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土木工程施工中桩基础施工技术
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土木工程管理与工程造价的有效控制探析
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变电站工程中土建工程和电气工程的配合问题
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高中音乐课堂中运用信息技术的有效途径
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浅谈建筑电气工程施工中漏电保护技术的应用
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浅谈中学音乐特长生钢琴教学方式与对策
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电气设备局部放电检测方法分析
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巧“发”学生之声,喜“现”课堂之美—— 浅谈小学音乐发现课的创生构建
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数据通信网络维护与网络安全问题
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基于时间序列遥感影像的广西南流江口海岛变迁研究
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探析输配电及用电工程施工管理的问题与措施
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高速卷包设备烟支接引及烟支排空作业工装的设计与应用
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摘要:
毕节卷烟厂于2022年开始进行卷包扩能改造,卷包设备逐步由中速卷包设备改造升级为高速卷包设备。高速卷包设备由ZF19型装卸盘机连接ZJ119型卷接机组[1]与ZB416型包装机组[2],由于高速卷包设备与中速卷包设备相比,空间布局发生变化,高速卷包机组烟支输送通道顶端距离地面高约3米,在生产运行过程中由于更换生产卷烟牌号、开班生产、生产结束收班等情况,需对卷烟机烟支输送通道、包装机烟支输送通道的垂直通道段烟支进行烟支接引、烟支排空作业,由于烟支输送通道距离地面较高,作业过程需使用梯式作业平台进行登高作业,存在作业流程繁琐、作业效率低的问题,并且存在人员从作业平台跌落的安全风险,故设计一种高速卷包设备烟支接引及烟支排空作业工装,该工装可由单人在地面进行操作,且工装支撑面可根据烟支垂直通道宽度自动调节,可解决接烟及排烟作业流程繁琐、作业效率低的问题,并降低作业过程安全风险,满足高速卷包设备烟支接引、烟支排空作业的需求。
关于基层社会治理过程中应用数字党建的有效方式探索
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基于不同声波频率的底泥探测技术研究
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摘要:
声学技术是水下勘探的主要技术手段,研究典型工况下主要声学设备声波频率与其底泥穿透能力的关系,将为改进底泥分层探测方案和声学设备的选取提供技术依据。本文在典型水域(滨海、河道、水库)应用不同声波频率进行定点底泥穿透深度试验,并在同一点利用定深采样钻采集底泥柱状样,以5~10 cm间隔分层并检测每层含水率,以含水率为指标对底泥进行分类,最后,对底泥柱状样本和声波底泥穿透深度结果进行对比分析。结果表明,12~33 k Hz频段声波可穿透河床到达浮泥、流泥层。在滨海水域中,低频声波可穿透部分淤泥层,且频率越低,穿透深度越大。12 k Hz频率的双频换能器相比24 k Hz和33 k Hz具有更强的穿透能力,可满足对浮泥、流泥及部分淤泥层的探测。
核电冷源化学防控方法研究及应用
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摘要:
随着海洋生态环境的变化,海洋生物侵入已成为核电冷源安全所面临的最大挑战。因海洋生物侵入导致核电机组降功率,甚至跳机、跳堆的事件时有发生。为降低此类事件的发生频率,研究人员尝试研究新的化学手段用于防控底栖海洋生物,抑制底栖海洋生物的生长。通过化学防控试验,验证了化学手段对于防控底栖海洋生物的有效性及有效浓度。通过比较分析,最终选择氯锭作为核电站防控底栖海洋生物的化学防控药剂。研究氯锭在化学防控底栖海洋生物的过程中,余氯监测结果满足核电站冷却水含有余氯允许排放浓度为0.2 mg/L的要求,未发现氯锭投放过程对周边海域海水环境产生明显影响。基于氯锭建立的海洋生物化学防控方法比较新颖,具有一定挑战性。应用结果表明,该方法对于滨海电站冷源海地瓜(Acaudina molpadioides)防控效果较好,适用于滨海电厂冷源安全保障。
基于亚马逊热带雨林的微波辐射计定标基准分析
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摘要:
亚马逊热带雨林作为稳定地物目标,适合进行星载微波辐射计的外定标。但近些年亚马逊热带雨林受人为破坏严重,植被覆盖面积减少,植被覆盖率降低,适合进行外定标的区域较往年发生了变化。文中依据亚马逊热带雨林近些年的归一化植被指数(NDVI)的变化情况,发现纬度位于3°S~2°N,经度位于74°W~69°W范围内的区域植被覆盖率高,适合进行星载微波辐射计外定标。文中以AMSR2 L1R亮温数据为基准,对比分析了该区域在2015-2017年3 a的亮温变化趋势,并以此作为该区域的定标基准。分析发现,该区域在非厄尔尼诺事件期间的亮温变化趋势呈现出特定的季节变化规律:在每年的6-7月,亮温值达到最低;在11-12月,亮温值达到最高,7-11月波动上升,12-6月波动下降。在厄尔尼诺事件发生期间会出现亮温值异常现象。
基于机械学习理论的海冰风险短期预报研究
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摘要:
海冰管理是抵御寒区海洋资源开发海冰威胁的有效手段,海冰风险的准确、快速预测是海冰管理系统的关键组成部分。文中面向海冰管理中的冰情短时预测需求,明确了基于现场监测的海冰风险预测模式,开展了应用机械学习理论的海冰风险短时预测方法研究,并以渤海辽东湾海冰管理为例,讨论了神经网络与小波分解等非线性预测方法在冰情短时预测中的适用性。结果表明,时间序列小波神经网络在短时(6 h)冰厚预测中的预测精度与Elman神经网络相仿,而在24~48 h预测中的精度偏差较大;Elman神经网络在6 h、24 h与48 h的冰厚预测中均能保持较好的预测精度,在冰流速与来冰方向预测中,模型预测精度达到80%左右。