如何做好出口铸件

随着我国加入WTO以及全球经济一体化的发展，我国铸造行业面临着更大的机遇和挑战。由于发达国家对环保要求越来越高，加上人工成本的增加，很多发达国家的铸造业正逐步萎缩，但对铸件的需求却未减少，反而逐年增加。据美国《现代铸造》（Moldern Casting）每年进行一次公布世界铸件产量年度统计报告，     

无线网络编码感知路由综述

流间网络编码具有改善无线网络性能的潜力,然而,由于实际网络中编码机会数量通常十分有限,仅仅被动地利用编码机会无法获得高的性能增益.编码感知路由的核心思想是使用有利于网络编码的路由,它通过在路由建立阶段构造特定的编码结构,可以主动创造编码机会.系统地总结了流间网络编码中的编码结构,并以此为主线,分类介绍了编码感知路由的研究现状.最后,对编码感知路由的研究热点进行了展望.     

基于向量场的移动机器人动态路径规划

由于简洁、高效等优点,人工势场法已应用于自主移动机器人的在线实时路径规划,并受到广泛关注.目前,人工势场法在处理静态环境、动态匀速环境下的路径规划方面已有许多成果,但是,机器人在全变速环境下进行在线实时路径规划时,会出现路径冗余、避碰不及等现象.为此,将目标关于机器人的相对加速度因素引入引力势场函数中;在斥力势场函数的基础上融合避碰预测、减速避障策略;最终,机器人能够避免大量无谓避障,当与障碍物相对速度较大时能提前避障,且快速跟踪到目标.仿真结果验证了所提方法的有效性.     

两岁孩子口中的“普查妈妈”

谭丽,山西省朔州市水利普查办普查指导员和联络员。水利普查工作开展以来,她不停地打电话,发文件,写总结,写汇报,报报表,不分上下班,没有节假日。水利行业精神＂献身、负责、求实＂这六个字在她身上表现的淋漓尽致。她是水利普查指导员和联络员,也是两岁小孩的妈妈,孩子母乳喂养,还没有断奶。     

林木场景漫游系统的研究与实现

由于林木本身结构复杂,因此在模拟中几何模型的面片数多。如何在保证一定的视觉真实感的前提下,尽量简化场景模型,实现林木场景的快速绘制,一直是计算机图形学领域的热点问题。提出了一种适合包含大面积林木的自然场景漫游系统的实现方法,即利用3维建模软件3ds max构建场景模型,然后基于虚拟开发工具Open Scene Graph（OSG）实现场景的实时绘制和漫游。充分利用软件的特点和功能,实现了包含大面积林木的自然场景的漫游,同时还根据相交测试原理实现了漫游过程中的碰撞检测。实验结果表明,此系统具有较高的绘制速度,能满足包含大面积林木的自然场景实时漫游的要求,同时能达到一定的场景真实感。     

磨煤机惰化系统防爆燃及对爆燃火焰淬熄影响分析

剖析磨煤机惰化系统防爆燃作用机理及对爆燃火焰淬熄的影响,提出惰化系统自动控制逻辑优化建议,为磨煤机惰化系统防爆燃及加速爆燃火焰淬熄提供可靠依据,以保障机组安全稳定运行。     

GC-MCR:有向图约束指导的并发缺陷检测方法

约束求解应用到程序分析的多个领域,在并发程序分析方面也得到了深入的应用.并发程序随着多核处理器的快速发展而得到广泛使用,然而并发缺陷对并发程序的安全性和可靠性造成了严重的影响,因此,针对并发缺陷的检测尤为重要.并发程序线程运行的不确定性导致的线程交织爆炸问题,给并发缺陷的检测带来了一定挑战.已有并发缺陷检测算法通过约减无效线程交织,以降低在并发程序状态空间内的探索开销.比如,最大因果模型算法把并发程序状态空间的探索问题转换成约束求解问题.然而,其在约束构建过程中会产生大量冗余和冲突的约束,大幅度增加了约束求解的时间以及约束求解器的调用次数,降低了并发程序状态空间的探索效率.针对上述问题,提出了一种有向图约束指导的并发缺陷检测方法 GC-MCR (directed graph constraint-guided maximal causalityreduction).该方法旨在通过使用有向图对约束进行过滤和约减,从而提高约束求解速度,并进一步提高并发程序状态空间的探索效率.实验结果表明:GC-MCR方法构建的有向图可以有效优化约束的表达式,从而提高约束求解器的求解速度并减少求解器的调用次...     

考虑数据不均衡的居民用户负荷曲线分类方法

由于用户用电行为的多样性和随机性,负荷数据存在分布不均衡的问题,传统负荷曲线分类方法在处理不均衡数据时性能较差,为此,提出一种改进K-means与LSTM（long short term memory network）-CNN（convolutional neural network）分类模型结合的负荷曲线分类方法。首先,为提升K-means算法对不均衡数据的聚类效果,基于密度峰值聚类算法（density peaks clustering,DPC）思想,提出一种相对k近邻密度峰值初始聚类中心选取方法（related k-nearest neighbor density peaks,RKDP）,将其作为K-means算法的初始中心进行聚类;其次,为提高RKDP_K-means处理高维负荷数据的性能,采用LSTM自编码器进行特征降维后再聚类（LSTM-auto-encoder RKDP_K-means,LARK）获得精准类别标签;最后,基于LSTM和CNN网络分别提取负荷特征构建负荷曲线分类模型,实现对大规模负荷曲线的分类。算例表明在大规模负荷曲线分类时,相比于LARK算法,本文所提方法轮廓系数指标提升29.7%,效率提升3.46倍,具有良好的负荷曲线分类效果。     

多壁碳纳米管/Mg-MOF-74的制备及其CO_2吸附性能

由于MOFs材料在潮湿环境下表现出较低的CO_2吸附性能和稳定性能。采用化学修饰法将多壁碳纳米管(MWCNTs)羧基化,采用溶剂热法合成多壁碳纳米管/Mg-MOF-74复合材料(CNT@Mg-MOF-74),使用粉末X射线衍射、傅里叶变换红外光谱、热重分析、扫描电镜、氮气物理吸附等表征手段考察材料的结构和形貌。考察了MWCNTs,Mg-MOF-74,CNT@Mg-MOF-74在25℃、常压下对CO_2的吸附效果,CNT@Mg-MOF-74的循环再生性能以及Mg-MOF-74和CNT@Mg-MOF-74在潮湿环境下(温度28℃,相对湿度72%)的结构稳定性。结果表明,MWCNTs的掺杂并不影响Mg-MOF-74的结构和形貌。CNT@Mg-MOF-74相比Mg-MOF-74具有更好的疏水能力。CNT@MgMOF-74在25℃、常压下对CO_2的饱和吸附量可达79.88 mg/g,相比Mg-MOF-74吸附量(CO_2饱和吸附量为59.75mg/g)增加了34%,5次循环再生率均为100%,而且CNT@Mg-MOF-74相比Mg-MOF-74在潮湿环境下具有更好的结构稳定性。     

研究性学习在面向对象程序设计教学中的使用案例

针对学生学习程序设计基础后编程基础仍然薄弱的状况,提出如何通过面向对象程序设计课程展开研究性学习的观点——结合教师提出的实际科研问题,提高学生编程能力。