极软岩回采巷道支护技术研究

软岩巷道是巷道支护的难题之一。据具体的工程实例,分析认为巷道变形严重的主要影响因素是围岩岩性、支护整体结构和自身承载能力。基于原支护存在的问题,提出了＂U型钢可缩性支架＋锚网喷＂的互补支护技术方案。实验结果表明,该技术取得了良好的治理效果,巷道围岩变形量明显降低,保证了巷道的正常运行。     

基于软PLC的电气控制器设计

针对以传统PLC为核心设计的控制器存在的电路和控制方式复杂的问题,选用具有可靠性高、抗干扰能力强、易在线修改、易调试操作,具有CAN通信模块的新型软PLC作为电气控制器的控制核心,实现对外部信号的采集、转换、控制,达到了对系统精确控制的目的。实践表明,以软PLC为核心的电气控制器的成功应用,不仅提高了电气控制系统的稳定性和可靠性,且为其他控制系统提供了技术支持和应用依据。     

工业循环水系统电机启动设计

简述了某化工企业新建工业循环水系统电机启动方式选择设计过程,通过对比软启动与变频启动方式优缺点,选择最优的组合启动方式,提出合理的设计配置方案。     

大断面箱桥架空顶进与架空现浇结合下穿铁路施工技术

近年来随着城市经济建设的发展,市政道路下穿铁路运营线路大幅增加,加之综合管廊与下穿箱桥合并建设,箱桥呈现出断面跨度大、穿越距离长、穿越条件复杂的趋势,传统的架空顶进施工工艺技术已无法满足要求。结合西安市经九路～陇海铁路立交工程项目施工实践,系统介绍了大断面斜交框构箱桥架空顶进与架空现浇下穿越多股铁路运营线路施工技术,为类似工程提供借鉴。     

融合书画艺术元素的家居软装饰图案优化设计及应用

目的 利用中国书画元素对家居软装饰图案进行优化设计。方法 在分析中国书画艺术元素特点和内容的基础上,结合家居软装饰的构成因素及风格特征,将构图、线条、赋色和笔墨应用于软装饰的优化设计中。随后将基于卷积神经网络的超分辨率模型(Efficient Sub-Pixel Convolutional Neural Network,ESPCN)与Laplace算子相结合,形成Laplace-ESPCN模型,由此进行整体装饰图案的迁移,提出了基于泊松融合的局部迁移方法并加以完善。结果 所提出的整体装饰图案迁移模型在噪声密度超过50%时,品质因素仍然在0.5左右,并且峰值信噪比最低可达40 dB。将其与泊松融合的局部迁移结合后,目标区域分割下人数占比均在50%附近。结论 所提出的Laplace-ESPCN整体图案迁移模型得到的图像质量较高,具有更好的降噪效果。与泊松融合的局部迁移方法结合后,所得图像边缘更加平滑,可以在家居软装饰图案优化设计中有效应用,具有一定的推广价值。     

单向可控硅YCR008触发电流IGT跳档的探讨

可控硅是可控硅整流器的简称。它能在高电压、大电流条件下工作,具有耐压高、容量大、体积小等优点,它是大功率开关型半导体器件,广泛应用在电力、电子线路中。可控硅分单向可控硅、双向可控硅。单向可控硅有阳极A、阴极K、控制极G三个引出脚。双向可控硅有第一阳极A1(T1),第二阳极A2(T2)、控制极G三个引出脚。触发电流IGT是可控硅的重要参数之一。可控硅根据触发电流IGT大小可分为很多档位,但实际根据触发电流IGT大小进行分档时,经常出现跳档现象。文章着重探讨单向可控硅YCR008触发电流IGT低档位(0.5~6)μA产品中有高档位(20~60)μA的产品跳档原因分析以及解决此问题的方案。     

MIMO OFDM系统中的Turbo子载波均衡

在MIMO OFDM系统中,为了对抗同天线干扰及由于保护间隔不足而引起的码间干扰和载波间干扰,该文给出了一种基于MMSE的Turbo子载波均衡器。在该算法中,软输入软输出(SISO)的子载波均衡器与软输入软输出(SISO)解码器通过迭代进行软信息交换。仿真结果表明,与非迭代的子载波均衡器相比,该文给出的Turbo子载波均衡器能够有效利用时间和空间分集,使系统性能得到了改善。     

Fe-Co基软磁合金粒子高粘度磁流体的制备

为了提高磁流体的磁性能和热稳定性,采用Fe-Co基软磁合金粒子和高粘度载液制备磁流体.利用X射线衍射仪、扫描电子显微镜、震动样品磁强计和旋转粘度计对磁性粒子和磁流体的组成成分、微观结构、磁性能与热稳定性进行了测试分析.结果表明:在(Fe0.8Co0.2)98-xBxSi2软磁合金中,随着B含量的减少,磁性粒子的饱和磁化...     

基于机器学习的偏钛酸粒度软测量建模研究

以某硫酸法钛白生产线的3 608条数据为样本,采用皮尔逊系数和统计P值考察了工业钛液的五个属性变量与偏钛酸粒度D50 的相关性,并采用LOF算法对数据进行离异值处理以提高数据质量.在此基础上,采用py-thon 语言基于 Ridge(岭回归)、Lasso(套索回归)、KNN(K-近邻)、ANN(人工神经网络)、Rand...