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矿井排水管的管壁厚度,一般常用下式计算:式中 d——管壁厚度,厘米 D——管子内径,厘米 ——许用应力,钢管为800公斤/厘米~2,铸铁管为200公斤/厘米~2 P——管内水压力,公斤/厘米~2 ——水泵排水的测定高度,米 a——附加厚度,铸铁管为0.7~0.9厘米,钢管为0.1~0.2厘米 本文建议,采用钢管排水时可按下式进行计算: 一、式子的推导 1.受拉试件斜截面上的剪应力:塑性材料拉伸时(图1),随着力P的逐渐增大试件逐步变细,并出现一条条与力P成45°角 相似文献
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采用VisualC^++5.0开发Windos环境下的储层水动力模拟数据库应用程序,着重讨论了视图换页问题以及利用CtabCtrl控件的编程方法,并在实际应用中取得了满意的结果,证实了VisualC^++5.0可以开发性能良好的数据库应用软件。 相似文献
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开展热处理对304和304L不锈钢在硝酸中耐蚀性的影响研究,可为不锈钢现场使用过程中的焊接和热处理提供指导.利用正火处理模拟不锈钢在焊接或者热加工过程的受热过程,考察304和304L不锈钢在硝酸中的耐蚀性随受热温度和时间的变化规律.利用电化学动电位再活化法(DL-EPR)与交流阻抗谱法(EIS)研究了不同正火处理条件对304和304L不锈钢在硝酸中耐蚀性的影响.结果表明:2种材料经650℃正火处理后敏化度均为最大值.经900℃正火处理后,304不锈钢的晶粒略有减小,敏化度与未经正火处理的试样相比略有增大,304L不锈钢的晶粒略有增大,敏化度与未经正火处理的试样相比略有减小.304和304L不锈钢经650℃正火处理后,在硝酸介质中其钝化膜的保护能力变差.随保温时间的延长,其在硝酸中的耐蚀性也逐渐降下降. 相似文献
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随着信息技术的不断发展,机器视觉技术已被广泛应用于智能产线.智能制造生产过程中工件种类多、外观相似性高,而传统分拣方式速度慢、准确率低,已无法满足智能化生产的要求.采用机器视觉技术来解决智能产线中的工件分类问题已成为当前智能制造领域的热点.为提高智能产线中工件分类的效率,本文设计并实现了一种基于ZYNQ平台的图像分类加速器.针对现有的卷积神经网络模型参数量大、难以部署到资源有限的嵌入式平台的问题,提出一种参数量较少、易于在嵌入式平台部署的图像分类网络SortNet;针对卷积神经网络在嵌入式平台速度慢的问题,设计了一种卷积与激活函数同构化的处理单元(CAFI-PE)以及一种基于流水线的数据调用方法(PDCM),提高了卷积计算的速度.实验结果表明,本文提出的图像分类加速器对224×224大小的灰度图像处理速度可达40.98fps,而功耗仅为2.305W,能够满足智能产线对工件分类速度和功耗的要求. 相似文献
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在矿井初步设计时,降压站的位置与负荷中心、风向、地形、交通、矸石山位置,储煤场位置等因素有关.而6千伏高压输电线路的走径又与总平面布置图中降压站的位置,主井、副井、各工业厂房、生活区的位置及地面防洪排水等因素有关.在总平面布置图中,上述各工程的位置确定以后,如何确定高压输电线路的走径呢 相似文献
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