摘要：为了使板坯在轧机咬入之前温度均匀、表面氧化轻微,综合分析了目前常用加热炉的优点和存在的不足,设计了一种新型的钛及钛合金板材轧前加热装置。该装置的主体包括一个箱式辊底电炉和一个替换工作辊道组,它们可根据需要随时上线或离线移动。与其它加热炉相比,该装置距离轧机更近,板坯出炉后的运输时间更短,最终入轧机前的板坯仍保持高的加热质量。该装置除了可进行钛及钛合金板坯的轧前加热、快速补温外,还可兼顾部分成品退火处理。其生产模式灵活,大大提高了设备的利用率和生产效率。

摘要：微格栅砌体是一种集耐火特性和绝热特性于一体的新型炉体砌筑材料。利用有限元分析程序ANSYS对微格栅砌体的结构力学特性进行了模拟分析。对微格栅砌体应力分布的定量分析表明:微格栅砌体完全能够满足工业炉炉体的力学性能要求。另外,对微格栅孔型结构变化对砌体应力分布的影响进行了系统研究,为微格栅砌体的优化设计提供了依据。

摘要：图像在采集和传输过程中往往受到噪声污染,去噪任务是图像预处理中的重要步骤.现有的基于深度学习的图像去噪方法往往只进行单次的去噪,容易产生过于平滑或者太多噪点未去除的结果且无法恢复.因此,本文提出了一种基于循环神经网络的多阶段图像去噪方法.该方法包括两个去噪阶段,通过调整两个阶段的训练权重可以使得第1阶段的去噪结果包含部分未去除干净的噪点和更多细节信息,然后将第1阶段提取的特征通过门控循环单元传递到第2阶段,再进行第2个阶段的去噪.同时,为了使深度网络的训练更稳定,本文还设计了一个估计噪声分布的子网络,用于从噪声图像中估计噪声的分布.最后,将噪声分布和噪声图像拼接,作为网络的输入来训练去噪网络.实验结果表明,本文的基于循环神经网络的多阶段图像去噪方法具有先进的去噪性能.