焊接烟尘的危害与处理

从焊接烟尘的成因、特性及对操作者健康危害入手,在充分借鉴国内外相关处理技术与设计理念的基础上,针对我国一般工业企业的实际情况提出相应的处理方法。对焊烟处理的技术方法发展进行了归纳与展望。为进行工厂焊烟处理设计提供了参考。     

面向动态时间弯曲距离的灰关联聚类方法研究

灰色关联聚类是灰色系统分析的重要研究领域.现有的灰关联聚类方法在处理不同长度序列数据时,通常采用补齐或删除数据方式进行处理,增加了系统的不确定性.在动态时间弯曲距离基础上,提出了一种新的灰关联聚类方法,通过计算序列间距离矩阵的最短路径来度量相似程度,最终完成序列的灰关联聚类.该方法无需对序列数据进行人工干预,具有更强的鲁棒性.实验结果表明,在处理不同长度数据序列时,聚类结果更为准确.     

我国现代城市住区可持续发展影响因素探析

作为城市的基本构成单元,城市住区的可持续发展是城市系统可持续发展的重要环节,本文详细分析了当前我国城市住区可持续发展的影响因素,包括房地产开发企业为主导的房地产开发模式,"居住小区"为核心的建设模式及以国家强制性标准为依据的城市居住建筑节能现状。     

CO_2电弧焊和MAG焊应用比较与分析

对CO2电弧焊和MAG焊的特点、原理、工艺性能、经济性等进行了多方面的比较和分析,介绍解决实际生产中的一些问题的办法,对某结构件工厂焊接工艺进行比较、选择,得出最优化方案。     

正交约束优化问题的一阶算法

带有正交约束的矩阵优化问题在材料计算、统计及数据分析等领域中有着广泛的应用.由于正交约束的可行域是Stiefel流形,一直以来流形上的优化方法是求解这一问题的主要方法.近年来,随着实际应用问题所要求的变量规模的扩大,传统的流形优化方法在计算上的劣势显现出来,而一些迭代简单、收敛快的新算法逐渐被提出.通过收缩方法、非收缩可行方法、不可行方法三个类别分别来介绍求解带有正交约束的矩阵优化问题的最新算法.通过分析这些方法的主要特性,以及应用问题的要求,对这类问题算法设计的研究进行了展望.     

生物细胞在极低频电磁场中的效应

探讨极低频电磁场对洋葱根尖细胞及人肺成纤维细胞生物学特性的影响.对生长发育过程中洋葱根和体外培养的人肺成纤维细胞进行50 Hz,3 mT极低频电磁场(ELFMFS)处理,对洋葱根的外部形态及细胞有丝分裂指数、染色体形态等进行观察分析,对人肺成纤维细胞进行增殖量比较及凋亡分析.结果表明:50 Hz,3 mT ELFMFS在20 ℃时对洋葱根的生长量无明显影响,但在30 ℃下对洋葱根的生长起抑制作用且可导致根生长异常;正常培养条件下,ELFMFS照射组人肺成纤维细胞生长受到抑制,有细胞凋亡发生.ELFMFS与温度的叠加效应(50 Hz,3 mT,30 ℃)可对洋葱根的生长及根尖细胞的增殖产生重要作用,ELFMFS对人肺成纤维细胞的生长起抑制作用并可引起细胞凋亡.     

焊接机器人在汽车零部件生产中的应用实例分析

从焊接工艺、采用机器人焊接必要性及机器人焊接线的组成,机器人夹具设计、实现柔性化等方面入手,在对某产品座椅、某产品底盘焊接车间设计的基础上,对焊接机器人在汽车座椅、底盘焊接线中的应用、特点作一些介绍。     

轻量化YOLOv4的安全帽佩戴检测方法

为了平衡深度学习网络在网络深度、模型效果和易用性之间的关系,针对安全帽佩戴检测,提出一种基于轻量化模块的改进YOLOv4网络。在主干网络中,采用深度可分卷积和压缩激励机制所组成的模块替换残差块,在不进行内部堆叠的情况下,减少网络的深度和参数量;在聚合网络中,采用反向注意力机制模块增加目标物体的显著信息,使网络获取的特征包含更丰富的细节信息。在公开的安全帽佩戴图像数据集上进行的实验表明,提出方法的模型大小为106.4 M,相比原网络减少了149.9 M,网络检测的平均精确度均值比原网络有所提升,验证了轻量化目标检测方法及其在安全帽检测应用中的有效性。     

河北省大遗址保护与体验式旅游开发策略研究

大遗址是先人留给我们的宝贵财富,极具特色的文化旅游资源。针对大遗址保护和旅游开发存在的实际问题,提出大遗址"体验式"旅游的新模式。它既可以使大遗址遗产文化的完整性和原真性得到有效的保护,又可以不断增强游客的旅游体验,最大限度的发挥旅游开发对地方经济发展的带动作用,很好的解决了大遗址保护与开发利用之间的矛盾。     

基于动态时间弯曲距离的灰关联度量方法及其应用

传统灰关联度量对于长度不同的序列采用删除较长序列数据?均值?GM(1,1)模型预测等方法进行补齐,导致不确定性信息增加,造成不必要的信息损失? 将动态时间弯曲思想引入灰关联度量中,提出一种自适应序列长度的灰关联度?该方法无需补齐序列数据,利用序列间距离矩阵的最短路径作为相似判 定依据?在此基础上,进一步构建了相应的灰关联度量方法,有效解决了序列数据长度不一致问题?为了证明方法的有效性,将其应用于分类算法设计中,取得了较为优异的测试结果?