一、连续系统与采样系统暂态特性比较(有无采样开关,有无零阶保持器)

11.2萃取操作的原理 11.2.1萃取操作过程及术语 对于液体混合物的分离,除可采用蒸馏的方法外,还可采用萃取的方法,即在液体混合物(原料液) 中加入一个与其基本不相混溶的液体作为溶剂,造成第二相,利用原料液中各组分在两个液相中的溶解度 不同而使原料液混合物得以分离。液液萃取,亦称溶剂萃取,简称萃取或抽提。选用的溶剂称为萃取剂, 以S表示;原料液中易溶于S的组分,称为溶质,以A表示;难溶于S的组分称为原溶剂(或稀释剂)

当激光照射到金属表面时,其反射光形成特有的衍射象,检出这种衍射象的形状和分布就可检测表面的粗糙度状态及其它各种缺陷。本文研制的装置是为了开展自动检测薄纲带表面质量的研究而设计制作的。为了提高扫描光点的分辨率,改善扫描的线性,扫描器采用了扩束装置和F-θ镜头。对扫描器的核心元件——旋转多面镜的设计进行了理论计算,推导了半径和面数的设计公式,并提出了扫描效果的合理取值问题。接收器采用了大面积的圆-直变断面光导纤维传光束。在实验室对廿辊轧制的薄钢带表面情况进行的检测试验表明,本文介绍的装置可以检测钢带表面上线度在10μ以上的缺陷

一、Z变换的思想来源于连续系统。 二、Z变换在采样系统中的作用与L变换在连续系统中的作用等效。 三、Z变换可以看作是采样函数L变换的一种变形

如上节所讲,采样会破坏系统的稳定性,所 以在设计采样系统时最先考虑的是稳定性。 对采样系统稳定性分析主要建立在Z变换的 基础上

铁矿石烧结烟气中含有较高浓度的CO（体积分数0.5%～2%），因此对其进行CO脱除意义重大。为了探究不同类型催化剂的催化效果，采用浸渍法制备了Pt涂层蜂窝金属催化剂和铁铈氧化物催化剂，并通过X射线荧光光谱分析（XRF）对其组分含量进行了分析。二者在模拟烧结烟气中进行CO脱除性能的对比实验，活性测试表明，不同CO初始体积分数、烟气温度以及水汽含量对CO催化氧化的脱除效率影响较大。当模拟烟气中不含水汽的时候，二者在180 ℃及更高温度下对CO的脱除效率均能达到60%以上。反应温度为180 ℃，水汽体积分数为11.7%时，Pt负载型催化剂中的CO转化率为63.9%，而该条件下Ce改性Fe2O3催化剂的CO转化率仅为34.9%。当温度在180～300 ℃范围内，Pt负载型催化剂具有较好的抗水性，且继续升高温度，水汽体积分数增加对催化剂效率的负面影响更显著。如水汽体积分数从0增加到27.1%时，与180 ℃时的催化效率相比，Pt负载型催化剂在240 ℃时的催化效率由73.9%降至62.3%，降幅远远增大。另外，对这两种催化剂进行了抗硫性测试。当水汽体积分数为0时，Ce改性Fe2O3催化剂抗硫性更佳，但当SO2和水汽同时存在的情况下，Pt负载型催化剂具有更好的抗硫性。因此，在实际烧结中建议采取高效的脱硫措施并布置脱水层以减少其对于催化剂的负面影响

采用不同的超声外场处理熔体工艺, 研究了其对铸锭质量的作用机理与改善效果. 针对保温(750℃)和空冷(从750℃空冷7 min 10 s至约650℃)两种不同温控状态下的ZL205A铝合金熔体, 分别进行相同参数的超声场处理, 研究超声场对凝固组织的影响规律, 并利用力学拉伸实验进行验证. 研究结果表明: 在保温状态下对熔体施加超声处理, 具有较好的除气与改善第二相组织分布的效果; 在空冷状态下施加超声处理则可以消除集中缩孔, 显著细化晶粒; 当在保温和空冷条件下全程采用超声处理, 铸锭内部质量的改善效果最佳. 力学性能的测试结果与铸锭凝固组织的变化规律具有一致性, 验证了上述结论. 综上, 对不同温控状态下的熔体施加超声处理, 对熔体凝固过程的影响不同, 对铸锭内部质量的改善效果也各有侧重

历史进入20世纪90年代以后,随着科学技术的进步和生产力的发展,顾客(Customer)消费水平不断提 高,企业之间的增加。3”是用户需求多样性与市场变化不确定性的根源,同时也是促进企业 个市场需求的不确定性大大 on)日益加剧,加上政治、经济、社会环境的巨大变化( Change),使得整 不断提高自身竞争能力的外在压力。企业面对一个变化迅速且无法预测的买方市场,为了提高竞争力,采 20世纪60年代以前,盛行的方法是通过确定经济生产批量、安全库存、订货点,来保证生产的稳定性, 但由于没有注意独立需求和相关需求的差别,采用这些方法并未取得期望的成果。60年代中期,出现了 物料需求计划(Material Requirements Planning,简称MRP),较好地解决了相关需求管理问题

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

第一节引言 集成电路按其制造材料分为两大类:一类是硅材料集成电路,另一类是砷化镓。目前 用于ASIC设计的主体是硅材料。但是,在一些高速和超高速ASIC设计中采用了GaAs材 料。用GaAs材料制成的集成电路,可以大大提高电路速度,但是由于目前GaAs工艺成品 率较低等原因,所以未能大量采用