路由器的分类

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路由器是分类的,不是这样分的,一般来说可以分为家用宽带路由器、企业级路由器及电信级路由器。当然不同的路由器其功能、性能及价格等差异巨大。本回答被网友采纳

2020-08-29 19:59:19

网络分联通移动之类的 路由器没有这样的分类 只有品牌和信号强弱 联系买tp-link

2020-08-29 22:08:49

常见的分类有以下几类: 1、按性能档次分为高、中、低档路由器。 通常将路由器吞吐量大于40Gbps的路由器称为高档路由器,背吞吐量在25Gbps~40Gbps之间的路由器称为中档路由器,而将低于25Gbps的看作低档路由器。当然这只是一种宏观上的划分标准,各厂家划分并不完全一致,实际上路由器档次的划分不仅是以吞吐量为依据的,是有一个综合指标的。以市场占有率最大的Cisco公司为例,12000系列为高端路由器,7500以下系列路由器为中低端路由器。 2、从结构上分为“模块化路由器”和“非模块化路由器”。 模块化结构可以灵活地配置路由器,以适应企业不断增加的业务需求,非模块化的就只能提供固定的端口。通常中高端路由器为模块化结构,低端路由器为非模块化结构。 3、从功能上划分,可将路由器分为“骨干级路由器”,“企业级路由器”和“接入级路由器”。 a、骨干级路由器是实现企业级网络互连的关键设备,它数据吞吐量较大,非常重要。对骨干级路由器的基本性能要求是高速度和高可靠性。为了获得高可靠性,网络系统普遍采用诸如热备份、双电源、双数据通路等传统冗余技术,从而使得骨干路由器的可靠性一般不成问题。 b、企业级路由器连接许多终端系统,连接对象较多,但系统相对简单,且数据流量较小,对这类路由器的要求是以尽量便宜的方法实现尽可能多的端点互连,同时还要求能够支持不同的服务质量。 c、接入级路由器主要应用于连接家庭或ISP内的小型企业客户群体。 4、按所处网络位置划分通常把路由器划分为“边界路由器”和“中间节点路由器”。 很明显"边界路由器"是处于网络边缘,用于不同网络路由器的连接;而"中间节点路由器"则处于网络的中间,通常用于连接不同网络,起到一个数据转发的桥梁作用。由于各自所处的网络位置有所不同,其主要性能也就有相应的侧重,如中间节点路由器因为要面对各种各样的网络。如何识别这些网络中的各节点呢?靠的就是这些中间节点路由器的MAC地址记忆功能。基于上述原因,选择中间节点路由器时就需要在MAC地址记忆功能更加注重,也就是要求选择缓存更大,MAC地址记忆能力较强的路由器。但是边界路由器由于它可能要同时接受来自许多不同网络路由器发来的数据,所以这就要求这种边界路由器的背板带宽要足够宽,当然这也要与边界路由器所处的网络环境而定。 5、从性能上可分为“线速路由器”以及“非线速路由器”。 所谓"线速路由器"就是完全可以按传输介质带宽进行通畅传输,基本上没有间断和延时。通常线速路由器是高端路由器,具有非常高的端口带宽和数据转发能力,能以媒体速率转发数据包;中低端路由器是非线速路由器。但是一些新的宽带接入路由器也有线速转发能力。

2020-08-29 20:58:43

我认为你的表述不是非常确切。首先,即使对于强电场作用,在微分之下速度(量值或方向)的变化也(都)是非常缓慢的。速度的量值和方向根本就不是发生什么急剧的变化,这种说法不够准确。因此正确的说法是“减速”。其次,只有前后方向变化而已。而,量值只有微小变化而已。这个量值如果非常小,小到一个“量子”。那么它发生的也不是什么急剧的变化。正确的说法是“不连续”变化。再次,数学上“连续”不一定“可微”,但是,“连续”X射线却并不强调“不可微”。

2020-08-29 22:44:23

不知道你说的分类是指调门分类还是种类分类据我所知道的笛子分类有1、藏笛,顾名思义2、羌笛,这个也即是目前市面上常见的额这个笛子了。然后还有一种木笛,这个只听说过,没见过。3、排笛,解放后被重新发掘过,但是好像并不是很流行,偶然在一些古代乐器展中会见到。4、哨笛,这个是爱尔兰民族乐器,一般是锡皮做的,也有是铜的。5、长笛,西方乐器,一般是镀银的高档货是纯银的。声音很好听,跟笛子接近,但是结构复杂,比较繁琐,而且贵。跟小提琴是一类的贵族乐器。6、陶笛,这个不多说了,《故乡的原风景》就是日本陶笛大师宗次郎用C大调演奏的。7、还有一种竖笛,这个一般是木头做的,也有是塑料做的,不知道是不是上面我说的那种木笛。如果说中国的竹笛的话,这个就好区分了,竹笛在以前是分南北派的。北方笛子用的小,声音高亢,响亮,继承了羌笛的风格。南派笛子一般比较大粗。声音悠扬,婉转。但是不论南北派笛子都是从随着戏曲的发展作为一种妓乐来发展的、所以笛子演奏风格也会明显的带上戏曲风格的不太,这对比好比北方梆子戏和南方的昆曲。民国和解放后笛子才随着老一辈民族艺术家的发展弘扬,逐渐兴盛起来。 所以笛子的调门逐渐演变,从C到D到大G.降调。从F到G到小G。E调门成为中性调门。而随着调门的逐渐丰富,传统艺术家融合了一部分来自唢呐的吹奏技巧和演奏方法。极大的丰富了笛子的各种技巧和指法,丰富了笛子的演奏感染力。慢慢所谓南北派的风格融合趋势越来越多。

2020-08-29 20:41:00

笛子不但演奏技巧丰富,而且它的品种也多种多样,有曲笛、梆笛、定调笛、加键笛、玉屏笛、七孔笛、十一孔笛等,并形成了风格迥异的南北两派。笛子实际上是一类乐器的通称,如果从音高上分类,笛子一般分为曲笛 (笛身较为粗长,音高较低,音色醇厚,多分布于中国南方)、梆笛(笛身较为细短,音高较高,音色清亮,多用于中国北方各戏种)和中音笛(形状、发音特点介于曲笛和梆笛之间)。 笛子在藏族过去不很流行,但也有一些民间艺人吹得很好。他们多用中音笛,在吹奏方法上,许多地方是模仿二胡奏法和人声唱腔。此外,还有如下几个特点:1、在一拍时间内,有两个同度的八分音符连续进行时,一般都给每拍的第一个音加上一个上方三度(有时是上方二度)的装饰 音(即上倚音的吹奏方法);在第二个音上加一个下方二度的装饰音(即下倚音的吹奏方法)。2、凡是连续四个以上的十六分音符,多是两个音符吐吹一下,很少用长连线或者吐音断奏。  3、 乐句或小节开头脑第一个音,很多时候用指颤音(二度或三度)。但是这种指颤音与一般指颤音不同,它要求手指尽量低抬,动作很快,有些近似波音的效果。 经考证,口笛要我国历史上早有记载,并有出土实物。但将它推陈出新,正式搬上舞台,登上音乐的大雅之堂,是20世纪七十年代。上海民族乐团的俞逊发把自己改进的口笛首先运用于独奏中,受到了人们的欢迎。许多青年演奏者,喜吹爱好,而且,又有不少人对口笛进行了以自己使用为主要目的的某些改进。不断丰富着它的表现力。目前口笛五花八门,有两孔和五孔口笛,七孔口笛。有按音位的对称,以中心开吹孔的,也有的以在比二的比例开吹孔的。有的开孔为了转调方便,有的则为增加音域。目前一般口笛,就其音域而言可达两个八度,但就其音程、音阶而言,有些音又是不易发出或者发音十分不准。由于它的制作简单,造价很低,携带方便,以及它的特有风韵受到许多人的欢迎。 侗笛在湘、黔、桂三省交界的侗族地区非常流行。它的音色优美,明朗而不浮华,甜美而不消沉,它反映了侗乡的幽幽杉林,清清流水的山川风光,其音响近似竹笛与洞箫之间。侗笛之所以能形成那种特有的声响效果,关健就在于笛头的吹口。它不像竹笛是横吹的孔吹乐器,它是依靠吹口(吹嘴)来发声。侗笛一般长约30厘米,内径为1.3厘米,共开六个音孔。从吹口顶端至六音孔约为14厘米。各音孔间的距离基本相等。民间流行的侗笛都无有严格要求,一般较多用的是D调、E调和F调。每支侗笛的音域约在10—12度。演奏侗笛时多采用一口气到底的吹法——“鼓腮换气法”,这也就是它的所难之处。其它演奏技巧是不难掌握的,只要有吹笛子的技能,运用于侗笛是足足胜任了。 西洋管乐器中,笛分为短笛、长笛、风笛、直笛、陶笛。本回答被网友采纳

2020-08-29 21:42:43

笛子有管乐类、有民族乐类、有玩具类。管乐类有长笛、短笛。玩具类只有普通的笛子。其他都属于民族乐类。管乐的可以调调,民族的音调很低,笛子音调很高。管乐都是铜管乐器,笛子用一种材料做的,民族都用木头做的。

2020-08-29 20:12:32

目前机器学习主流分为:监督学习,无监督学习,强化学习。监督学习:监督学习可分为“回归”和“分类”问题。在回归问题中,我们会预测一个连续值。也就是说我们试图将输入变量和输出用一个连续函数对应起来;而在分类问题中,我们会预测一个离散值,我们试图将输入变量与离散的类别对应起来。每个数据点都会获得标注,如类别标签或与数值相关的标签。一个类别标签的例子:将图片分类为「苹果」或「橘子」;数值标签的例子如:预测一套二手房的售价。监督学习的目的是通过学习许多有标签的样本,然后对新的数据做出预测。例如,准确识别新照片上的水果(分类)或者预测二手房的售价(回归)。无监督学习:在无监督学习中,我们基本上不知道结果会是什么样子,但我们可以通过聚类的方式从数据中提取一个特殊的结构。在无监督学习中给定的数据是和监督学习中给定的数据是不一样的。数据点没有相关的标签。相反,无监督学习算法的目标是以某种方式组织数据,然后找出数据中存在的内在结构。这包括将数据进行聚类,或者找到更简单的方式处理复杂数据,使复杂数据看起来更简单。强化学习:Alphago用的就是强化学习,强化学习是一种学习模型,它并不会直接给你解决方案——你要通过试错去找到解决方案。强化学习不需要标签,你选择的行动(move)越好,得到的反馈越多,所以你能通过执行这些行动看是输是赢来学习下围棋,不需要有人告诉你什么是好的行动什么是坏的行动。给我影响最深的就是参加混沌大学的线下课,是AI的重量级人物Michael I. Jordan讲的,其中有一段视频是一个模拟的人,利用强化学习的算法,从站不起来到最后能够正常跑步的过程,而且真正实现的代码连100行都不到,一页ppt而已。总结:目前用到最多是监督学习和无监督学习,尤其是监督学习,因为应用场景多能给公司创造直接价值,如果找工作可以多关注。但是强化学习是未来,因为能学习到的能力没有数据限制。

2020-08-29 22:04:50

基于学习策略的分类 学习策略是指学习过程中系统所采用的推理策略。一个学习系统总是由学习和环境两部分组成。由环境(如书本或教师)提供信息,学习部分则实现信息转换,用能够理解的形式记忆下来,并从中获取有用的信息。在学习过程中,学生(学习部分)使用的推理越少,他对教师(环境)的依赖就越大,教师的负担也就越重。学习策略的分类标准就是根据学生实现信息转换所需的推理多少和难易程度来分类的,依从简单到复杂,从少到多的次序分为以下六种基本类型:1)机械学习 (Rote learning)学习者无需任何推理或其它的知识转换,直接吸取环境所提供的信息。如塞缪尔的跳棋程序,纽厄尔和西蒙的LT系统。这类学习系统主要考虑的是如何索引存贮的知识并加以利用。系统的学习方法是直接通过事先编好、构造好的程序来学习,学习者不作任何工作,或者是通过直接接收既定的事实和数据进行学习,对输入信息不作任何的推理。2)示教学习 (Learning from instruction或Learning by being told)学生从环境(教师或其它信息源如教科书等)获取信息,把知识转换成内部可使用的表示形式,并将新的知识和原有知识有机地结合为一体。所以要求学生有一定程度的推理能力,但环境仍要做大量的工作。教师以某种形式提出和组织知识,以使学生拥有的知识可以不断地增加。这种学习方法和人类社会的学校教学方式相似,学习的任务就是建立一个系统,使它能接受教导和建议,并有效地存贮和应用学到的知识。不少专家系统在建立知识库时使用这种方法去实现知识获取。示教学习的一个典型应用例是FOO程序。3)演绎学习 (Learning by deduction)学生所用的推理形式为演绎推理。推理从公理出发,经过逻辑变换推导出结论。这种推理是保真变换和特化(specialization)的过程,使学生在推理过程中可以获取有用的知识。这种学习方法包含宏操作(macro-operation)学习、知识编辑和组块(Chunking)技术。演绎推理的逆过程是归纳推理。4)类比学习 (Learning by analogy)利用二个不同领域(源域、目标域)中的知识相似性,可以通过类比,从源域的知识(包括相似的特征和其它性质)推导出目标域的相应知识,从而实现学习。类比学习系统可以使一个已有的计算机应用系统转变为适应于新的领域,来完成原先没有设计的相类似的功能。类比学习需要比上述三种学习方式更多的推理。它一般要求先从知识源(源域)中检索出可用的知识,再将其转换成新的形式,用到新的状况(目标域)中去。类比学习在人类科学技术发展史上起着重要作用,许多科学发现就是通过类比得到的。例如著名的卢瑟福类比就是通过将原子结构(目标域)同太阳系(源域)作类比,揭示了原子结构的奥秘。5)基于解释的学习 (Explanation-based learning, EBL)学生根据教师提供的目标概念、该概念的一个例子、领域理论及可操作准则,首先构造一个解释来说明为什该例子满足目标概念,然后将解释推广为目标概念的一个满足可操作准则的充分条件。EBL已被广泛应用于知识库求精和改善系统的性能。著名的EBL系统有迪乔恩(G.DeJong)的GENESIS,米切尔(T.Mitchell)的LEXII和LEAP, 以及明顿(S.Minton)等的PRODIGY。6)归纳学习 (Learning from induction)归纳学习是由教师或环境提供某概念的一些实例或反例,让学生通过归纳推理得出该概念的一般描述。这种学习的推理工作量远多于示教学习和演绎学习,因为环境并不提供一般性概念描述(如公理)。从某种程度上说,归纳学习的推理量也比类比学习大,因为没有一个类似的概念可以作为源概念加以取用。归纳学习是最基本的,发展也较为成熟的学习方法,在人工智能领域中已经得到广泛的研究和应用。基于所获取知识的表示形式分类 学习系统获取的知识可能有:行为规则、物理对象的描述、问题求解策略、各种分类及其它用于任务实现的知识类型。对于学习中获取的知识,主要有以下一些表示形式:1)代数表达式参数学习的目标是调节一个固定函数形式的代数表达式参数或系数来达到一个理想的性能。2)决策树用决策树来划分物体的类属,树中每一内部节点对应一个物体属性,而每一边对应于这些属性的可选值,树的叶节点则对应于物体的每个基本分类。3)形式文法在识别一个特定语言的学习中,通过对该语言的一系列表达式进行归纳,形成该语言的形式文法。4)产生式规则产生式规则表示为条件—动作对,已被极为广泛地使用。学习系统中的学习行为主要是:生成、泛化、特化(Specialization)或合成产生式规则。5)形式逻辑表达式形式逻辑表达式的基本成分是命题、谓词、变量、约束变量范围的语句,及嵌入的逻辑表达式。6)图和网络有的系统采用图匹配和图转换方案来有效地比较和索引知识。7)框架和模式(schema)每个框架包含一组槽,用于描述事物(概念和个体)的各个方面。8)计算机程序和其它的过程编码获取这种形式的知识,目的在于取得一种能实现特定过程的能力,而不是为了推断该过程的内部结构。9)神经网络这主要用在联接学习中。学习所获取的知识,最后归纳为一个神经网络。10)多种表示形式的组合有时一个学习系统中获取的知识需要综合应用上述几种知识表示形式。根据表示的精细程度,可将知识表示形式分为两大类:泛化程度高的粗粒度符号表示、??泛化程度低的精粒度亚符号(sub-symbolic)表示。像决策树、形式文法、产生式规则、形式逻辑表达式、框架和模式等属于符号表示类;而代数表达式参数、图和网络、神经网络等则属亚符号表示类。按应用领域分类 最主要的应用领域有:专家系统、认知模拟、规划和问题求解、数据挖掘、网络信息服务、图象识别、故障诊断、自然语言理解、机器人和博弈等领域。从机器学习的执行部分所反映的任务类型上看,大部分的应用研究领域基本上集中于以下两个范畴:分类和问题求解。(1)分类任务要求系统依据已知的分类知识对输入的未知模式(该模式的描述)作分析,以确定输入模式的类属。相应的学习目标就是学习用于分类的准则(如分类规则)。(2)问题求解任务要求对于给定的目标状态,??寻找一个将当前状态转换为目标状态的动作序列;机器学习在这一领域的研究工作大部分集中于通过学习来获取能提高问题求解效率的知识(如搜索控制知识,启发式知识等)。 综合考虑各种学习方法出现的历史渊源、知识表示、推理策略、结果评估的相似性、研究人员交流的相对集中性以及应用领域等诸因素。将机器学习方法 区分为以下六类:1)经验性归纳学习 (empirical inductive learning)经验性归纳学习采用一些数据密集的经验方法(如版本空间法、ID3法,定律发现方法)对例子进行归纳学习。其例子和学习结果一般都采用属性、谓词、关系等符号表示。它相当于基于学习策略分类中的归纳学习,但扣除联接学习、遗传算法、加强学习的部分。2)分析学习(analytic learning)分析学习方法是从一个或少数几个实例出发,运用领域知识进行分析。其主要特征为:·推理策略主要是演绎,而非归纳;·使用过去的问题求解经验(实例)指导新的问题求解,或产生能更有效地运用领域知识的搜索控制规则。分析学习的目标是改善系统的性能,而不是新的概念描述。分析学习包括应用解释学习、演绎学习、多级结构组块以及宏操作学习等技术。3)类比学习它相当于基于学习策略分类中的类比学习。在这一类型的学习中比较引人注目的研究是通过与过去经历的具体事例作类比来学习,称为基于范例的学习(case_based learning),或简称范例学习。4)遗传算法(genetic algorithm)遗传算法模拟生物繁殖的突变、交换和达尔文的自然选择(在每一生态环境中适者生存)。它把问题可能的解编码为一个向量,称为个体,向量的每一个元素称为基因,并利用目标函数(相应于自然选择标准)对群体(个体的集合)中的每一个个体进行评价,根据评价值(适应度)对个体进行选择、交换、变异等遗传操作,从而得到新的群体。遗传算法适用于非常复杂和困难的环境,比如,带有大量噪声和无关数据、事物不断更新、问题目标不能明显和精确地定义,以及通过很长的执行过程才能确定当前行为的价值等。同神经网络一样,遗传算法的研究已经发展为人工智能的一个独立分支,其代表人物为霍勒德(J.H.Holland)。5)联接学习典型的联接模型实现为人工神经网络,其由称为神经元的一些简单计算单元以及单元间的加权联接组成。6)增强学习(reinforcement learning)增强学习的特点是通过与环境的试探性(trial and error)交互来确定和优化动作的选择,以实现所谓的序列决策任务。在这种任务中,学习机制通过选择并执行动作,导致系统状态的变化,并有可能得到某种强化信号(立即回报),从而实现与环境的交互。强化信号就是对系统行为的一种标量化的奖惩。系统学习的目标是寻找一个合适的动作选择策略,即在任一给定的状态下选择哪种动作的方法,使产生的动作序列可获得某种最优的结果(如累计立即回报最大)。在综合分类中,经验归纳学习、遗传算法、联接学习和增强学习均属于归纳学习,其中经验归纳学习采用符号表示方式,而遗传算法、联接学习和加强学习则采用亚符号表示方式;分析学习属于演绎学习。实际上,类比策略可看成是归纳和演绎策略的综合。因而最基本的学习策略只有归纳和演绎。从学习内容的角度看,采用归纳策略的学习由于是对输入进行归纳,所学习的知识显然超过原有系统知识库所能蕴涵的范围,所学结果改变了系统的知识演绎闭包, 因而这种类型的学习又可称为知识级学习;而采用演绎策略的学习尽管所学的知识能提高系统的效率,但仍能被原有系统的知识库所蕴涵,即所学的知识未能改变系统的演绎闭包,因而这种类型的学习又被称为符号级学习。 1)监督学习(supervised learning)监督学习,即在机械学习过程中提供对错指示。一般实在是数据组中包含最终结果(0,1)。通过算法让机器自我减少误差。这一类学习主要应用于分类和预测 (regression & classify)。监督学习从给定的训练数据集中学习出一个函数,当新的数据到来时,可以根据这个函数预测结果。监督学习的训练集要求是包括输入和输出,也可以说是特征和目标。训练集中的目标是由人标注的。常见的监督学习算法包括回归分析和统计分类。2)非监督学习(unsupervised learning)非监督学习又称归纳性学习(clustering)利用K方式(Kmeans),建立中心(centriole),通过循环和递减运算(iteration&descent)来减小误差,达到分类的目的。

2020-08-29 20:57:17

干燥器可按操作过程、操作压力、加热方式湿物料运动方式或结构等不同特征分类。按操作过程,干燥器分为间歇式(分批操作)和连续式两类按操作压力,干燥器分为常压干燥器和真空干燥器两类,在真空下操作可降低空间的湿分蒸汽分压而加速干燥过程,且可降低湿分沸点和物料干燥温度,蒸汽不易外泄,所以,真空干燥器适用于干燥热敏性、易氧化、易爆和有毒物料以及湿分蒸汽需要回收的场合按加热方式,干燥器分为对流式、传导式、辐射式、介电式等类型。对流式干燥器又称直接干燥器,是利用热的干燥介质与湿物料直接接触,以对流方式传递热量,并将生成的蒸汽带走;传导式干燥器又称间接式干燥器,它利用传导方式由热源通过金属间壁向湿物料传递热量,生成的湿分蒸汽可用减压抽吸、通入少量吹扫气或在多带带设置的低温冷凝器表面冷凝等方法移去。这类干燥器不使用干燥介质,热效率较高,产品不受污染,但干燥能力受金属壁传热面积的限制,结构也较复杂,常在真空下操作;辐射式干燥器是利用各种辐射器发射出一定波长范围的电磁波,被湿物料表面有选择地吸收后转变为热量进行干燥;介电式干燥器是利用高频电场作用,使湿物料内部发生热效应进行干燥。按湿物料的运动方式,干燥器可分为固定床式、搅动式、喷雾式和组合式;按结构,干燥器可分为厢式干燥器、输送机式干燥器、滚筒式干燥器、立式干燥器、机械搅拌式干燥器、回转式干燥器、流化床式干燥器、气流式干燥器、振动式干燥器、喷雾式干燥器以及组合式干燥器等多种。对湿物料进行干燥的设备。各种生产过程需经干燥处理的物料是多种多样的,对干燥的要求也各不相同,因此干燥器种类繁多,根据供热方式,有以下四类:1 对流干燥器应用最广的一类干燥器,包括流化干燥器、气流干燥器、厢式干燥器、喷雾干燥器、隧道式干燥器等。此类干燥器的主要特点是:①热气流和固体直接接触,热量以对流传热方式由热气流传给湿固体,所产生的水汽由气流带走;②热气流温度可提高到普通金属材料所能耐受的最高温度(约730℃),在高温下辐射传热将成为主要的传热方式,并可达到很高的热量利用率;③气流的湿度对干燥速率和产品的最终含水量有影响;④使用低温气流时,通常需对气流先作减湿处理;⑤汽化单位质量水分的能耗较传导式干燥器高,最终产品含水量较低时尤甚;⑥需要大量热气流以保证水分汽化所需的热量,如果被干燥物料的粒径很小,则除尘装置庞大而耗资较多;⑦宜在接近常压条件下操作。2 传导干燥器包括螺旋输送干燥器、滚筒干燥器、真空耙式干燥器、冷冻干燥器等,这一类干燥器的主要特点是:①热量通过器壁(通常是金属壁),以热传导方式传给湿物料;②物料的表面温度可以从低于冰点(冷冻干燥时)到330℃;③便于在减压和惰性气氛下操作,挥发的溶剂可回收。常用于易氧化、易分解物料的干燥,亦适用于处理粉状物料。3 辐射干燥器通过辐射传热,将湿物料加热进行干燥。电加热辐射干燥器用红外线灯泡照射被干燥物料,使物料温度升高而干燥。煤气加热干燥器则燃烧煤气将金属或陶瓷辐射板加热到400~500℃,使之产生红外线,用以加热被干燥的物料。辐射干燥器生产强度大,设备紧凑,使用灵活,但能量消耗较大。适用于干燥表面大而薄的物料,如塑料、布匹、木材、涂漆制品等。4 介电干燥器将被干燥物料置于高频电场内,利用高频电场的交变作用将物体加热进行干燥。这种加热的特点是物料中含水量越高的部位,获得的热量越多。由于物料内部的含水量比表面高,因此物料内部获得的能量较多,物料内部温度高于表面温度,从而使温度梯度和水分扩散方向一致,可以加快水的汽化,缩短干燥时间,这种干燥器特别适用于干燥过程中容易结壳以及内部的水分难以去尽的物料(如皮革)。介电加热干燥的电能消耗很大,目前主要应用于食品及轻工生产。进行干燥器的设计计算,首先必须选择合适的干燥器类型。目前干燥器的选型还带有很大的经验性,主要应当考虑以下几个方面:①物料和产品的特点,例如物料的形态(如浆状、糊状、粉末、块粒、薄片等),固体颗粒的粒度和强度,初始含水量和水分的存在形式,物料是否有毒、易燃、易氧化,产品要求的最终含水量,产品是否允许稍有污染,形体是否允许稍有改变,产品的最高允许温度和产品的价格等。②与生产过程有关的条件,例如处理的物料量,干燥的前处理与后处理情况,挥发的溶剂,是否回收等。③干燥器的操作性能和经济指标。经过上述几方面的综合考虑,对各类干燥器进行比较筛选后,一般只剩下为数不多的几种干燥器,然后进行小试,寻找最适宜的操作参数及结构参数,最后根据设备价格和小试情况,决定采用何种干燥器。

2020-08-29 21:16:20

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