iClusterBayes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 iClusterPlus . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... .................................................................................................................................................................................................. 18 simuResult ........................................................................................................................................................................................................................................................ .................................................................................................................................................. .................................................................................................................................................. .................................................................................................................................................. 19 tune.iCluster2 ........................................................................................................................................................................................................................................................ .................................................................................................................................................................. .................................................................................................................................................. .................................................................................................................................................. 19 tune.iClusterBayes .................................................................................................. .................................................................................................................................................................................................................................................................................................................. 20 tune.iClusterPlus .................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................. 22 实用程序 .................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................. 22 实用程序 .................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................. 23 24 variation.hg18.v10.nov.2010 . ...
加工:在半成品产品的加工过程中,撤离SWARF以防止滑倒或绊倒危险,并观察到适用于您所在国家的工作场所上的最大允许灰尘浓度。加工过程中戴安全护目镜。存储:产品应在正常环境中存储在室内(以10-30°C / 30-70%RH的空气),并远离任何降解来源,例如阳光,紫外线灯,化学物质(直接或间接接触),电离辐射,火焰等,等等。< / div>等可能会随着时间的推移而发生尺寸变化(弯曲,扭曲,收缩…)以及外表面的轻微颜色移位。在半成品产品的情况下,后者通常不会出现问题,因为将其加工成成品零件时,表面层大部分都会被删除。安全措施:应观察到标准的工业安全建议。应避免在熔化温度上方的温度。
诺斯罗普·格鲁曼航空系统公司 (NGAS) 于 2019 年将 Mini Cooler Plus (MCP) 引入了他们的脉冲管制冷机系列 [1]。这种热机械单元 (TMU) 是其太空级脉冲管制冷机的延伸,所有这些制冷机都旨在为战术机载和太空应用中的高光谱和红外成像有效载荷提供长寿命(十年以上)的低质量、高冷却能力。该制冷机采用模块化分体式配置,可灵活放置压缩机(波发生器)和冷头,以满足可用的封装限制。冷头组件可以相对于压缩机组件定向到任何位置,传输管线(长度和形状)可以根据个别应用定制。TMU 重量不到 3 公斤,在 300K 排出温度下,可在 45K 下提升 1.5 W 或在 110K 下提升 11 W,电输入为 150 W。本文报告了 MCP 单元的鉴定测试,该单元为即将执行的太空飞行任务达到了技术就绪水平 (TRL) 6,并介绍了在飞行配置下在一系列输入功率和排斥温度下获得的测试数据。冷却器在适合其太空应用的一系列运行和待机条件下经受了发射振动和热循环条件。在整个鉴定程序中,冷却器的测量负载线和稳定的制冷性能证明了该设计已准备好飞行。还使用 Northrop Grumman 的 TRL9 CCE(控制电子设备)对该单元进行了功能测试,没有主动振动控制,并针对所有轴描述了 TMU 的振动特征。
概述 这款光学分选机集成了 ColorPlus™ 技术和 Max-AI® 技术,打造出一款具有无与伦比检测能力的革命性新型分选机。ColorPlus 分选机采用高分辨率 RGB 线扫描传感器,按颜色识别和分选可回收物。Max-AI 技术采用基于摄像头和神经网络的人工智能 (AI),以类似于人类的方式识别可回收物。Max 类似人类的识别决策是一种额外的智能层,当它添加到 ColorPlus 分选机的高度精确和高容量颜色分选功能中时,可创造出新的分选功能。例如,在纤维应用中,ColorPlus 精确瞄准棕色 OCC,而 Max 瞄准所有 OCC 和各种颜色的箱板纸。这可以提高纸张和 OCC 的回收率和纯度,同时降低产品损失并减少劳动力。
概述 这款光学分选机集成了 ColorPlus™ 技术和 Max-AI® 技术,打造出一款具有无与伦比检测能力的革命性新型分选机。ColorPlus 分选机采用高分辨率 RGB 线扫描传感器,按颜色识别和分选可回收物。Max-AI 技术采用基于摄像头和神经网络的人工智能 (AI),以类似于人类的方式识别可回收物。Max 类似人类的识别决策是一种额外的智能层,当它添加到 ColorPlus 分选机的高度精确和高容量颜色分选功能中时,可创造出新的分选功能。例如,在纤维应用中,ColorPlus 精确瞄准棕色 OCC,而 Max 瞄准所有 OCC 和各种颜色的箱板纸。这可以提高纸张和 OCC 的回收率和纯度,同时降低产品损失并减少劳动力。