出了一种既满足电力电容器过电压，过电流能力，又满足无功容量平衡，同时还能在一定的电压畸变要求下，确定出单电调谐交流电力滤波器组所需的最小基波无功和最优分配各单调谐滤波器输出无功的单调谐滤波器的计算机辅助设计方法，并以某钢厂为例进行了单调谐交流电力滤波器的计算机辅助设计。     

用于综合孔径成像的冗余基线校正方法

在综合孔径成像系统中,环境或载体平台振动等因素会引起综合孔径阵列中各子孔径相位误差,从而引起图像质量变差,相位误差的实时校正对于提高综合孔径系统成像质量有重要作用。冗余基线校正的方法可以实现综合孔径阵列相位误差自校正。这种方法在实际应用中不需要对目标建立模型就可以校正综合孔径系统的相位误差,并且可以应用于多种波段的综合孔径成像系统中,在空间探测和对地观测中具有广泛的应用前景。