三种拼板结构的实木书柜搁板抗弯性能研究

对于一般家庭或办公环境而言,书柜对于书籍、文件资料、装饰摆件的收纳及空间的整洁性起到不可忽视的作用。但书柜搁板由于长期承受着较大的负重,易出现弯曲的现象,究其原因主要是板材发生了蠕变。对于书柜搁板的弯曲蠕变问题,国内一般是从家具支承、接合方式等角度来研究原因,而国外更关注应用实践等方面。加厚搁板或是板下增置竖隔板是目前常见的两种缓解搁板蠕变的方法,然而这两种方法都会在一定程度上影响到家具整体的美观性。因此,本文以搁板自身结构为研究重点,通过实验探究不同结构的蠕变特性并进行分析,归纳总结出具有优良的抗弯曲蠕变性能的搁板结构。     

以职业生涯规划为导向的环境类专业本科生实践性教学培养体系的探索

实践教学环节在本科生培养过程中占有重要地位,可以有效提高本科生的培养质量。根据环境类专业的培养目标,从提高学生专业素养和综合能力入手,构建多层次、全方位的实践教学环节,并以创新杯比赛为依托,提升学生的实践创新能力。     

贝雷架在钢便桥中的应用与受力计算

本文结合工程实例就军用钢便桥的结构受力情况进行了分析与计算,阐述了贝雷架在钢便桥中的应用功能。     

电镀Cu - Zn合金作钎料的Q245/304不锈钢高频感应钎焊

采用电镀铜锌合金钎料连接Q245/304不锈钢,研究了保温时间对钎焊接头组织和性能的影响.结果表明,钎焊所得接头剪切强度在采用Cu66.5Zn33.5 (α)合金为钎料,930℃保温3 min,空冷时达到最大为338MPa.并且在钎焊层中存在Fe,Cr,Ni,Cu,Zn元素的扩散现象,并在钎焊层中形成岛状物相,该岛状物...     

从低碳经济谈滨海新区碱渣山环境景观治理

通过对天津碱厂碱渣的多次和多种方式的使用,治理碱渣1 600万m3,并利用碱渣建设了一座占地33万m2的山体公园,从而把休闲、纪念、环保、生态与文化有机地结合在一起,对发展低碳经济,倡导低碳生活具有重要指导意义.     

钢渣路面基层材料安定性能试验研究

钢渣的安定性能是钢渣能否在公路路面基层中大面积应用的关键因素。以不同陈化龄期的武钢自然处理钢渣作为研究对象,测试了钢渣中游离氧化钙(f-CaO)含量,采用压蒸粉化率法与压蒸存活率法对钢渣的安定性能进行了分析测试,并利用试件裂缝监测与加州承载比(CBR)浸水膨胀率综合评价了钢渣路面基层材料的安定性能。试验结果表明:随着陈化时间的延长,钢渣的游离氧化钙含量逐渐减少,压蒸存活率逐渐增大,压蒸粉化率逐渐减小,陈化半年后各个粒级的钢渣颗粒粉化率明显降低,钢渣的各个粒径的存活率均达到了94%以上,并且中间粒径的压蒸存活率明显比两边粒径范围的钢渣存活率大;陈化初期(前3个月)钢渣类基层试件在早期均出现了不同程度的裂缝,陈化半年之后,钢渣类基层试件体积稳定性能大幅提高,裂缝出现几率显著降低;钢渣路面基层材料CBR试件的浸水体积膨胀率随着陈化时间的延长而逐渐降低,钢渣粉煤灰CBR试件的微膨胀值仅为钢渣CBR试件的1/6,并且能提前达到体积稳定状态,可见加入粉煤灰后,能显著提高钢渣路面基层的体积稳定性能。     

中小企业实施CRM现状及对策研究

在激烈的市场角逐中,＂得市场者得天下＂的理念逐渐深入人心,CRM（客户关系管理）作为一种新的管理理念吸引了众多中小企业的眼球。然而企业在实施CRM的过程中却存在极高的失败率,文中试图寻找出其它的原因所在,同时提供相应的解决策略。     

叶黄素对老年痴呆小鼠学习记忆能力的改善作用

目的探讨叶黄素对老年痴呆(AD)模型小鼠学习记忆能力的影响及相关作用机制。方法采用5月龄雄性快速老化痴呆模型小鼠(SAMP8)作为自然发病的AD模型,随机分为AD模型组和3个叶黄素剂量组(15、30、60 mg/kg BW),采用正常老化小鼠(SAMR1)作为正常对照组,连续灌胃8周。灌胃结束后采用Morris水迷宫对小鼠进行学习记忆能力测验,取小鼠脑组织检测超氧化物歧化酶(SOD)、过氧化氢酶(CAT)、谷胱甘肽(GSH)、丙二醛(MDA)和乙酰胆碱酯酶(Ach E)水平,取小鼠海马组织进行病理学观察。结果与AD模型组比较,叶黄素中、高剂量组的潜伏期明显缩短,差异有统计学意义(P0.05);3个叶黄素剂量组的CAT、Ach E活性均明显升高,GSH含量明显增加,MDA含量明显降低,差异均有统计学意义(P0.05);叶黄素高剂量组海马组织细胞异常明显减少。结论叶黄素可改善快速老化痴呆模型小鼠的学习记忆能力,其作用机制之一可能是提升小鼠的抗氧化能力,减少氧化应激损伤。     

基于AES算法的安全跳频序列族构造

在现有跳频理论的基础上,从安全应用的角度,提出了一种基于AES算法的新型跳频序列.通过理论分析和计算机仿真,从均匀性、汉明相关性、线性复杂度、组网性能、安全性等方面对跳频序列的性能进行了测试,证明其能够很好的满足对跳频序列实际应用的要求.     

基于YOLOv8的工业环境平面积尘识别与清洁度评定

针对高清洁度要求的工业场景的平面清洁缺乏积尘识别的问题,利用高效的YOLOv8算法对平面上的灰堆、灰斑、反光进行类别和数量的识别,并分配不同的权重系数加权得到清洁度指数,然后对检测区域洁净度进行等级评定。系统根据清洁度等级来指挥平面清洁机器人进行清洁任务,使其高效完成清洁作业。实验结果表明：该模型在在测试集上的mAP@0.5达到80.6%,摄像头实时检测帧率可达到50～143 fps,可准确进行平面积尘识别并对检测平面进行清洁度评定。