V3N钢工业生产钢材之碳化物颗粒比普通18-4-1钢及相同W、Mo、V含量的含钴钢细小,机械性能基本达到在研制初期所报导的水平,硬度、强度及韧性与M42及HSP-15钢基本相同,但高硬度(HRC69)下的脆化倾向较小;抗回火软化性较高,但高温硬度较低。加工几种典型的难切材料时,切削性能达到含5-8%钴的超硬型高速钢之水平

以膨脹及磁性測量方法研究了p18高速鋼在回火時奧氏體的穩定化現象。經發現、經催化作用以後,在冷卻過程中保溫,使M'溫度降低和在室溫時殘余奧氏體量增加(Δγ')。穩定化的程度因保溫時間的增長而增加,直至達到一定的(ΔM')最大數值。穩定化作用在開始時進行得極快。在M'以上保溫,增高保溫溫度使穩定化的初速及(ΔM')最大和(Δγ')值都減小。相反,在M'以下保溫,增高保溫溫度,使Δγ'值增加。文中提出了可能的解釋

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❖地图中的实线表示马里兰州威考密科县中扫雪区域中的二车道马路，虚线表示州属高速公路。一场雪后，从位于地图*标记地点以西4英里的二处车库派出二辆扫雪车。求用两辆扫雪车扫清马路上的雪的有效的方法，扫雪车可以利用高速公路进出扫雪区。❖假设扫雪车既不会发生故障也不会停顿，在交叉路口不需特别的扫雪方法

针对非结构环境下高速公路绿篱修剪机器人手臂实时准确避障问题, 提出一种基于扰动人工势场法的避障路径规划解决方法.根据绿篱隔离带与障碍物分布情况, 设计智能修剪机器人执行机构, 构建包络障碍物简化模型, 分析机械臂与障碍物的碰撞条件, 求解机械臂在修剪过程中的避碰空间.引入斥力场调节策略来优化势场模型, 建立斥力场扰动机制调整斥力影响方式, 消除传统算法中的局部极小点、目标不可达等现象.在避碰空间内, 应用扰动人工势场法对机械臂进行路径规划仿真, 仿真结果表明, 机械臂跳出局部极小点, 灵活顺利避障, 成功抵达目标点, 验证了该方法的有效性和可行性

深度神经网络技术用于机械设备故障诊断展现出了巨大潜力，但繁重复杂的计算量对计算机硬件提出了严苛的要求，严重限制了其在实际工程中的应用。基于此提出一种新型的轻量级神经网络ShuffleNet，用于高速列车轮对轴承故障诊断研究。该网络模型基于模块化设计思想，包含多个高效率的ShuffleNet单元，通过运用分组卷积与深度可分离卷积技术极大改善了传统卷积操作的运算效率；同时使用通道混洗方法克服了通道分组带来的约束，改进了网络的损失精度。实验分析表明，所提网络模型可有效用于复杂工况下高速列车轮对轴承故障诊断，相比传统卷积神经网络、残差网络和Xception等当前深度神经网络模型，在保证诊断精度的同时，运行效率得到大幅提升。这为深度神经网络技术应用于工程实际，克服计算机硬件条件限制提供了一条新的途径

该章主要介绍局域网的有关概念，包括局域网的特点及构成、局域网的协议及特点、CSMA/CD协议、令牌环协议及应用、以太网网络组成、快速与高速以太网等。在了解局域网概念的基础上，掌握组网的方法。重点难点：局域网的特点及构成、局域网的协议及特点、CSMA/CD协议、令牌环协议及应用、以太网网络组成、快速与高速以太网

1.2井下人员定位系统 KJ73型井下人员定位系统采用目前最先进的2.4G无线扩频通讯技术 ,具有很强的抗干扰能力和高速数据传输速率,彻底解决了远距离、大 流量、超低功耗、高速移动标识体的识别和数据传输难题。本系统属 KJ73型煤矿安全生产监控系统的子系统,与安全监控系统共用平台,无 须重复布线,通过增设KJ73-F(A)型读卡分站和KJF202型动态目标识别 器,人员携带KGE103人员标识卡即可实现矿井人员跟踪定位及考勤管 理,清楚掌握每个井下人员的位置及活动轨迹,为事故抢险提供科学依 据。系统可实现矿井人员跟踪定位及考勤管理,掌握每个井下人员的位 置及活动轨迹,为事故抢险提供科学依据

第4章局域网 4.1局域网概述 4.2传统以太网 4.2.1以太网的工作原理 4.2.2传统以太网的连接方法 4.2.3以太网的信道利用率 4.3以太网的MAC层 4.3.1MAC层的硬件地址 4.3.2两种不同的MAC帧格式 *4.4 扩展的局域网 4.4.1 在物理层扩展局域网 4.4.2 在数据链路层扩展局域网 4.5 虚拟局域网 4.5.1 虚拟局域网的概念 4.5.2 虚拟局域网使用的以太网帧格式 *4.6 高速以太网 4.6.1 100BASE-T 以太网 4.6.2 吉比特以太网 4.6.3 10 吉比特以太网 4.7 其他种类的高速局域网 4.7.1 100VG-AnyLAN 局域网 4.7.2 光纤分布式数据接口 FDDI 4.7.3 高性能并行接口 HIPPI 4.7.4 光纤通道 4.8 无线局域网 *4.8.1 无线局域网的组成 4.8.2 802.11 标准中的物理层 4.8.3 802.11 标准中的 MAC 层

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