摘要：本研究旨在解决热轧板带厂加热炉步进梁液压控制系统中超调量过大的问题,通过对其控制方法的优化研究,提高系统的稳定性和运行效率。针对当前系统中存在的超调现象,采用PLC技术来实现对热轧板带厂加热炉步进梁速度的动态控制。通过精确的编程和逻辑设计,PLC系统能够实时监测步进梁的运行状态,并根据实际需求进行动态调整,从而有效降低了超调量。在优化过程中,将传统的“6+1”运行模式转变为“4+1”运行模式,实现了液压主泵运行模式的优化。这一改进不仅简化了操作流程,还提高了系统的响应速度和稳定性。同时,基于闭环同步控制理论,实现了对步进梁升降液压的优化控制。实际应用案例表明,优化后的控制方法在实际生产中取得了显著的效果。超调量得到了有效降低,步进梁的运行更加稳定,热轧板带厂的整体运行生产稳定性也得到了显著提升。本研究不仅为热轧板带厂加热炉步进梁液压控制系统的优化提供了新思路和方法,还为类似系统的控制优化提供了有益的参考。

摘要：卸卷小车是热轧板带生产线和平整线上最常用的钢卷运输设备,用于装卸卷取机内钢卷并运输至特定位置,其结构主要包括水平行走和竖直升降两部分。卸卷小车长期在重载、高频率重复动作的工况下工作,维修的便捷性是小车选型的重要考虑因素。卸卷小车结构设计以及受力分析方面,应用有限元分析的技术已非常成熟且应用效果较好。

摘要：为解决遥感图像场景下多尺度目标检测准确率低的问题,提出DAFFNet遥感图像目标检测算法。该算法基于SSD进行了三方面的改进:为增强多尺度特征信息的获取能力,设计一种基于分组的特征融合方法;引入基于注意力机制的多维度特征优化方法,来解决复杂背景下目标分类困难的问题;将Focal loss作为新的边界框置信度损失函数,令模型聚焦于难分类的正样本,以改善正负样本不平衡对目标分类所造成的干扰。在遥感公共数据集NWPU VHR-10上进行模型评估,实验结果表明,该算法相较于原算法均值平均精度提高5.1百分点,能有效地提高遥感图像目标检测准确率。

摘要：为研究强降雨下山洪与漫坝耦合灾害对下游居民的影响程度和范围,应用HEC-RAS软件构建暴雨山洪与山坪塘漫坝多灾害耦合模型。首先,以重庆市巴南区某山坪塘为研究对象,根据巴南区暴雨强度公式设计不同重现期的降雨雨型;其次,借助数字高程数据对山坪塘进行原始构建,采用参数化模型对溃坝楔口参数进行预测,结合物理溃坝机制模拟漫坝过程;最后,选取洪水深度、洪水流速和洪水滞留时间等3个评价指标进行洪水风险分析。研究结果表明,突发强降雨下的山洪形成迅速且山坪塘发生漫坝的机率极大;山坪塘漫坝会加重附近区域的洪水风险等级。

摘要：提出了一种超临界CO_(2)射流混合器并建立射流模型,通过CFD模拟优化喷嘴结构和射流工况,最终确定涂料和超临界CO_(2)的最优混合效果。曲面响应分析法结果表明,各因素对射流破碎段湍动能的影响程度由大到小依次为压力、温度、喷射锥角。湍动能随压力的升高先减小后增大,随温度的升高而增大,随喷射锥角的增大先增大后减小。结合实际喷涂条件,在10 MPa、60℃条件下,从18°喷嘴锥角射出的超临界CO_(2)可在射流破碎段产生大于3000 m^(2)/s^(2)的湍动能。该研究结论可为超临界CO_(2)射流混合器的优化设计提供理论指导。

摘要：1986年度诺贝尔奖授奖仪式上,有位身材纤小,满头灰发的女获奖者,她就是50年代因发现“神经生长因子”而为医学开拓一片新领域的里塔·莱维·蒙塔尔希尼教授。年逾八旬的里塔一生未嫁,将全部身心贡献给科学事业。她的人生旅程虽近终端,但其事业也走向辉煌的顶点。1987年6月,一枚标志着美国最高科学荣誉的“国家科学奖章”又别在了里塔的胸前,此外,哈维学会、美国艺术与科学院、美国国家科学院、比利时皇家医学院、意大利国家科学院、欧洲科学艺术暨文学院、以及佛罗伦萨艺术与科学院,都吸收她为院士或会员。设在罗马的教皇科学院聘请她为该院第一名女院士。 1988年。

摘要：昭君黄河特大桥主桥为主跨150 m多跨长联变截面波形钢腹板PC组合箱梁桥,为世界上目前在建的联长最长的梁式桥。由于桥位处黄河河道及河滩地势平坦,桥面排水长度长,根据黄河水源保护要求,桥面污水不能直接排入黄河,环保要求高。桥面长距离范围纵向排水是设计中需重点考虑的问题,现就昭君黄河特大桥排水设计进行研究讨论,所得结论可为以后类似的桥梁设计提供一定的技术参考。

摘要：按反应物状态进行实验装置归类湖南师大附中（４１０００６）谭富桃近几年，高考化学实验转向于考察综合设计实验的能力（即由多种仪器或多种装置按某种目的进行串联组合成一套装置而完成某种实验）。考生答题时感到惘然，下手不准，错误率特别大。究其原因有：一是对各类...

摘要：湖南省株洲市田心中学谭富元罗玉林如果你是“科技小达人”,可以制作发明作品、设计水火箭、参与遥控飞机障碍赛、利用搭建的抛石机攻城;如果你不太擅长动手操作,可以用画笔或创意剪纸描绘心中的科技梦想;……在株洲市石峰区第九届中小学科技节上,热爱科学的中小学生都可以“露两手”。

摘要：基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的目标检测算法有着鲁棒性强、准确度高等优点,被广泛用于计算机视觉任务领域.然而,CNN参数量大、计算量大的特性使得其难以在边缘计算平台实时实现,为此,本文针对目标检测网络Skynet进行结构优化,并基于高效的层内并行流水的加速架构,在现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array,FPGA)上对其进行实时实现.该方法对Skynet进行剪枝,合并其卷积层与归一化层,利用(Kullback-Leibler,KL)相对熵及极大值量化方法对权重及特征图进行8 bit定点量化,同时将偏置参数及缩放系数定点化,并合并激活操作与饱和截断操作,在减少存储量和计算量的同时,加快前向推理速度.此外,以滑窗操作为基础,采用通道及像素并行计算,设计深度可分离卷积的流水策略,将串行的前向推理结构优化为并行流水的结构,极大减少了前向推理的时间.实验表明,在UA-DETRAC数据集上,本文实现的系统识别精度为0.752,在160×160的图像分辨率上,速度达到115FPS,与CPU相比,提速11倍,达到了GPU的75%,功耗分别为CPU的10.6%,GPU的7.43%,而且,与同类基于FPGA的CNN加速工作相比,本文方法在速度和能效比上均表现最优.