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题名纳米级合金钢材料力学特性的性能研究
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作者
陈阳蕾
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机构
福建水利电力职业技术学院建筑工程学院
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出处
《山西师范大学学报(自然科学版)》
2025年第3期71-77,共7页
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文摘
随着科技的迅猛进步,对材料性能提出了更为严格的要求,研究对纳米级合金的制备以及合金特性进行了深入研究.首先对纳米级合金材料实施选取,了解纳米级合金元素的制备过程.通过机械合金化法获得球磨机内物料转速不同的三种状态,通过还原法将金属离子还原,然后与修饰剂发生相互作用,从而合成具有修饰剂表面处理的合金颗粒.运用能源色散X射线光谱,依据测量材料中元素的X射线特征峰来确定其化学组成,可以获取样品不同区域的元素分布信息,进一步研究材料的组成和性质.实验结果表明,H418钢塑韧性和硬度最高,H419钢强度最高,H407钢强度和硬度最低.H418钢的第二相尺寸最小,呈现出最大的弥散程度;相比之下,H419钢的第二相尺寸最大,且其数量较多.
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关键词
材料性能
纳米级合金
还原法
金属离子
H418钢
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Keywords
material properties
nanoscale alloy
reduction method
metal ions
H418 steel
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分类号
TP543
[自动化与计算机技术]
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题名机械加工制造中自动化技术的应用研究要求
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作者
马引劳
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机构
西安飞机工业(集团)有限责任公司
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出处
《今日自动化》
2019年第8期17-18,共2页
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文摘
机械制造业对于我国的经济发展来说是极为重要的,随着我国工业和各方面技术的不断发展,很多领域的生产活动都已经变得更加具有智能化的特征,其中应用程度相对比较高的就是自动化操控技术生产制造活动。智能化让这一系的生产制造活动工作效率以及工作品质,获得了很大提升,文章主要讨论了现代自动化机械加工制造系统的主要构造原理以及运行原理。
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关键词
机械制造
智能化
自动化技术
发展趋势
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分类号
TP543
[自动化与计算机技术]
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题名机械制造与自动化设计中节能设计的概述
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作者
施源英
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机构
宁波考比锐特汽车科技有限公司
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出处
《今日自动化》
2019年第8期19-20,共2页
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文摘
社会经济的发展,工业正向智能化、自动化方向发展。推动节能产业发展是科学家们关注的焦点。文章将介绍机械制造和自动化的发展。分析了节能设计理念在机械制造及自动化设计中的应用,为相关工作者提供参考。
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关键词
机械制造
自动化设计
节能设计
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分类号
TP543
[自动化与计算机技术]
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题名矿山机电自动化技术创新应用研究
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作者
毛涛
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机构
国家能源集团神东煤炭集团哈拉沟煤矿
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出处
《今日自动化》
2019年第7期54-55,共2页
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文摘
随着信息技术的发展,煤矿机电设备自动化程度不断提高,煤矿生产效率也显著提高,解决了传统生产过程中的资源浪费和对人力的依赖等问题,也缓解了煤矿产能与需求间的矛盾。文章通过探究煤矿机电自动化技术的创新应用,以推动煤矿生产技术发展提供理论依据。
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关键词
煤矿机电
自动化技术
创新应用
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分类号
TP543
[自动化与计算机技术]
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题名基于数据挖掘的园区综合能源消耗实时监测方法
被引量：3
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作者
寇健
李枫
严思唯
耿晶晶
朱栋
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机构
国网上海奉贤供电公司
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出处
《自动化与仪器仪表》
2020年第12期219-222,226,共5页
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基金
国网上海电力公司科技项目(No.52092319000Y)。
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文摘
对园区综合能源消耗进行实时监测对于保证电力正常供应以及节能减排具有重要意义。为此,针对当前三种基于统计学、深度学习和支持向量机的异常能耗监测方法存在的灵敏度不足的问题,提出一种基于数据挖掘的园区综合能源消耗实时监测方法。该方法首先利用中间件进行园区综合能源消耗数据采集,然后对其进行预处理,包括属性选择、数据离散化、缺失填补以及数据约简,接着将处理好的数据作为样本,利用数据挖掘中的决策树算法构建分类模型,实现园区综合能源消耗异常监测。结果表明:与当前三种传统异常能耗监测方法相比,利用基于数据挖掘的方法进行园区综合能源消耗实时监测,灵敏度更高,说明本方法能在更短的时间内监测出园区综合能源消耗异常。
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关键词
数据挖掘
综合能源消耗
监测方法
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Keywords
data mining
comprehensive energy consumption
monitoring methods
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分类号
TP543.6
[自动化与计算机技术]
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题名基于深度迁移学习的钢琴演奏手势识别技术研究
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作者
黄丹
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机构
南昌航空大学
阜阳幼儿师范高等专科学校
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出处
《河北北方学院学报（自然科学版）》
2022年第9期1-7,13,共8页
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基金
2019阜阳幼儿师范高等专科学校校级质量工程项目:“大规模在线开放课程(MOOC):儿童古筝教学”(ZLGC2019MOOC001)。
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文摘
应用传感器实现钢琴教学时,为随时获取钢琴演奏者的演奏手势是否规范,需要合理的钢琴演奏手势识别技术,为此提出基于深度迁移学习的钢琴演奏手势识别技术研究。采用IU-EKF算法实现钢琴演奏手势的定姿,获取演奏者的演奏手势姿态,将该演奏手势信息作为数据样本,利用MEMS惯性传感器采集钢琴演奏手势姿态数据,并通过状态空间模型做出手势姿态估计。以该模型为基础,利用多特征提取方法,获取手势特征,并对不同特征作出归一化处理,将处理后的结果输入到极限学习机(VGG-16)网络模型中,通过该模型的深度迁移学习与训练,实现钢琴演奏手势的识别。经实验验证:该方法能有效提取演奏者手背、手指下关节、手指上关节的各角度特征,且相较于其他方法该方法具有较高的识别精度,能够在不同的时间有效识别手指上、下关节俯仰角的变化情况。
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关键词
深度迁移学习
钢琴演奏手势
手势识别
VGG-16
惯性传感器
融合定姿
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Keywords
deep transfer learning
gesture for piano playing
gesture recognition
VGG-16
inertial sensor
fusion pose determination
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分类号
TP543.6
[自动化与计算机技术]
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