Ag—Cu纳米合金的微观结构

利用高分辨电镜（ＨＲＥＭ）对气相凝聚法制备的Ａｇ１－ｘＣｕｘ（０．０５≤ｘ≤０．４０）纳米合金样品中的微观结构进行了研究．结果表明，在所有合金样品中，都没有观察到明显的界面亚稳相的形成，且晶界具有有序的原子结构样品中两组元的等轴纳米晶粒分布均匀，但随着Ｃｕ含量的增加，Ｃｕ颗粒出现明显的偏聚和粗化；与稳定相相比，富Ａｇ和富Ｃｕ相的点阵常数没有发生显著的变化．     

面向康复工程的助行可穿戴外骨骼机器人的人类工效学设计

中国社会正在逐渐进入老龄化,肢体残疾人群数也在不断增加,这逐渐加剧了我国康复专业人才的供需矛盾。为了缓解该矛盾,针对下肢运动功能完全或部分丧失的偏瘫及截瘫患者,设计了PRMI助行外骨骼机器人。该外骨骼系统对其穿戴者提供运动补偿以帮助其自然和有效地独立行走。介绍了PRMI助行外骨骼机器人设计目的。通过对外骨骼的人类工效学设计的分析,对PRMI外骨骼的可调范围、关节的运动范围、最大力矩、运动学上的一致性以及人机交互进行了介绍。     

Unit 5 Our Town教学设计

创新整合点利用网络——鼓励学生预习课文。这一设计让学生利用互联网进行资料搜寻,扩大知识容量,同时也能初步认知与本课相关词汇和句型。运用多媒体课件进行英语教学,达到事半功倍的效果。基于网络环境下的教学,学生能真正做到自主学习,合作学习和探究性学习。     

基于CBR的信息化装备故障案例推理复用技术研究

针对信息化装备技术保障要求,在对信息化装备故障案例特点进行分析的基础上,运用CBR理论解决信息化装备故障诊断的实际问题,提出了信息化装备故障案例推理复用策略,为构造实用的信息化装备故障诊断专家系统提供支持,对加强信息化装备技术保障具有积极的意义.     

数据中心基础设施运维规划的思路和实现路径

十三五”规划明确提出实施网络强国战略,大力推动信息社会的迅猛发展,以云计算、大数据等为主要载体的新型数据中心应运而生.目前,我国的数据中心仍处在建设的高峰期,一方面大量新建的数据中心陆续投入运 营,另一方面业内对数据中心基础设施运维的方法、内容、指标、规程等缺乏统一的认识和规范指导.运维管理的水平和能力大大滞后于数据中心设计和建设能力.为了提升行业在基础设施运维方面的能力,中国建筑技术集团有限公 司开展了 “数据中心运维服务标准化与能力评价体系建设示范”科研项目.为此,对数据中心运维规划思路进行分 析,探索提升运维能力的最佳实践.     

电脑机箱创意改造设计

目的研究市场上现有的民用机箱,以此为参照对象进行创新,从而改良现有电脑机箱空间浪费和不能自选配置的问题,同时增强消费者的购买欲。方法对机箱进行TRIZ理论分析,找出机箱设计冲突,如机箱空间浪费和用户不能自主配置的问题。根据现有的冲突,在TRIZ理论中找出对应的3个解决原理,分别为分割原理、动态化原理、抛弃与修复原理,用以解决电脑机箱存在的问题。结论通过运用TRIZ理论,提出舍弃被用户淘汰不用的组件位置,分割机箱功能组件,从而使机箱模块化、动态化的改进方案,同时设计出一款可拆卸拼装、利于维修、满足用户需求的创新型机箱。在节省机箱空间的前提下,改变传统机箱在拼装后固有的静止状态,使机箱实现模块化、动态化的自主拼装。     

钛合金中ω相变的研究进展

钛合金中的ω相及其相变对合金的组织性能影响较大,因此近年来ω相变也成为钛合金研究中的热点问题之一。从ω相的形成、分解、组织形貌以及ω相辅助α形核的角度总结归纳了相关研究报道,对比了相关模型观点的优缺点,阐述了ω相目前仍存在的学术分歧。     

可降解塑料在医药包装领域的应用与分析

限塑令的深入执行对医药包装行业产生了极大影响,新型可降解塑料的研发和应用逐渐成为医药包装领域的重点研究方向。基于此,本文针对可降解塑料在医药包装领域的应用问题展开探讨,从医药包装行业发展趋势和前景角度入手,进一步分析了医药包装领域可降解塑料的种类,并结合当前可降解塑料研发以及应用情况,提出了深化可降解塑料在医药包装领域应用的建议,以期能够为医药包装领域发展提供支持。     

极地钢铁材料的腐蚀与防护面临新挑战

随着极地的开发和利用,其所需的极地钢铁材料的腐蚀与防护问题越来越受到研究者的关注。本文以传统海洋环境腐蚀分区为参照,对极地特色的腐蚀环境进行了系统的分析,并将其归纳整理为极地大气区、极地冰水磨蚀区、极地海洋全浸区、极地海底泥土区等4个腐蚀区域。在对极地钢铁材料腐蚀与防护的研究进展进行梳理的基础上,从合金化、涂层技术和阴极保护技术3个方面介绍了极地钢铁材料的防护技术,并指出了极地钢铁材料未来研究的方向。     

处理非平衡数据的粒度SVM学习算法

针对支持向量机对于非平衡数据不能进行有效分类的问题,提出一种粒度支持向量机学习算法。根据粒度计算思想对多数类样本进行粒划分并从中获取信息粒,以使数据趋于平衡。通过这些信息粒来寻找局部支持向量,并在这些局部支持向量和少数类样本上进行有效学习,使SVM在非平衡数据集上获得令人满意的泛化能力。