一种基于参数化形状函数的拉矫工艺模型化新方法

板带平直度和表面质量是生产高品质冷轧金属板带的主要因素。拉矫机(例如应用于连续热镀锌或精整生产线)通过板带较小的弹塑性变形,改善板带的平直度,降低残余应力,产生大张力,使板带在小直径辊系中被弯曲。在拉矫机的设计过程中,精确的模型是非常重要的,它可改进主要的参数,如板带的弯曲线,弯辊的反作用力,要求的张力等级,张力损耗(由于弹性变形引起的损耗)和传动功率需求。拉矫工艺的广延分析通常采用商用的有限元软件包进行,需要对底层物理效应和相互关系全面了解。然而,高达数百万的自由度需要有效的和可靠的三维有限元模拟,这导致运行时间太长而不可接受,甚至是对于现代大型机计算。为了减少大量的三维有限元模型计算成本(同时确保更多有意义的计算结果),开发了一个基于虚功原理和参数化形状函数的全新的、专业化的模型化方法,用于描述曲率和应变分布。相较于优化的有限元模型,这种度身订造的模型可以大幅减少自由度和计算成本,而关键的模拟结果却是相同的。由于这种方法的有效性和可靠性,此方法可用于在拉矫机设计阶段大规模的参数计算,包括优化工艺和设备,改善设备性能和显著减少能耗。     

挖掘隐秘功能 网络访问快又稳

正在用谷歌Chrome访问某些网站时,有时会出现不稳定或速度较慢的情况,这时我们可以利用Chrome一些没有开放的功能来缓解这一问题。1启用新的QUIC协议从最新的Chrome浏览器版本开始,内置了一种全新的网络协议——QUIC协议,该协议是在传统的TCP和UDP协议的基础上发展而来。传统的TCP协议强调的是传输的可靠性,UDP协议凸显的是它的效率高和速度快,而QUIC协议则集中了两种协议的优点,可以让浏览器快速、稳定地访问互联网。     

新型切肉机设计

本文介绍的是一种新型的切肉装置，此切肉装置相对于传统切肉机在功能及结构上都有一定程度的改进。首先它是手摇的，方便控制切肉速度，其次它不仅可以切出任意厚度的肉，还可以切出不同厚度的菜，这部分是相对于传统切肉机新增加的功能。这款切肉装置实现了功能集中，便于操作的目的。     

任意层互连生产技术研究

任意层互连（ELIC）是最高阶的高密度连接（HDI）制程，它可以比传统线路在层数相同的情况下，增加约30%层间互连；随着移动通讯产品功能需求的增加，ELIC技术被大举应用在智能手机及平面电脑等产品上。高阶ELIC线路板的生产不但流程长，且生产难度较大。本文对ELIC板的制作难点进行了分析，并提出相应的解决方法和生产注意事项，为ELIC工艺产业化提供必要的参考依据。     

双通道高分辨率台式波形发生器

Teledyne LeCroy发布三款最新的WaVeStation系列任意波形发生器，最高带宽提高至160MHz和500MS／s的采样率（比目前已有的型号带宽提高了3倍，采样率提高了4倍）。最新的WayeStation3000配备了4．3英寸彩色显示屏幕，创新的前面板界面和双通道波形输出，标配PC波形编辑软件。     

三维可视化技术在煤矿水文物探中的应用研究

本文以地面水文物探资料为基础,将三维可视化技术引入煤矿瞬变电磁法勘探,通过软件建立三维数据体,可实现"三维立体展示"、"任意切片提取"、"异常体空间展示"等功能,并对其应用效果进行了验证。相对于以往的处理方法不仅能在空间上更好的表达地下地质体所蕴含的电性特征,而且能大大提高数据处理解释的工作效率,为煤矿防治水工作提供直观、可靠的水文地质资料。     

任意载弹模式俯仰系统重力矩算法研究

为实时解算某型火箭发射装置俯仰系统重力矩,基于质点系等效质心原理推导出任意载弹模式下重力矩算法模型,采用Matlab编程实现算法并同Pro/E测量计算实际值对比分析.仿真结果表明,该算法满足任意载弹模式下重力矩实时解算要求并达到较高精度,有效解决当前采用Pro/E软件测量并计算重力矩方法工作量大且通用性差等缺点,极大的提高研究效率.     

论我国公司章程的自治与法律规范的强制

本文从质疑公司章程和契约性着手,通过回顾私法与公法两大领域的划分,辨析私法强制性规范与公法规范不同的性质与功能,并结合国外公司理论研究的成果,从维持公司组织优于其他企业形式的本质特征上来界定强行法作用的领域与理由,进而指出在使我国公司法去除强烈政府管制色彩的同时,不能将法律强制等同于行政干预,对公司章程自治理解过于简单化,而是需要分析不同法律规范的性质、功能与价值取向,才能进不步得出两者相互间的关系与互补作用。     

探析通用任意查询条件模块设计方法

在各类开发的管理系统中,从数据表中大量的数据信息中准确、快速查找到符合条件的数据,是各类查询功能模块要实现的重点内容.介绍了一种VFP开发平台下通用查询条件生成模块的实现方法,可以方便应用到各类管理系统中.     

弱监督任意姿态人体检测

困难姿态(多视角或者任意姿态)下的弱监督人体检测问题被关注研究。现在大部分人体检测仅仅关注普通的直立姿态,但现实中的人体却呈现非常丰富的姿态(如弯曲的、躺着的、坐着的),这不仅加大了人体检测的难度,而且令标注工作更加困难,实际中通常只能获得弱标注样本。多示例学习方法放松了精准标注的要求,因此常常被用来解决此类问题。但是多示例学习对正示例的质量以及一些模型参数设置相当敏感,例如将示例层次条件概率融合到包层次的策略。在Pascal VOC 2007的人类数据集上对这些重要但很少被关注的问题进行了综合性深度研究,并提出了一种新的选择性弱监督检测算法(selective weakly supervised detection,SWSD)。实验证明,只要添加少量的监督样本,在多示例学习框架下,可以大幅度提高弱监督人体检测性能。