知识型员工跳槽CEO的心头之痒

几乎全球所有的大公司，其CEO对核心员工都有过道歉行为，道歉实际上是留住核心员工的极为有效的手段。     

玻璃厂常用溜子耐磨衬里的发展与变革

从溜子磨损对经营成本和对产品质量影响的角度探讨了玻璃厂原料加工系统溜子衬里的发展变革及其重要性,分析了几种常用材料,并作了相应的对比.     

美国公共住房财政金融政策的利弊之鉴

美国的公共住房财政、金融政策通过税收减免、资金补贴以及两级住房抵押市场进行资金的融通,向公共住房的供给者与需求者提供了大量的资金,保证了其公共住房政策的有效实施,解决了较多中低收入群体的住房问题,但是其本身存在着监督部门不到位,金融衍生工具不受控制等问题。分析美国的公共住房财政、金融政策,探讨其有利的一面与我国的保障性住房政策相结合的问题。     

基于模糊PID控制的半主动空气悬架系统研究

以空气悬架系统为研究对象,建立了半主动空气悬架的1/4车辆模型及白噪声的路面激励模型,将模糊控制理论和PID控制方法结合起来设计模糊PID控制器,并利用Simulink对建立的动力学模型进行平顺性仿真分析。从最终的结果可以得到结论:与传统PID控制的空气悬架相比,模糊PID控制的半主动空气悬架能更好地提高车辆的行驶平顺性。     

连续离散化算法对电力系统无功优化

无功是电力系统运行的最大问题,不仅耗费大量的电能,还会增加电网的发热,增加能源消耗,给电网带 来巨大的经济损失,因此加强电力系统的无功监测是目前亟待解决的问题.目前,电力系统无功监测存在数据量大、 数据结构复杂的问题,造成无功监测结果不准确、无功监测时滞等问题,无法为电网潮流调节提供支持.为此,提出 一种连续离散化算法,对电力系统进行无功持续监测,并通过离散性分析,判断电力系统的无功信号.MATLAB仿 真显示:连续离散化算法准确率达到92％以上,降低了系统资源的占用率,降低幅度达到25％,时滞时间小于0.2 s.与蜂群算法比较,连续离散化算法能满足电力系统无功监测要求.     

基于心理声学参数的车内声品质偏好性评价

应用等间隔直接单尺度评分法对所采集的20个车内噪声样本进行了主观评价实验,并使用Artemis软件计算了其主要的心理声学参数.偏好性评价结果与各心理声学参数间的多元回归分析表明: 尖锐度和响度是影响匀速工况下车内声品质偏好性的两个主要心理声学参数.     

织物结构对改性纤维相关性能的影响

将用废聚酯瓶制备的共混纤维制成两种不同密度的织物,用氢氧化钠溶液处理织物获得吸湿性改善的织物。研究了碱处理时间对两种织物的碱减率、回潮率和保水率的影响,用扫描电镜和差示扫描量热仪和热重分析仪表征了织物的微观形态和热性质。结果表明,随着碱处理时间的延长,两种织物的碱减率、回潮率和保水率增大,且高密织物的碱减率、回潮率和保水率小于低密织物;碱处理后纤维表面产生明显的微孔结构,碱处理时间延长、织物密度降低,纤维表面微孔增大。碱处理后,高密织物的结晶温度小于低密织物,而熔融温度呈相反规律。两种织物的热稳定性基本一致。     

基于深度学习的路面不平度等级识别研究

准确的路面激励信息对汽车行驶安全性和乘坐舒适性有重要影响.针对目前路面不平度等级识别算法存在复杂和准确率低等问题,提出了一种注意力门控循环单元(BiGRU-Attention)网络和车辆振动响应的路面不平度等级识别算法.首先,通过滤波白噪声法建立随机输入路面模型,1/4车辆振动模型平顺性仿真实验获取车辆振动响应信号,选择滑动窗口为1 s截取样本构造数据集;然后,通过BiGRU网络学习样本信号的深层次信息,Attention机制优化时刻特征对辨识结果的贡献率比重,快速准确地识别出路面不平度等级;最后通过消融实验实现算法的验证.实验结果表明,基于BiGRU-Attention路面不平度等级识别算法的准确率可达96.9％,相比基础模型有1％～3％的提升.该算法能够准确识别路面不平度等级,为车辆动力学控制提供有力的理论依据.     

光催化双极膜的制备及应用

以聚乙烯醇（PVA）和羧甲基纤维素钠（CMC）混合制成阳膜层材料,以聚乙烯醇和壳聚糖（CS）混合制成阴膜层材料。分别用氯化铬、戊二醛对阳膜、阴膜进行交联改性,并在阴阳膜层间加入具有光催化活性的纳米二氧化钛,得mCMC/TiO2/mCS双极膜。该双极膜在紫外光照射下,具有高的水解离效率,优良的亲水性能,双极膜阻抗小,工作电压低,并将该膜应用于合成乙醛酸和丁二酸体系中。     

印染项目环境影响评价中废水处理措施的选择

阐述了印染废水的产生途径和特点;综述了印染废水的治理措施;比较了主要印染废水处理措施的差异。