路由器软件的帧中继实现目前支持|路由和专线方式 帧中继软件提供下面的能力: 支持三种帧中继局域管理接口(LM)通用的实现规范 Northern Telecom, Digital Equipment

为了提高砂仓中尾砂浓密效率,实现高浓度的放砂,引入声场作为研究手段,创新性的利用声场辐射方式传播的特性,将声场非接触性地作用于尾砂浆介质中.通过设计试验,配制质量分数为40%的尾砂砂浆,在尾砂浆分别沉降15,20,25,30,35和40 min后,施加频率20 kHz,功率50 W的超声波,探究不同沉降时间后施加超声波作用对最终沉降时间和浓度的影响,同时将超声波作用在砂仓放砂阶段,并对超声波作用后不同浓度的砂浆进行流变参数测定.试验结果表明:在沉降20 min后施加超声波,砂浆沉降浓密时间最短为80 min,尾砂浆最终质量分数可达77.5%,与此同时超声波作用下可以实现砂仓稳定高浓度的放砂,放出砂浆质量分数为74.04%.对比超声波处理前后砂浆黏度与屈服应力可知,超声波可有效降低砂浆黏度22.3%,具有良好的降黏效果.超声波的振动作用,空化作用以及声流效应是使得砂浆快速浓密沉降以及放出的原因

针对地下矿突水三维可视化仿真，基于矿山复合场理论，通过对水灾漫延过程中各场量参数的空间几何性、分布性、矢量性和时序性进行分析，给出属性空间的拓扑关系，构建了地下矿突水仿真的一体化动态模型，提出了相关属性的可视化仿真方法.通过对空间场量进行体素化和场量化处理，以时间为步长，实现了水灾漫延过程的动态可视化表达.以某典型地下矿山为例，通过对相关数据进行整理分析，实现了水灾漫延过程的动态可视化仿真，验证了地下矿突水一体化模型的可行性和有效性

铁水扒渣检测系统是一套基于机器视觉的扒渣评级系统,其主要作用是采用高分辨率摄像器观察铁水罐中实时情况,通过工控机采集成像,分析图像中铁渣的厚度和范围,并对照评级工艺条件评判出扒渣的等级.本系统提高在线扒渣等级评判的自动化水平,降低工人经验判别不稳定因素的影响,实现工人的劳动保护

一、利用 Recordset对象可实现添加、删除或更新记录操作 二、利用 Recordset对象可实现数据记录的分页显示

为实现结晶器过程可视化和辅助漏钢预报技术，提出一种等值线区域填充法快速高效绘制直观的结晶器在线热像图的方法.该方法通过离散数据网格化、等值线生成和等值多边形填充绘制云图.其中，等值线生成采用网格序列法和单元剖分法结合，避免了已往的等值线追踪和二义性问题，高效准确，实现简单.将该方法与扫描母元法相比，前者绘制云图速度快，保证了精度和质量，优于后者，且算法复杂度的分析也证明了前者时间效率较高.实际应用结果表明，该方法绘制的结晶器在线热像图能很好地反映正常和非正常情况下结晶器内部温度场的特征，可满足实际生产要求

研究了一类不确定离散时间系统的鲁棒H∞预见控制问题.其中采用一种新的方法构造扩大误差系统,避免对时变的系数矩阵取差分,从而成功构造简化的扩大误差系统.然后针对所求得的不确定系统的扩大误差系统,通过引入带有预见作用的状态反馈,研究鲁棒H∞保成本控制问题,得到确保鲁棒H∞控制器存在的充分条件及H∞状态反馈控制器的设计方法.该条件可以通过求解一个线性矩阵不等式优化问题而实现.所得控制器回到原系统就得到带有预见作用的最优预见控制器.而且,通过引入积分器,实现闭环系统对目标值信号的鲁棒无静差跟踪.最后的数值算例说明了本文理论的有效性

在贝叶斯理论框架下, 提出了一种基于多源数据融合的深埋硬岩隧道围岩参数概率反演方法.首先, 分析硬岩隧道常用的启裂-剥落界限本构模型中围岩单轴抗压强度、启裂强度与抗压强度比及抗拉强度三个参数不确定性来源, 确定其概率统计特征; 其次, 利用粒子群算法优化多输出支持向量机, 建立反映反演参数与隧道监测数据间非线性映射关系的智能响应面; 最后, 结合贝叶斯分析方法构建概率反演模型, 运用马尔科夫链蒙特卡洛模拟算法实现了围岩参数的动态更新.将该方法应用到某深埋硬岩隧道中, 利用反演的围岩参数计算隧道拱顶下沉点、周边收敛点变化值及开挖损伤区深度, 与监测数据吻合较好.结果表明, 该方法可以实现围岩多参数快速概率反演, 更新后的参数可用于硬岩隧道施工安全风险评估与结构可靠性设计

近年来，无人机入侵的事件经常发生，无人机跌落碰撞的事件也屡见不鲜，在人群密集的地方容易引发安全事故，所以无人机监测是目前安防领域的研究热点。虽然目前有很多种无人机监测方案，但大多成本高昂，实施困难。在5G背景下，针对此问题提出了一种利用城市已有的监控网络去获取数据的方法，基于深度学习的算法进行无人机目标检测，进而识别无人机，并追踪定位无人机。该方法采用改进的YOLOv3模型检测视频帧中是否存在无人机，YOLOv3算法是YOLO（You only look once，一次到位）系列的第三代版本，属于one-stage目标检测算法这一类，在速度上相对于two-stage类型的算法有着明显的优势。YOLOv3输出视频帧中存在的无人机的位置信息。根据位置信息用PID（Proportion integration differentiation，比例积分微分）算法调节摄像头的中心朝向追踪无人机，再由多个摄像头的参数解算出无人机的实际坐标，从而实现定位。本文通过拍摄无人机飞行的照片、从互联网上搜索下载等方式构建了数据集，并且使用labelImg工具对图片中的无人机进行了标注，数据集按照无人机的旋翼数量进行了分类。实验中采用按旋翼数量分类后的数据集对检测模型进行训练，训练后的模型在测试集上能达到83.24%的准确率和88.15%的召回率，在配备NVIDIA GTX 1060的计算机上能达到每秒20帧的速度，可实现实时追踪

金属锰湿法电冶过程是一个典型的远离平衡态的非线性体系，直流作用下会出现电化学振荡、金属分形等非线性行为而引发体系额外的能耗。本文提出一种超混沌电流电解的新模式，通过引入超混沌电路代替原有直流电源来实现。超混沌电流作用下，采用恒电流极化曲线、阳极极化曲线、塔菲尔测试等分析方法和X射线衍射分析、扫描电子显微镜的表征方法，研究铅合金阳极电化学振荡行为与阳极沉积的锰氧化物之间的关联。研究结果表明，在电流密度为350 A·m?2恒电流极化30 min后，超混沌电流极化作用下电位振荡的平均振荡周期较直流极化提高5.6 s，平均振幅降低 38 mV；超混沌电流作用下阳极生成的MnO2，其表面较为致密平整，在一定程度上可以提高铅合金阳极析氧反应活性和耐腐蚀性。综合分析可知，将超混沌电流运用于金属锰电解过程，可以实现对阳极电化学振荡的有效调控，为进一步降低电解过程能耗和污染排放提供新思路