O2/CO2气氛下基于反应面积的Char-N转化模型的建立

目前,研究者普遍认为焦炭氮（Char-N）向NO转化时Char-N反应速率与焦炭燃烧速率成正比,这种处理方式忽略了焦炭颗粒燃烧过程中焦炭和Char-N反应面积变化的差别,与实际情况相差较大。针对此问题,本文充分考虑了焦炭燃烧时碳基和Char-N由于存在形式不同导致的反应面积变化的差别,在通过随机孔模型处理焦炭颗粒燃烧的同时采用收缩模型的思维处理Char-N的转化,建立了一个具有两种模型优势的综合模型。模拟了粒径为100μm的焦炭颗粒在O₂/CO₂气氛下的燃烧过程,以及颗粒内部Char-N向NO的转化过程。通过Fortran自主编程并进行计算。结果表明,新建立的模型计算结果能够与实验数据吻合,具有较好的适用性。同时新模型具有表征Char-N转化过程中各参数变化的能力。环境O₂浓度的增大和焦炭颗粒粒径的增大都会导致反应过程中NO生成量增多,同时由于焦炭和Char-N反应面积变化不同,NO的生成曲线存在二次升高的现象。     

在日本OMAL—K型精纺机上纺制黄麻高支纱试验

简介日本OM公司AL—K型精纺机试验证明,用该机纺制黄麻高支纱是可行的,并能够直接与我国原有黄麻纺纱设备配套使用。这对于黄麻纱线高支化,产品高档化,有一定的推动意义。     

黄麻精纺机的软起动

本文分析了黄麻精纺机的阻力矩的特点,提出了软起动的概念,论证了Y—△慢速启动基本满足软起动要求,讨论了软起动的发展方向。本文对于黄麻精纺机软起动的分析也适用于其它精纺机。     

基于F1值的非极大值抑制阈值自动选取方法

传统的NMS算法的过滤阈值是人为设定的,由于阈值的选取不当可能会造成漏检和误检。在应用NMS算法时,所有图像的最佳阈值不是完全相同的,根据图像自身信息的不同而发生变化。针对上述问题,提出基于F1值的非极大值抑制阈值自动选取方法,综合考虑检测算法的准确率与召回率,选取使F1值最高的最佳过滤阈值,构建映射关系。测试阶段,利用映射关系和图像信息自动选取对应的过滤阈值。实验结果表明,本文提出的改进版本NMS算法将检测精度mAP值提高了1.1%。与现有的先进算法做对比,证明了本文算法的有效性。