车辆荷载作用下的黄土路堤结构体系受力与变形数值分析

针对车辆动荷载作用下黄土地区公路结构体系受力与变形问题,运用有限元法对其进行了数值分析.将车辆荷载简化为车辆静载与正弦周期荷载相叠加的动态荷载,分析中考虑了道路的实际结构体系、车速以及路面平整度条件下的动轮载系数等主要因素的影响.分析结果表明:动应力在道路横向呈现"W"状分布,且在车轮两侧向外快速衰减;沿道路各结构层竖向,应力衰减相对较慢,当距路面3.4m时,最大动应力约为25kPa.路面与基层变形基本一致,且较小,其中路基及下部地基的变形占总变形90%以上.车辆移动速度为20m/s时,道路沿纵向整体最大变形量为6.0mm;超载状况下,路面的最大变形量为15.6mm,为标准轴载下的路面变形的2.5倍左右,这表明车辆超载是诱使道路产生病害的重要原因.     

Yarn Quality Prediction and Diagnosis Based on Rough Set and Knowledge-Based Artificial Neural Network

In the spinning process, some key process parameters（ i. e.,raw material index inputs） have very strong relationship with the quality of finished products. The abnormal changes of these process parameters could result in various categories of faulty products. In this paper, a hybrid learning-based model was developed for on-line intelligent monitoring and diagnosis of the spinning process. In the proposed model, a knowledge-based artificial neural network（ KBANN） was developed for monitoring the spinning process and recognizing faulty quality categories of yarn. In addition,a rough set（ RS）-based rule extraction approach named RSRule was developed to discover the causal relationship between textile parameters and yarn quality. These extracted rules were applied in diagnosis of the spinning process, provided guidelines on improving yarn quality,and were used to construct KBANN. Experiments show that the proposed model significantly improve the learning efficiency, and its prediction precision is improved by about 5. 4% compared with the BP neural network model.     

基于状态空间模型的机床热误差动态建模

提出了一种基于状态空间模型的机床热误差建模方法,以几个关键温度点的温升为输入,结合状态变量和干扰来确定热误差输出,由子空间辨识算法得到模型参数.同时,在一台数控车床上进行实验,以探究模型的精度和鲁棒性.结果表明:在不同的转速条件下,所提出的模型能够补偿70%的热误差;与自回归模型的建模方法相比,状态空间模型表现出更优异的鲁棒性.     

数控机床不完全维修的贝叶斯可靠性评估

提出了在少样本故障数据情况下,数控机床不完全维修的贝叶斯可靠性评估方法,分析了广义更新过程虚龄模型参数的验前分布和后验分布,利用马尔科夫链蒙特卡洛仿真方法获得了模型参数、累计故障数、故障强度和可靠度等可靠性指标的贝叶斯点估计和区间估计,并分析了某一现场数控机床不完全维修的可靠性.结果表明,与极大似然估计方法相比,贝叶斯可靠性评估方法具有较高的精度.     

基于3次样条插值的数控机床几何与热复合定位误差建模

通过分析机床整个温升直到热平衡的误差数据,总结误差分布的数学规律,将热误差和几何误差分离,运用基于压紧样条条件下的3次样条插值算法,以线性拟合后的余差为建模数据,建立了数控机床几何与热复合定位误差数学模型.实验结果表明,该数学模型能很好地拟合数控机床定位误差曲线,补偿后数控机床定位精度提高了80%以上.该方法可运用于不同时刻或不同机床温度下的机床定位误差补偿,建模原理明了、过程快速,模型适用性好.     

An Adaptive Design for Six Sigma（ ADFSS ） ： a Simulated Annealing and Regression Analysis Embedded Approach

Design for six sigma (DFSS) is a powerful approach of designing products,processes,and services with the objective of meeting the needs of customers in a cost-effective manner.DFSS activities are class...     

两种消除Klebsiella pneumoniae重组型质粒的方法

对于工业发酵菌种肺炎克雷伯氏菌(Klebsiella pneumoniae),研究发现有两种消除其重组型质粒的有效方法,一种是连续传代培养,另一种是使用消除剂十二烷基硫酸钠(SDS)。对K.pneumoniae重组菌连续20代传代培养后,发现其质粒具有较高的消除率;而以0.2%SDS复合Ca2+处理K.pneumoniae重组菌,也能有效消除其重组型质粒,且该方法省却了反复的传代培养,能快速得到质粒消除菌,更具简便易操作性。消除了质粒的K.pneumoniae能再次接纳新的质粒,有效避免了因质粒不相容性带来的转化不成功,进而可用作宿主菌积累更多的生理性状。     

皮带输送机卸料小车技术改造

小庙岭选矿公司2#皮带输送机的卸料小车对1#料仓卸料时，因水平方向上行走的空间距离太短。皮带在斜坡段出现长距离悬空，并有撒料现象，同时存在翻车、翻带等隐患，导致不能正常的对1#料仓进行卸料，严重影响了整个筛分系统的处理能力，对公司造成很大损失。通过对现场的研究分析及测量计算，对2#皮带输送机的卸料小车进行了改造，将其尾部截掉1．5m，同时将小车主粱截取0．75m，使小车的长度和高度按比例减小．从而间接的增加了对1#料仓卸料时小车行走的空间距离。改造实施后，效果良好，保证了卸料小车对1#料仓的正常卸料，提高了整个筛分系统的处理能力，为公司创造了不少效益；同时，此项目的改造实施对相关领域也具有很好的借鉴和应用价值。     

数控机床边界强度过程的非等周期不完全预防维修

基于边界强度过程理论，提出了数控机床在可靠度限制下任意维修质量的非等周期不完全预防维修方法，建立了综合考虑维修对役龄的影响和故障强度随时间增加的混合模型，并且假设修复质量和故障强度增加值均为服从均匀分布的随机变量，以平均维修费用为目标函数，用迭代方法给出了非等周期预防维修周期和最佳的维修次数，并结合工程实例讨论了费用参数对平均维修费用的影响.     

嘉兴金融支持战略性新兴产业发展的对策研究

一、嘉兴市战略性新兴产业发展基本情况嘉兴市将发展战略性新兴产业作为加速产业转型升级,占领未来发展制高点的关键所在。今年7月,嘉兴相继出台《嘉兴市战略性新兴产业"十二五"发展规划》和《嘉兴市战略性新兴产业倍增计划实施意见》,重点培育和发