常减压蒸馏装置阻垢剂进料管腐蚀与防护

通过对常减压蒸馏装置阻垢剂进料管的材质、性能、工作条件及腐蚀形貌、腐蚀产物的全面分析,找出了使进料管发生大面积腐蚀的腐蚀介质为环烷酸.并提出了减缓阻垢剂进料管环烷酸腐蚀的措施,主要包括选用更耐蚀的316或316 L材质以及改进三通结构等.     

深度学习应用技术研究

本文针对深度学习应用技术进行了研究性综述。详细阐述了RBM（Restricted Boltzmann Machine）逐层预训练后再用BP（back-propagation）微调的深度学习贪婪层训练方法,对比分析了BP算法中三种梯度下降的方式,建议在线学习系统,采用随机梯度下降,静态离线学习系统采用随机小批量梯度下降;归纳总结了深度学习深层结构特征,并推荐了目前最受欢迎的5层深度网络结构设计方法。分析了前馈神经网络非线性激活函数的必要性及常用的激活函数优点,并推荐ReLU （rectified linear units）激活函数。最后简要概括了深度CNNs(Convolutional Neural Networks), 深度RNNs(recurrent neural networks), LSTM(long short-termmemory networks)等新型深度网络的特点及应用场景,并归纳总结了当前深度学习可能的发展方向。     

磁调制器的建模与仿真研究

基于MATLAB软件中的SIMULINK仿真环境建立了磁调制器的仿真模型,它可以精确模拟坡莫合金磁化曲线的饱和段,有效克服传统作图法的不足,能够快速分析包括激励线圈、直流偏磁线圈、检测线圈等的内阻在内的各种参数对调制性能的影响,有利于了解磁调制器工作机理,对于快速设计具有合理特性的磁调制器有指导意义。     

ZTF8400-20/28B型放顶煤端头支架的应用

介绍ＺＴＦ８４００－２０／２８Ｂ型放顶煤端头支架的结构特点，技术的先进性及配套ＺＦＳ４００－１６／２４Ｂ型放顶煤支架装备配套使用所取得的技术经济效果，以及在华亭煤矿２１１０４工作面的应用情况。     

Raney镍上松香催化加氢反应动力学研究

以松香为原料、Raney镍为催化剂和200#油为溶剂进行松香催化加氢反应研究。在消除松香加氢过程内外扩散影响的条件下,利用毛细管气相色谱法在线跟踪分析压力为5.0 MPa、温度为423~453 K下反应物浓度随时间的变化关系,对反应过程进行拟均相动力学研究,结果表明,松香催化加氢的反应速率与枞酸浓度呈0.5级反应,其动力学方程为r=5.68×105e-7.T5997c0A.5,表观活化能为63.18 kJ/mol。     

烧结厂2^#竖炉煤气加压机恒压控制

利用变频调速技术改善原设备性能，实现了2^#竖炉煤气加压机恒压控制。     

电子式电流互感器现场计量检定研究

本文在介绍几种电子式电流互感器原理及特点的基础上,结合无源电子式电流互感器和有源电子式互感器现场计量检定的情况,分析现场计量检定中存在的一些问题,指出了其可能对电能计量产生的影响,提出现场校验的一些建议.     

石蜡成型装置贮氨罐开裂失效分析

通过试验从贮罐的应力状态、金属材料和腐蚀介质等方面对液氨贮罐表面裂纹的形貌及产生裂纹的原因进行分析。确定该液氨球罐的裂纹为应力腐蚀裂纹,并提出了防治措施。     

基于紧耦合时空双流卷积神经网络的人体动作识别模型

针对视频人体动作识别中动作信息利用率不高、时间信息关注度不足等问题,提出了一种基于紧耦合时空双流卷积神经网络的人体动作识别模型。首先,采用两个2D卷积神经网络分别提取视频中的空间特征和时间特征;然后,利用长短期记忆（LSTM）网络中的遗忘门模块在各采样片段之间建立特征层次的紧耦合连接以实现信息流的传递;接着,利用双向长短期记忆（Bi-LSTM）网络评估各采样片段的重要性并为其分配自适应权重;最后,结合时空双流特征以完成人体动作识别。在数据集UCF101和HMDB51上进行实验验证,该模型在这两个数据集上的准确率分别为94.2%和70.1%。实验结果表明,所提出的紧耦合时空双流卷积网络模型能够有效提高时间信息利用率和动作整体表达能力,由此明显提升人体动作识别的准确度。     

特种设备型式试验机构生存现状与对策研究

为了对特种设备型式试验机构的行业现状及其作用有一个比较全面的认识和了解,调研了国内的特种设备型式试验机构,介绍了特种设备行业现状,对特种设备型式试验机构的生存现状进行了分析,总结了特种设备型式试验机构发展面临的问题,最后针对特种设备型式试验机构的行业现状和发展面临的问题提出对策建议,对型式试验机构未来的发展有一定的借鉴意义。