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22.
前言为了提高木材加工企业的生产安全性,确保圆锯机操作者的作业安全与健康,并便于各单位实施GB16272《木材加工圆锯机安全技术要求》,现将其主要内容作如下介绍。1一般要求1.1锯轴的额定转速不得超过圆锯片的最大允许转速(见附录A)。1.2圆锯机上的圆锯片必须配有安全防护罩。1.3工作台面镶板一般排列在圆锯片的两边,镶板应由有色金属、塑料或木材等较软材料制成,并可以更换。1.4工作台上的锯片槽口宽度一般为锯路宽度加10mm,倾斜锯为锯路宽度加15mm。1.5对可能造成人身伤害的圆银机的传动部件必须设有安全防护装置。1.6锯… 相似文献
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采用应变软化的模型,使用连续介质快速拉格朗日分析法(FLAC,FastLagrangianAnaly-sisofContinue)进行数值模拟计算;研究截齿截割作用下煤体变形破坏过程;分析各种工况下不同参数对煤体塑性区、最大位移、最大主应力、最大剪应力的影响。研究表明:截割力与塑性区大小成正比,位移、剪应力、主应力随截割力增大而增大;截深与塑性区大小成反比;截割角度与塑性区面积关系密切,试验用煤体最佳截割角度为5°左右;截割速度增加,塑性区面积减小;通过分析截割动态过程,得到位移矢量图及剪应变等值线图,发现截割过程中煤体的破坏是拉、剪联合作用的结果,以剪破坏为主。 相似文献
24.
平圩发电有限责任公司一期工程的燃煤主要采用自备专用车运输,为此设置了卸煤沟。卸煤沟上有2股作业线,每股卸车线有效长度为650m,作业线长度为167m。一期工程设2个常备煤场,单个煤场面积约为171m×46m,堆高为12m,单个常备煤场存煤量为4万t,2个煤场可贮煤8万t左右。输煤系统采用AB路双系列布置,煤沟至煤仓共5段皮带,4级转运站,各级皮带落差7~25m不等。1.粉尘治理前系统状况平圩发电有限责任公司输煤系统在设计施工时,由于国内对输煤系统粉尘治理的办法正在探索之中,尚无成熟的经验可供借鉴。虽考虑到粉尘治理问题,但设备选型不合适,无法达… 相似文献
25.
《中国安防产品信息》2005,(4X):57-58
这种手掌血管识别系统在日本上市一年多以来已经取得了显著的成功。日本第三大零售银行——东京三菱银行已经从2004年10月份开始在其ATM机上安装这种系统,并将其作为更安全的人身识别方式。到2005年9月这家银行的3000台ATM机中大约有半数将会采用这种系统,其他的主要国有及地区银行也表示将采用这种系统。 相似文献
26.
底质农残测定中固相柱净化体系的选择 总被引:1,自引:1,他引:0
使用固相柱对底质中的7种农残进行净化。结果表明,在相同淋洗条件下,使用氟罗里硅土柱比硅胶柱净化效果好。比较了不同溶剂体系、不同溶剂配比下2种萃取柱的净化效果,选择乙醚-正己烷(体积比1∶2)或丙酮-正己烷(体积比1∶4)作为净化溶剂,较小的收集体积都可满足所有目标化合物的回收率要求;相比较而言,丙酮-正己烷(体积比1∶4)作为净化溶剂,洗脱液的杂质干扰更小,净化效果更好。使用氟罗里硅土柱和丙酮-正己烷(体积比1∶4)对样品净化,方法简单,快速,净化效果好,适合大批量底质样品的前处理净化过程。 相似文献
27.
目的 基于机器学习分类算法快速评估有机涂层的防腐性能。方法 通过实验室加速试验模拟涂层真实的退化过程,并根据测得的电化学数据,分析不同退化阶段的等效电路元件参数。随后,采用随机抽样方法获取大量数据,用于机器学习模型训练。通过对比支持向量机(SVM)、k最近邻(k-NN)和随机森林(RF)3种不同的机器学习算法,以及多种输入特征集训练的涂层性能分类器模型的准确率,分析最适合用于涂层性能快速评估的机器学习算法和电化学特征。结果 根据不同输入特征训练的k-NN和RF模型均表现出良好的预测效果,而SVM模型的预测效果相对较差。根据不同频率范围训练的分类器模型中,在低频区表现最佳,而在高频区表现较差。结论 基于阻抗虚部、虚部+实部和阻抗模值3种输入特征训练的RF分类器模型的预测效果最准确。不同频率区间内,低频区的阻抗特征更能准确表征涂层性能。 相似文献
28.
绿潮作为一种新型的海洋灾害,已经引起了各个国家的重视.依据2012年南黄海海域浒苔遥感监测分布面积数据,选取了温度、天气状况、风向、风力、浪高5种影响浒苔扩散的气候因子,建立了基于SVR的浒苔分布面积预测模型,并与经典的最近邻点插值模型、线性插值模型、3次样条函数插值模型和分段3次Hermite插值模型进行了回归效果的对比.分析结果表明,基于SVR的浒苔分布面积预测模型能够为浒苔遥感数据的插补提供一种方法,且回归效果优于传统的回归方法,为浒苔的防治提供辅助决策信息. 相似文献
29.
30.
在小样本数据的情况下,采用粒子群优化算法(PSO)对传统支持向量回归机(SVR)进行改进,将其应用于北京某大型污水处理厂出水总氮浓度预测上。 预测结果精度对比分析表明,PSO-SVR模型预测结果平均相对误差为1.836%,决定系数为67.76%,均方根误差为0.693 9,各评价指标均优于多元线性回归模型、BP神经网络模型。因此在小样本情况下,利用PSO-SVR模型对污水处理厂出水总氮浓度进行预测是可行有效的,为应用数据驱动模型对污水处理过程进行建模模拟提供了一种新方法尝试。 相似文献