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网络上的用户使用大量散布在世界各地的信息源,然而介面上的不一致性给有效地存取信息带来许多困难,为了给用户提供一个统一介面的信息空间,本文提出了面向全球化网络处理的信息系统的概念框架,讨论了全球化信息查询的数据模型、地点描述、信息源、动态查询生成等关键内容,并给出了有关查询的优化算法。 相似文献
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本文给出了一个新型高效的报废电子电气设备循环再利用系统.该系统称为“电子电气产品多生命周期中心”(简称“中心”,下同).“中心”采用先进的自动化技术和信息技术实现了对报废电子电气设备的经济和生态化处理.该"中心"在奥地利维也纳市建有示范工厂,进行报废电子电气设备的循环回收.“中心”所处理的对象包括信息和通讯设备、消费电子产品、电子电气器件、玩具及娱乐设施.与这些东西相关其它产品也纳入了收集和循环体系.逆向物流(译者注:即将报废产品进行回收的过程)采用无线射频识别技术(RFID)进行管理.“中心”遵从报废电子电气设备回收程度最大化的理念,即从对报废电子电气设备整体再利用,到零部件回收以及回收原材料.“中心”所采用的技术目前在世界上都是独树一帜的,我们也在努力证明采用先进技术对报废电子电气设备进行大规模生态化高效回收的可行性.本文描述了“中心”各个职能的概况,着重讲解了两大关键技术:半自动拆卸和基于无线射频识别技术的逆向物流. 相似文献
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纳米絮状铁纤维的制备及性能测定 总被引:9,自引:0,他引:9
用化学气相热解制备纳米絮状铁纤维,通过X射线衍射仪、扫描电子显微镜、震动样磁强计、X射线能谱仪、微波矢量网络分析仪对材料的性能进行了表征。结果表明:制备的材料为体心立方结构的α Fe絮状纤维,研磨成微粉后,微观下仍然呈纤维状,自然降温的比饱和磁化强度(σs)为128~187emu·g-1,快速降温铁纤维的矫顽力(Hc)比自然降温的铁纤维高12倍;纤维的平均直径0 35μm,铁粒子的晶粒尺寸为6 85~15 18nm;在微波X波段有强吸收衰减作用,反射率小于-10dB,面密度为1 72~2 2kg/m2。 相似文献
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在BaTiO3(BT)-Nb2O5-ZnO系统中引入硼硅酸盐助烧剂,加入Gd、Ce稀土氧化物以期获得中温烧结X7R陶瓷材料.研究发现,随着Gd用量的增加,单独掺杂时陶瓷室温介电常数先减小后增大,而与Ce复合掺杂时室温介电常数单调递增,分析认为,这是由于Gd在BT晶粒中对A位和B位的不同取代造成;随着Ce掺杂量的增大,室温介电常数减小,这与壳芯结构理论吻合.SEM图分析发现,Gd、Ce共掺杂BT陶瓷晶粒生长明显大于单独掺Gd或Ce的BT陶瓷,且陶瓷气孔率低,致密化程度高. 相似文献
86.
纳米掺杂剂中Mn离子对BaTiO3基多层陶瓷电容器瓷料的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
通过溶胶-凝胶法合成含Mn的复合氧化物Y3MgMgMnxSiO7.5 x(x=0.1,0.2,0.5,1.0)纳米掺杂剂,并采用纳米掺杂工艺制备BaTiO3基多层陶瓷电容器瓷料.采用热重-差热分析、X射线衍射、透射电子显微镜对干凝胶及其焙烧粉体进行表征,并研究了纳米掺杂剂中Mn离子对陶瓷微观结构、介电性能以及抗还原性的影响.结果表明:干凝胶经650,750,850,950 ℃焙烧后获得平均粒度分别为25.9,40.2,51.8,67.9 nm的Y3MgMnxSiO7.5 x纳米粉,在850℃附近从无定形态向结晶态转变.Mn能够显著地抑制BaTiO3基陶瓷的晶粒生长并提高均匀性和致密性,平均晶粒尺寸约0.4μm.随着纳米掺杂剂中Mn含量的增加,陶瓷由四方晶型向赝立方晶型转变,并促使"壳-芯"结构的形成,从而显著改善介电温度特性并提高室温介电常数(ε25℃≥2 600).纳米掺杂剂中多价态Mn离子作为受主能抑制自由电子浓度,增强瓷料的抗还原性,使瓷料的介质损耗减小(tanδ<1.0%),绝缘电阻率提高(p=1012Ω·cm),符合EIA X7R/X8R标准. 相似文献
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针对支持向量机(support vector machines,SVM)变压器故障诊断模型存在正确率低、运行时间长的问题,提出一种基于秃鹰搜索算法(bald eagle search,BES)优化SVM的变压器故障诊断模型。首先,选取4个测试函数对BES算法进行性能测试,并与布谷鸟算法(cuckoo search,CS)、人工蜂群算法(artificial bee colony,ABC)和萤火虫算法(firefly algorithm,FA)进行对比,结果表明BES算法不论是收敛速度还是泛化能力都有更好的优化性能。然后,采用BES算法对SVM的核函数参数g和c进行优化,建立了基于油中溶解气体分析(dissolved gas analysis,DGA)的BESSVM变压器故障诊断模型,并与ELM、SVM、CS-SVM、ABC-SVM、FA-SVM故障诊断模型进行仿真实验对比。结果表明,BES-SVM故障诊断模型综合正确率为98.67%,比上述对比故障诊断模型分别提高了22.67%、20%、13.34%、12%、10.67%,且运行时间最短,所提BES-SVM变压器故障诊断模型具有更好的故... 相似文献
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