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2008年5月12日,四川省汶川发生里氏8级强烈地震,地动山摇间,房屋倒塌、桥梁断裂、道路中断、通讯中断、电力中断、生命在转瞬间逝去……“5·12”汶川特大地震灾害造成全省地方电力82个县受损,震损电站846座,装机470万kW,震损高低压线路26527km,震损配电台区5820台,变电容量351541kVA;其中重灾区的受损电站有673座, 相似文献
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传统课堂教学环境大大制约了"过程写作法"的实施。作为一种新型的知识管理和学习管理工具,博客提供了全新的写作手段。本文探讨利用博客实施"过程写作法"进行大学英语写作教学,从而发挥其最大的教学优势。 相似文献
63.
2008年5月12日,四川省汶川发生里氏8级强烈地震,地动山摇间,房屋倒塌、桥梁断裂、道路中断、通讯中断、电力中断、生命在转瞬间逝去……"5·12"汶川特大地震灾害造成全省地方电力82个县受损,震损电站846座,装机470万kW,震损高低压线路26527km,震损配电台区5820台,变电容量351541kVA;其中重灾区的受损电站有673座,装机容量415万kW,高低压线路22143km,配电台区4386台,变电容量305461kVA;死亡102人,受伤255人,失踪37人,全省地方电力直接损失达73亿元,四川地方电力一度陷入危急之中.面对突如其来的灾难,四川省地方电力局立即召开局班子紧急会议,启动应急预案,在第一时间内展开了抗震救灾工作. 相似文献
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65.
产业数字化升级稳步推进,职业教育与产业发展同频共振更为迫切。职业教育课程数字化升级成为推动现代职业教育高质量发展的重要手段,构建兼具“数字化”、“专业化”与“实践性”的职业教育数字化课程资源迫在眉睫。以职业本科专业《装配式建筑施工》数字化课程资源建设为例,围绕建设思路、建设目标、建设内容等方面展开论述,提出职业本科化专业数字课程建设的逻辑起点,并明确“紧跟行业、校企协同、项目引领、标准先行、思政渗透、面向岗位、虚实相融”课程资源建设思路,为职业本科专业数字化课程资源建设明确方向。 相似文献
66.
67.
随着人们对建筑功能布置与建筑空间利用的要求的日益提高,对框支剪力墙结构转换层的设置位置也提出了更高的标准,而采用传统的结构设计思路与方法已不能满足此类建筑的结构抗震设计要求。在PKPM抗震设计模块应用的基础上,按照高层建筑抗震设计规范的要求,引用转换层位于高位的框支剪力墙实际工程项目案例,对结构的自振周期、楼层位移及层间位移角等数据进行了分析研究,明确了框支剪力墙结构在地震作用下,结构的自振周期随着转换层设置高度的上升而逐渐降低,框支剪力墙底部剪力随之增大,结构的整体性及结构的抗震性能逐渐下降。 相似文献
68.
套筒滚子链传动的优化设计多以单目标优化为主,本文在之前研究基础上,以单列链传动功效最大和疲劳寿命最大为目标建立了该问题的多目标优化模型。在高斯变异多目标差分进化算法的基础上,引入了修正的约束处理方法及取整策略,提出了一种求解混合离散变量的多目标差分进化算法。工程实例求解结果表明,所得结果满足设计需求,该算法是有效的,且对于其他工程问题的求解具有一定的参考价值。 相似文献
69.
以煤矸石空心球和玻璃粉为主要原料,加入发泡剂碳酸钙(Ca CO3)及其他辅助添加剂,采用化学发泡法,经低温烧结成功制备煤矸石空心球多孔陶瓷材料,并对其性能进行研究。结果表明,随着烧结温度的升高,样品的表观密度明显下降,当烧结温度为670℃时所制备样品的表观密度已降低为190 kg/m3;多孔陶瓷材料的孔径随着烧结温度升高逐渐增大,样品的平均体积吸水率呈现先降低后小幅度升高的变化趋势;同时,表观密度对热导率影响很大,当试样表观密度为520 kg/m3时,其热导率为0.103 W/(m·K),随着试样表观密度的降低,其热导率呈明显的下降趋势,试样表观密度减小到190 kg/m3时,其热导率降至0.037 W/(m·K);以煤矸石为原料制得性能优异的多孔材料,为煤矸石的综合利用开辟了一个新的途径,具有显著的环境效益、经济效益和社会效益。 相似文献
70.
为了提高对齿轮非平稳、非线性故障振动信号的可分性及其故障诊断的准确性,并针对其高维数据样本的特点提出一种基于流形学习与LVQ的齿轮故障诊断模型。该模型首先利用集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)方法进行齿轮故障振动信号的分解,得到一系列固有模式函数(Intrinsic Model Function,IMF)分量。接下来对含有主要故障信息的IMF分量进行特征提取和选择并构造高维观测样本,再用流形学习等距特征映射(ISOMAP)算法对初步的高维观测样本故障特征进行进一步的提取并对特征属性的数量进行压缩,在保留齿轮故障特征的整体几何结构信息的同时降低了特征数据的复杂度,增强了齿轮故障模式识别的分类性能。最后通过学习矢量量化神经网络(Learning Vector Quantization,LVQ)根据样本的特征将样本划分到一定的类别中去从而实现模式识别。通过比较实验结果来验证该模型的可行性。 相似文献