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山区高速公路路堑边坡在开挖过程中极可能发生坡体滑动、坍塌,甚至小规模崩塌现象,开发一种路堑边坡施工期多参数远程监测预警系统,保障工程施工期间施工方和当地群众的人身、财产安全显得极为重要。运用多种传感器技术实时地获取施工期间边坡倾斜度、位移和降雨量的变化情况,结合通用分组无线业务(GPRS)和手机短信服务(SMS)技术通过无线方式与上位机进行通信,建立被监测对象各类信息变化的数据库和网络发布平台,同时利用客户端管理软件对危险信息进行预警。通过在毕威高速公路的安装运行,系统成功地在施工期进行了监测预警,避免了不必要的人员伤亡和财产损失。 相似文献
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白酒检测技术在生产中的应用研究进展 总被引:2,自引:0,他引:2
白酒检测是对白酒进行深层次研究的必备手段,对控制白酒质量、指导生产、维持白酒市场稳定等有着积极作用。该文总结了色谱技术、光谱技术、核磁共振技术以及仿生传感器技术在白酒检测中应用现状及研究成果,分别阐述了不同检测技术在品牌、产地、酒龄鉴别、品质监控,真伪鉴别以及风味物质测定,等级划分等方面的应用情况,并对不同检测技术的建模方法在实际应用中存在的优势与不足进行对比分析。针对目前白酒检测过程中的难点与不足,对白酒检测技术在白酒生产、质量控制、市场维护中的应用发展进行展望,可为白酒的数字化发展以及从业人员的研究工作提供参考。 相似文献
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基于电容积分法测量原理,利用32位微控制器STM32F103控制双通道双切换积分(Dual SwitchedIntegrator)芯片DDC112,配合电路防泄漏电流工艺设计,实现双通道fA(飞安10-15A)级微弱电流的连续测量。利用单芯片DDC112实现I/V转换,并提供20位数字输出,使系统具有电路简化,分辨率高,干扰噪声低等特点。该系统测量分辨率达到1fA,测量时间范围:50~1×106μs,电流量程可在5×104~7×109fA范围内通过设置积分时间进行选择。 相似文献
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为提高摘酒酒精度,稳定基酒质量,达到分段摘酒的目的,该研究以酒精水溶液密度、温度、酒精体积分数关系为映射,利用最 小二乘法建立了基酒密度、酒精度和温度的最优模型,以音叉密度计监测基酒密度,通过模型转换为酒精度后,对比实测酒精度与 预测酒精度之间的差异,并在模型建立的基础上,设计了一种分段摘酒装置。 结果表明,所建模型预测平均差、平均相对误差分别在 1.36~2.84、2.2%~6.5%,无显著波动性差异,稳定性良好。 该模型配合分段摘酒装置,为白酒工业提供了一种摘酒技术手段,有利于 提升摘酒品质与产量。 相似文献
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中子探测中,由于存在非弹性散射和慢中子捕获等作用,形成了n/γ混合辐射场,增加了中子探测的复杂性。有机闪烁体因其闪烁效率高、衰减时间短、探测效率高被广泛应用于中子探测。脉冲形状甄别是根据有机闪烁体中粒子衰减时间不同引起的脉冲形状差异来甄别n/γ的关键技术。传统脉冲形状甄别方法包括时域和频域甄别方法;近年来,各种机器学习技术也相继应用于n/γ甄别,并取得较好效果。为了更好地使用有机闪烁体和n/γ甄别方法进行中子探测,我们从有机闪烁体的发光机理、脉冲形状甄别原理、有机闪烁体类型及n/γ甄别方法等方面进行了较为全面的分析和综述,并总结了有机闪烁体和n/γ甄别方法的各种性能评价指标。最后,对有机闪烁体和n/γ甄别方法的发展趋势提出了展望。 相似文献
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蒙特卡罗模拟确定γ射线衰减系数函数及参数 总被引:1,自引:0,他引:1
在中低密度样品中,γ射线的线衰减系数主要由γ射线能量和样品密度决定,采用MCNP(Monte Carlo N Particle Transport Code)程序模拟计算了多种γ射线能量和多种样品密度条件下的线衰减系数,对线衰减系数模拟值进行多元非线性回归,确定了以γ射线能量和样品密度为因变量的线衰减系数函数及参数。实验测定了三种能量γ射线在6种不同密度样品中的线衰减系数值,并与模拟所得函数值进行比较分析。结果表明,所得函数值与实验值的相对误差均在7%以内,蒙特卡罗程序计算所得函数值与实验测量值较为吻合,所采用的函数模型准确验证了线衰减系数与γ射线能量、样品密度之间的关系特征。 相似文献
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为保证在摘酒过程中基酒分段的准确,研究通过利用傅里叶变换近红外设备对整个摘酒过程中的基酒样品进行光谱采集,使用支持向量机(SVM)对最优预处理的基酒光谱建立基酒分段模型,其模型训练集的正确率为93.02%,测试集判别率为90.08%。为减少建模时间和提高模型的可靠性,使用核主成分分析(KPCA)对基酒光谱数据降维,并对此建立基酒分段模型。其训练集正确率为94.81%,测试集判别率为90.75%,相比无KPCA分析时的分段模型训练集高1.79%,测试集高0.67%。为进一步提高模型的判别能力,使用马氏距离(MD)剔除了降维后的异常数据样品,创建的基酒分段模型训练集对基酒段数的正确率为98.72%,测试集正确率为98.75%。剔除异常样品后的分段模型的训练集正确率提高了3.91%,测试集判别率提高了8%。以上研究表明了KPCA+MD+ SVM基酒分段模型能对基酒进行快速判别,为近红外光谱在自动化摘酒方面提供了一种理论可能。 相似文献
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针对诗词中意象与情感的关系,传统的研究方法过度依赖专家知识且未见大规模语料自动处理。为此提出将方面级情感分析技术应用到诗词情感分析领域,并通过对比实验选取出自动分析意象与诗词情感效果最好的方面级情感分析模型。首先采用BERT预训练模型得到诗词的初始化向量表示,再分别输入到BERT-Single、 AOA(Attention-Over-Attention)、 IAN(Interactive Attention Networks)、 MemNet(Memory Network)、ATAE-LSTM(Attention-based LSTM with Aspect Embedding)五个主流方面级情感分类模型中获取与诗词意象相关的情感分类特征向量,最后将其输入到Softmax分类器进行情感判定。实验结果表明,IAN的效果最好,Macro_F1值达到了68.16%。 相似文献