多孔SiO2分子巢制备多功能涤纶纤维试验研究

针对传统PET材料不具备抗菌、不耐洗等问题,以煎煮法为基础,以草珊瑚、艾叶和薄荷为原料,制备含植物活性成分的溶液,其具有抗菌、杀菌的作用;以溶胶-凝胶法为多孔材料制备方法,用十六烷基三甲基溴化铵、十二烷基苯磺酸钠表面活性剂为模板剂,正硅酸乙酯为有机硅源,氨水为催化剂,乙醇和乙醚为助溶剂,在水-乙醇-乙醚体系中合成多孔二氧化硅微球;然后,多孔二氧化硅微球与提取液混合制备含植物活性成分的多孔二氧化硅分子巢;最后以制备的多孔二氧化硅分子巢与普通的聚酯切片用熔融纺丝工艺进行造粒、纺丝,得到具有抗菌、杀菌和耐洗的多功能涤纶纤维.通过SEM微观观察和力学性能测试、抗菌试验、耐洗性测试,对上述制备的多功能涤纶纤维性能进行验证.结果表明:在模板剂总浓度为0.029 mol·L-1、V醇:V醚=20:20、两种表面活性剂比为4:1时,得到的多孔SiO2微球排列规整;当多孔二氧化硅分子巢掺量(质量分数)在0.5％～1％时,通过熔融共混纺丝得到的新型多功能涤纶纤维力学性能表现最优;当多孔二氧化硅分子巢掺量(质量分数)在1％时,得到的新型多功能涤纶纤维的抗菌性能达到87.9％.而二氧化硅分子巢掺量越高,纤维材料越耐洗.以上结果说明本试验制备涤纶纤维的方案可行.     

新型钢丝圈清洁器的使用效果

为了解决钢丝圈挂花问题,阐述了LH001新型钢丝圈清洁器的特点和应用效果;通过试验说明使用新型钢丝圈清洁器断头率低,基本无挂花,纺纱效果好。指出:新型钢丝圈清洁器是普通钢丝圈清洁器的更新换代产品,值得推广。     

深度学习识别光网络单元故障的设计与应用

为解决依赖装维上门鉴别光网络单元故障带来的不便,可以从机器视觉入手实现自动化故障识别。近年,ImageNet挑战赛的成功推动了物体识别技术的跨越式发展,特别是基于卷积的深度学习技术在视觉识别方面已经达到人类水平,为光网络单元故障的自动识别提供了技术基础。文章对识别光网络单元的工作状态进行了研究,将设备工作状态分为7个场景,提出了利用手机APP采集图片识别故障的解决方案并投入了实际生产;重点阐述了深度学习模块的设计与实现,提出一种通过算法整合的方式综合运用物体检测和图像分类算法,分3阶段逐步求精,解决了图片过滤,光网络单元型号和状态识别等问题,实现了基于计算机视觉自动识别光网络单元故障。从数据上看产品的端到端准确率超过84%,识别速度达到10 FPS,月均提供服务超过1万人次,在减少用户等待的同时节约了人力资源。     

用于制备膨体颗粒调剖剂的含油污泥除油技术研究

利用含油污泥制备膨体颗粒调剖剂用于调剖堵水是一种新的污泥资源化技术，研究了含油污泥的预处理方法，尤其是除油技术。分别使用热水酸洗、热水酸洗／除油剂对污泥进行了除油试验，并以干泥含油率为指标考察了pH值、水与泥质量比、除油剂用量对除油效果的影响。试验结果表明，在水与泥质量比为2．0、pH值为6．0、45℃条件下，用矿化水热水酸洗可使干泥含油率从31．5％降至19．4％。同样条件下，除油剂用量为40．0mg／L时，热水酸洗／除油剂处理能使干泥含油率进一步降至11．2％。聚合试验结果表明，经热水酸洗／除油剂处理后的污泥能够聚合得到胶块强度高、膨胀倍数高的膨体颗粒调剖剂。     

几何变奏曲

准确把握物体的轮廓，最正确的方法是先用几何构图定形，这是对复杂形体的简化和概括。本案的设计初衷就是想借几何形的纯粹和洗练来打造空间。     

起升中四腿落地式K型井架及底座的应力分析

针对在用四腿落地式K型井架在起升中井架与底座存在的问题,文章以JJ162/42-K型井架为例,采用I-DEAS有限元软件对起升过程中处于各角度时的井架及底座做了应力分析,并将其结果与两腿落地式K型井架进行了比较。分析表明,四腿落地式K型井架及底座在井架刚起升时,应力值较大,存在安全隐患。为了增强在井架起升过程中底座的安全性,建议在底座上井架2个铰支座之间加焊加强钢板,并加大井架前立柱铰支座的尺寸。     

可并联逆变器中的同步控制技术及其实现

论述了可并联逆变器中的同步控制技术及其实现方法。在分析了同步的重要性之后，提出了抢占与并发相结合的同步控制策略及其实现方法，实践证明该方法具有很高的控制精度。     

两段式热脱焦油煤气炉在环形加热炉上的开发应用

介绍了两段式煤气发生炉热脱焦油煤气在无缝钢管环形加热炉上的开发与应用 ,以及两段式煤气发生炉热脱焦油煤气站的设计和采用热脱焦油煤气代替重油所产生的经济效益     

基于MFQ的补丁优先算法的研究与实现

目前采用的视频流调度算法，没有充分利用补丁流满足服务率高而占用系统资源少的优势，系统效率较低．为了提高效率，提出了一种基于MFQ的补丁优先算法，并给出了该算法的系统流程。通过对实验结果的比较，该算法在用户请求撤销率、节目调度不公平性和用户等待时间方面有明显的优越性．