推土机外观质量控制浅析

影响推土机外观质量的因素主要有整机外观不鲜亮、装配间隙不均匀、焊缝缺陷、铸件表面缺陷,本文试从工厂制造产生的产品外观质量进行分析。     

桩端后压浆灌注桩长期承载性能试验研究

桩基是桥梁工程的重要组成部分,桩基水下结构存在混凝土剥落、破损等质量问题,三维成像声呐能够识别和测量水下结构病害情况,基于三维成像声呐进行了“模型试验-数据处理-工程应用”系统性研究,研究表明：数据后处理能够有效去除噪点,清晰呈现试件部分外形轮廓,保留目标物几何信息,并能够较好识别试件缺陷;点云图像大尺寸测量结果准确,尺寸小于5 cm时,误差在2 cm以内;三维成像声呐在桥梁桩基水下部分的外观完整性检测效果较好,能够识别桩基混凝土剥落,并进行剥落厚度测量,误差在3 cm内,满足工程检测需求。

     

山区径流引水式电站设计的几点体会

径流引水式电站受开发形式限制缺乏调蓄能力,运行中受电网的约束,常常造成水能利用率低,电站经济效益受到影响。在电站设计阶段正确确定电站装机容量,合理选择水轮发电机组,增设蓄水槽扩大前池容量,挖潜电站有效水头,配套合适的发电机励磁系统,有利于径流引水式电站提高水能利用率,增加电站经济效益。     

用超临界CO2法制备聚乳酸三维多孔支架材料

在超临界CO2(SC—CO2)条件下制备了生物相容性良好的聚乳酸(PLA)多孔材料,研究了PLA的分子量、SC—CO2的压力、温度和处理时间对多孔材料的结构形态、孔隙率和玻璃化温度的影响。结果表明：支架材料的孔洞分布、结构形态和孔隙率不仅与聚乳酸的分子量有关,而且与处理样品的压力、温度和时间关系密切;经超临界CO2处理后材料的玻璃化温度(Tg)有所升高,与传统的方法所制得的材料相比较,多孔材料不仅杂质少,孔径孔率分布均匀,孔洞表面粗糙,而且在大孔之间几乎布满了直径为10—20μm的微孔,该结构提供了营养物质和新陈代谢的通道,且细胞和生长因子也能通过。     

活性钎焊氧化铝拉伸试样的显微组织及机械特性

用含1％、2％、3％V的金基活性钎焊合金（ABAs）直接钎焊氧化铝（纯度94％和99．8％）。研究了钎焊条件对接头性能的影响,探讨了润湿性、界面反应、显微组织、气密性和抗拉强度。活性金属与母材接合一般润湿性相当好。微观分析表明,在氧化铝－钎焊界面（Al-V-O昌石型相）产生一系列的间断反应。94％氧化铝试样一般对V聚集不敏感,并在85－105MPa的范围内保持一致。而．8％氧化铝试样一般对V聚集不敏感,并在85－105MPa的范围内保持一致。而99．8％氧化铝试样在25－95MPa的范围内有较大的可变性。用含3％V（wt％）的钎料钎焊的试样获得了最佳值。断裂不是沿着99．8％氧化铝试样的钎焊－氧化铝界面发生就是发生在94％氧化铝试件。     

SCHMIDT型撒盐机

在我国北方冬季,为了确保高速公路快速、安全、畅通,管理养护工作肩负着除雪打冰防滑的任务。特别是降雪被压实结冰的路面,严重影响着交通安全。为此,山西省太旧高速公路管理局从德国进口了两台ＳＣＨＭＩＤＴ撒盐机,配合多功能养护车,用于冬季降雪后的撒盐工作。该机使用灵活、方便快捷、安全可靠、撒盐密度均匀、铺撒宽度大、精度高,能很好地满足高速公路冬季除雪防滑的要求。１　用途及主要技术参数ＳＣＨＭＩＤＴ型撒盐机（图１）是一种道路专用养护设备,用于雪后或结冰路面撒布盐粒,加速路面冰雪融化,增强路面抗滑性能。该装…     

基于无人机航拍图像拼接算法的优化

目的为了提高无人机航拍图像拼接的精度,深入研究了航拍图像拼接中提取特征点的算法,并对原算法加以优化.方法在图像特征点提取的SIFT算法中,设计了一种将Harris角点检测算子融入SIFT特征点提取的优化算法,优化后可以突显获取到的特征点的独特性.结果利用优化算法获取图像特征角点,可以降低实验过程中所消耗的检测时间,有效地改善了SIFT算法中匹配数据量大及过程繁琐的弱点,同时优化算法简化了图像特征点匹配的计算过程,降低了计算量,提高了实验效率.结论优化算法可以去除大量的类匹配点,使图像特征点的独特性更加明显;也提高了图像的配准精度,增强了关键点的稳定性,在关键点的匹配速度和准确率上有积极的影响.     

形状记忆聚合物制备与应用研究进展

介绍了形状记忆聚合物在各领域应用的最新研究进展,从实际应用的角度详细分析了在航空航天、生物医疗、电子器件、智能纺织品及自组装领域的优势和存在的问题,同时探讨了在未来发展过程中亟待解决的关键问题,最后展望了形状记忆聚合物的发展前景。     

基于“1+X”证书制度的高职院校人才培养研究

“1+X”证书制度下培养高素质高技能人才,是目前高职院校人才培养模式改革的重要导向。基于对高职院校在“1+X”证书制度下人才培养模式改革的必要性与可行性的研究,提出“1+X”证书制度下人才培养的对策和建议,为高职院校有效开展“1+X”证书制度下的人才培养提供有益的借鉴。     

基于深度学习的智能电表数据挖掘分析与研究

人口的指数增长和电子电气设备的使用增加了对能源生产管理的需求。从而使得更加需要精确的能源管理系统,可以预测消费者的使用,以供未来的政策制定。提出了一种基于集群算法的用电功耗水平预测技术,用于智能传感器数据的分析。提出的框架基于深度自动编码器和自适应组织映射。安装在电表和家电上的智能传感器可以有效地分析能源使用情况,根据居民的能源消费水平来生产和分配电力。提出的能耗分析集群算法,将消费者用电量划分为不同层次。提出的深度自动编码器将低维能耗数据输入自适应组织映射集群算法。然后,对集群算法得到的数据进行统计分析,确定电能消耗水平。最后,将结果可视化到图形中,并在城市地图上绘制出能源消耗的预测水平,为能源利用分析提供了一个有效的解决方法。