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991.
起球是影响织物服用性能的主要因素之一。本文采用YG502型园轨迹织物起毛起球仪,对50/50兔羊毛机织物进行磨球,并通过投影显微镜观察磨球次数与球体结构形态、球体密度和数量的关系,同时,就起球的影响因素,包括茸毛高度、定型程度、以及化学树脂整理剂及柔软剂进行研究。显微镜观察发现,50/50兔羊毛机织物球体中2/3以上纤维是兔毛纤维,而球芯则以较粗的羊毛纤维为多。为综合考虑球体大小、数量和纤维纠缠密度对感官的影响,提出了起球程度评价指标——等价面积值,其较传统五级分类法更为客观,准确。 对织物起球过程的研究表明,由茸毛转为球体的临界磨球次数为10~20次;磨球20~200次是球体大量形成时期;之后球体形成减少;磨球1000次以后落球开始。此规律可由起球曲线反映。试样经优化处理后,其起球曲线变化趋势基本不变,但绝对值与相对变化率均较原样对应值为小。 本研究显示定形与起球关系不明显;降低绒毛高度、添加一定浓度的树脂对减少起球效果明显,柔软剂的添加则可增加起球机会。此实验结果对生产上正确应用剪毛工艺、树脂和柔软剂添加与保持优良织物外观和手感的关系处理具有重要的指导意义。 相似文献
992.
论述了立式离心铸球机微机控制系统的实现方法及控制结果,通过对立式离心铸球机实施微机程序控制,可以提高自动化程度,使各项工艺参数准确、可靠. 相似文献
993.
探讨了基于MCS-51单片机的分布式数据采集监控系统,设计了下位机既可单机工作又可多机与上位机联网的具有强大功能的控制系统,实现了远程采集、监视和控制等功能。 相似文献
994.
针对一类具有不确定性参数和状态时滞的系统,利用线性矩阵不等式(LMI)方法设计了滑模控制器,并且针对系统的不确定性,引入支持向量机(SVM)对其进行在线学习,获得不确定性部分的上界值,保证了系统的稳定性与鲁棒性,有效地降低了滑模控制固有的抖振现象,改善了系统的控制品质。仿真研究表明了此方法的可行性与有效性。 相似文献
995.
研制了针对国内炼钢设备现状的气体旋流喂丝枪。该喂丝枪可直接套装在导丝管外进入钢液或铁液内部。完成了在大气压下的水模拟试验和压力水试验。在水模拟试验中,观察到了液面漩涡、液中气囊以及环流和旋流;在压力水试验中,测试了喂丝枪与不同丝配合的极限压力,即喂丝枪的特性曲线。根据Pfizer的工业实验数据,合理选择喂丝工艺参数,预计使用气体旋流喂丝枪的钙收得率会超过30%。 相似文献
996.
在输电铁塔基础施工过程中,钢筋经常需要进行各种弯曲以适应工程需要.钢筋弯曲机是一种重要的钢筋加工机械,如何更有效提高机械的生产效率,减少工人劳动强度,提高其可控性以及安全性都是在设计中需要解决的问题.通过对目前国内现有的一些钢筋弯曲机的相关资料进行研究与总结,设计了一款针对钢筋直径为12~30mm的多功能钢筋弯曲机.其优点在于具有良好的弯曲角度控制和自动回位控制功能,同时对工作台面上的模具进行了合理设计,使得模具结构简单、易于实现各种弯曲形状,例如正方形、长方形、正六边形、圆形以及其他各种常用的形状. 相似文献
997.
针对当前超声导波检测中的缺陷成像技术难点,提出了基于支持向量机的缺陷轮廓重构方法.通过实验和有限元仿真相结合的方式,获得不同大小缺陷的检测信号.采用最小二乘网络学习算法,选取缺陷回波数据作为支持向量机的输入,缺陷轮廓数据作为输出.建立了缺陷回波到缺陷二维轮廓的非线性映射,实现了缺陷轴向宽度和径向深度的二维轮廓重构,并与径向基神经网络重构效果进行了对比.实验结果表明,该方法速度快、精度高、泛化能力好,是管道超声导波定量化、可视化检测的一种可行方法. 相似文献
998.
针对在P300的脑-机接口(BCI)汉字输入系统中输入速度较慢的问题,开发了一套新型的汉字拼音输入在线脑-机接口系统.用户界面中设计新型的二级选择模式,减小了用户在实验中的视角转移,并且将自然语言处理(NLP)技术用到此系统中,可以使此套在线系统的正确率和速度都有所提高.实验结果表明:此改进的P300-BCI系统汉字输入速率可达1.37 字·min-1,有效地提高了汉字的输入速率;随着用户使用次数增多,系统的效果会进一步得到提高,用户与外界交流将会更加方便快捷. 相似文献
999.
针对造纸工业碱回收蒸发工段黑液波美度不易在线实时测量的现状,提出一种基于稳健关联向量回归的软测量方法,建立黑液波美度的软测量模型,实现黑液波美度的在线测量。稳健关联向量回归方法通过最大化一个建立在稳健子集上的似然函数得到模型的参数,同时保证回归的稳健性。构造了迭代算法来计算稳健关联向量回归,在优化超参数的同时,寻找稳健子集。实验结果表明,用该方法建立波美度软测量模型不仅是可行的和有效的,而且能够克服异常点的影响。 相似文献
1000.
目的为解决SVM分类器的分类模式难以为人类专家所理解等问题而提出一种有关InterRBF算法的新思路。方法通过将RBF核函数将其展开成麦克劳林级数,并从展开式中挖掘对分类分析起重要作用的关联规则,从而在SVM的分类模式中学习出关联规则分类器。结果改进后的SVM分类器具有较好的分类准确度;改变了当前研究从SVM的分类模式中抽取规则的方法仅限于IF-TEHN规则或者学习出决策树的状况。结论从RBF核函数抽取关联分类规则,对于在难以理解的知识中提取可理解的表达规则是可行的方法。 相似文献