聚酯特性粘数测试方法的比较

阐述了相对粘度仪法和传统玻璃毛细管粘度仪法的测试原理，实验验证了Y501相对粘度仪和LAUDACD30粘度仪测试结果的差异性。结果表明其差异性不大，相比LAUDACD30粘度仪，5（501相对粘度仪的测试精度及自动化程度更高、有利环保，更具有实用性和快捷性。     

苏作红木家具产业的现状和发展思路研究

苏作红木家具因其精美的材质,精湛的生产技术和结构工艺,以及清雅大方的造型特点,在业界享有盛誉,是传统家具制作三大古典流派之一。目前,苏作红木家具产业正处于转型升级的深度调整期,遇到了较大的困难和挑战。本研究分析苏作红木的中心产区江苏省的红木产业的现状,指出优势所在和存在问题,提出转型升级发展思路,指出唯有创新产业布局,探索新的发展模式,创新产品设计,创新生产和管理模式,才是苏作红木家具产业未来发展的方向。     

江苏晨光:打造高端机床再制造产业示范基地

<正>10年前,从事高端镗、铣床与螺纹磨床制造的江苏晨光数控机床有限公司,迫于企业发展对高精密设备的紧迫需求,将一台德国60年代初期制造,在国内作为二手设备辗转应用数十年的九米龙门刨床进行开镗破肚,改头换面,精制成一台铮光闪亮,性能接近一级精度的高端龙门导轨磨床,为厂里省下近千万元的设备更新资金。晨光公司董事长陈善元介绍,他做梦     

高温混合气体提高采收率技术及在大庆西部外围油田应用前景的展望

本文在对高温混合气提高最终采收率技术原理以及在其它油田应用情况调查的基础上,从西部外围油田的静态分析和开发状况入手,最终探讨了经济有效转换目前西部外围低渗透油田中后期开发方式的高温混合气技术应用前景,对西部外围低渗透油田的提高最终采收率具有现实的指导意义。     

工科背景下制药工程专业“一主线两重心”模式改革探讨

基于广东工业大学创办制药工程本科专业的实践,本文旨在探讨在工科大学背景下如何培养出具有自身特色的制药工程专业的本科生,以满足社会对本专业毕业生的需求。教学过程中实行"一条主线、两个重心"的模式,坚持以学生能力培养为主线,工学学科课程和药学学科课程并重。通过完善培养方案、改进教学计划、建立主干课程制度、打造精品课程、推进教材改革、改善实验和实践课程、邀请行业专家讲座等手段,我们在充分体现工科特色的同时将药学知识进行了有机地融合和渗透。     

浅析毛细管熔点仪测试过程中的影响因素

利用MP90毛细管熔点仪对固体样品进行熔点测定实验,从样品处理、操作条件和操作模式三方面进行测试过程中的影响因素分析。结果表明,对于固体试样测试,毛细管的最佳装填高度为3~4 mm;起始温度设置低于物质熔点的标称值前5℃;升温速率越快,熔点测定值越高,数据间的重现性越差;阈值B法评定的熔点数值略低于终点C法,但测试结果的精密度略高于终点C法。     

大庆外围气田复合排水采气技术

复合排水采气技术是气田进入采出程度期间，探索出的新的排水采气工艺。本文从低压低产气井的特点出发，对什么是复合排水采气及复合排水采气原理进行了阐述，并结合现场实验数据，对复合排水采气技术应用特点进行了分析。     

pgi-distance:一种高效的并行KNN-join处理方法

KNN-join是一种新近才提出的操作,它在数据挖掘中有着广泛的应用.利用KNN-join的“一次一个集合”的性质,一些数据挖掘任务,例如分类、例外挖掘和聚类等,就会更加容易地进行.MuX和Goreder则是两种专为KNN-join设计的算法.为了综合利用这两种方法的优点,一种新的KNN-join并行处理方法——pgi-distance（parallel grid index-distance）——被提了出来.pgi-distance使用双层结构,可以对I/O和CPU进行同时优化;基于距离的索引能够让它更好地适应数据维度和分布的变化.由于采用的是各DBMS厂商广泛支持的B＋树索引,这让pgi-distance得以成为一种更为实用的KNN-join处理方法.在合成数据集和真实数据集上的测试也表明pgi-distance是实用的和高效的.     

基于并行协调算法的电力系统状态估计

在研究基于支路切割的网络分块方法基础上,提出了一种通过切割支路将网络分块的算法.该算法是将切割支路的潮流以虚拟负荷的形式作为协调变量对子网络之间的耦合影响进行处理,并有效地将大规模电力系统状态估计问题转化为若干个子网络的状态估计问题,是一种准并行算法.算例表明,该算法是有效可行的.     

带障碍的空间分级聚类算法

带障碍的聚类问题是一个具有实际应用价值的问题，因为现实世界中确实存在河流、山脉等之类的物理障碍，这们的存在会影响聚类结果的合理性。传统的聚类算法在进行空间数据的聚类时，往往忽略了障碍对于聚类结果的影响。本文讨论了不同障碍对数据点间连通性的不同影响，提出了带障碍的分级聚类算法OBHIEC。分级聚类方法使得需要计算障碍距离的点对数目减少，并能处理数据分布密度不同的情况。实验结果表明，OBHIEC算法能有效完成带障碍的聚类，并具有较好的增量特性。