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1.
美国是当今世界科技最发达的国家,其科技投入总量稳居世界第一。美国政府曾先后出台《拜杜法案》和《史蒂文森-怀特勒创新法案》,有效推动了科技成果的转化应用,其科技发展资金来源呈企业主导特征。美国还通过加强政策引导、实施税收优惠、拓宽投融资渠道、科技人才培育引进、科技创新柔性监管等措施,鼓励企业技术创新,促进产学研交流合作,引导知识和技术向企业转移,有效激发了企业的创新活力。参考美国的经验做法并结合我国实际情况,提出了激发我国企业创新活力的政策建议:创新研发优惠方式,扩大税收激励范围;以市场化运作模式,提高科技成果转化效率;强化STEM教育战略地位,吸引国际STEM人才;提升科研人员基本工资待遇,增强研发队伍稳定性;拓宽监管沙盒参与主体,适当精简政策法规。 相似文献
2.
氢脆具有很强的微观组织敏感性,威胁着各类高强结构材料的安全服役.采用激光-电弧复合焊工艺对BS960E型高强钢进行焊接,并对接头在原位电化学充氢的条件下进行慢应变速率(10-5s-1)拉伸试验,结合微观组织和断裂特征进行分析并对接头的氢脆行为进行研究.结果 表明,焊接热循环所形成的富马氏体中的细晶区可以使接头表现出一定的氢脆敏感性,马氏体较大的氢扩散系数和较低的氢溶解度以及氢在晶界上的快速扩散是引起接头对氢脆敏感的主要原因,通过控制焊接工艺参数可抑制焊接热循环所引起的马氏体转变量,能够降低BS960E型高强钢激光-电弧复合焊接头的氢脆敏感性. 相似文献
3.
采用共沉淀法制备了Ti/Sn掺杂的CeMn基复合金属氧化物催化剂,研究了Ti/Sn改性对CeMnOx催化剂的脱硝性能和抗水性能的影响,并通过物化性能表征对催化剂的微观结构、吸附氨状态、氧化还原能力以及表面元素价态进行了分析。结果表明,Ti和Sn元素的引入均可以提升CeMnOx催化剂低温NOx转化活性和抗水性能,并且Ti的提升效果更加显著,在150~250℃,CeMnTiOx脱硝效率接近100%,在200℃、10vol% H2O条件下,脱硝效率维持在95%以上。H2程序升温还原、NH3程序升温脱附及X射线光电子能谱等检测结果表明催化剂表面Ce-O-Ti和Mn-O-Ti结构的形成提升了催化剂的氧化还原性能,增多了催化剂表面弱酸位、中强酸位数量,同时形成了更多的氧空位,从而使催化剂获得了良好的低温NOx转化活性。 相似文献
4.
在目前的桥梁工程中,薄壁空心墩的应用日渐广泛。熟知、掌握薄壁空心墩的相关施工技术,是保证薄壁空心墩施工质量的关键。在本文中,笔者结合工程施工实践,陈述了一些在桥梁工程中薄壁空心高墩施工技术的要点,希望能为相关工程提供可以借鉴的建议。 相似文献
5.
滚筒端面对颗粒物料轴向混合过程影响的离散模拟 总被引:1,自引:0,他引:1
基于离散单元法模拟了仅颜色存在差异的两组分颗粒物料在轴径比0.3的窄滚筒中的轴向混合过程,滚筒的左侧端面固定,右侧端面可随侧壁旋转。结果表明,不同物料装载量和滚筒转速下,在达到完全混合状态前,黄红颗粒物料初始轴向界面处可能出现3种不同的径向结构:黄?红结构、红?黄?红结构和红?黄结构。红?黄?红结构和红?黄结构工况下,固定端面一侧还可出现更复杂的多层三明治结构。径向结构源自滚筒端面效应导致的颗粒轴向对流,颗粒轴向速度在切向截面上的分布决定了径向结构的类型。 相似文献
6.
7.
我国有着十分丰富的资源储备,随着矿业快速发展,开采设备及工艺技术都有所突破,并且取得了不错的成绩,矿物质开采对于国民经济水平的提高及综合实力的发展有着决定性影响。面对复杂的开采环境,矿山开采过程中容易受到不同因素的影响,从而产生地质灾害问题,由于开采过程中存在诸多安全隐患,不仅给施工队伍的生命安全构成威胁,还不利于矿产行业的健康发展,甚至阻碍社会经济活动的有序进行。下面文章就以此为基础对矿山环境地质灾害问题进行分析,并探讨地质灾害的勘查及解决措施。 相似文献
8.
页岩储层微观裂缝三维精细表征方法 总被引:5,自引:3,他引:2
裂缝在非常规油气开发中具有重要意义,但高精度观察裂缝三维空间分布特征较为困难。微观层析成像技术(微米CT)使得在微观尺度上观测裂缝的三维结构成为可能。对准噶尔盆地二叠系芦草沟组烃源岩的多个泥页岩样品进行了微米CT扫描;利用Avizo软件对微米CT图像进行处理和分割,获得岩心内部三维裂缝结构模型;使用自主开发的CTSTA程序对岩心内部微裂缝进行定量描述,包括裂缝大小、延伸方向和延伸尺度等参数,同时统计裂缝分类特征、各向异性分布;在统计分析的基础上提取裂缝分布的分形维数。研究表明:裂缝的几何特征在大尺度和小尺度上具有相似性,并可以通过指数律进行描述,分形维数是一个较典型的指数;通过对微观尺度上三维裂缝的定量描述或精细表征,可以获得裂缝在大尺度上分布特征的认知。 相似文献
9.
10.
对卷积神经网络(CNN)在工程结构损伤诊断中的应用进行了深入探讨; 以多层框架结构节点损伤位置的识别问题为研究对象,构建了可以直接从结构动力反应信号中进行学习并完成分类诊断的基于原始信号和傅里叶频域信息的一维卷积神经网络模型和基于小波变换数据的二维卷积神经网络模型; 从输入数据样本类别、训练时间、预测准确率、浅层与深层卷积神经网络以及不同损伤程度的影响等多方面进行了研究。结果表明:卷积神经网络能从结构动力反应信息中有效提取结构的损伤特征,且具有很高的识别精度; 相比直接用加速度反应样本,使用傅里叶变换后的频域数据作为训练样本能使CNN的收敛速度更快、更稳定,并且深层CNN的性能要好于浅层CNN; 将卷积神经网络用于工程结构损伤诊断具有可行性,特别是在大数据处理和解决复杂问题能力方面与其他传统诊断方法相比有很大优势,应用前景广阔。 相似文献