金属矿山当前面临的主要问题及对策

叙述了为了解我国金属矿山当前面临的突出问题，必须充分依靠科技进步和技术创新，大力提高矿山企业的技术水平，装备水平和管理水平。     

土壤固化剂无侧限抗压强度试验研究

针对山西省长治市石子河河道处理问题 ,采用固化剂粘土进行了无侧限抗压强度试验 ,并与水泥土进行了比较。发现固化剂 2的无侧限抗压试验强度最佳 ,为工地现场试验及河道综合治理提供了更为有力的理论依据     

水性聚氨酯电导率与聚沉值的研究

研究了软（硬）段含羧基的水性阴离子纳米聚氨酯体系的n(NCO)/n(OH)比值，COOH的质量分类，反离子各类，合成方法与电导率关系及产生的原因；探讨了该体系的n(NCO)/n(OH)值，COOH的质量分数，合成方法与临界聚沉值（Cc.c)的关系和规律。并分析，比较了软（硬）段含羧基的水性阴离子聚氨酯体系电导率与Cc.c二者关系，得出了随COOH的质量分数升高，二者变化相同，随n(NCO)/n(OH)比值升高,二者变化相反的结论。     

管线油电损耗的灰色模型及预测

对于管道运输来说，影响输油成本变化的因素有很多，但是对总成本影响最大的是油电损耗费用。由于来自现场的输量和相关参数样本数据不足，只知道连续几年的流量、油电损耗，要预测将来每年的油电损耗，经典经济数学不能满足这样的研究。然而灰色系统理论要求的研究样本较少，只要知道连续几年的流量、油电损耗，就能预测将来每年的油电损耗，估算其输油成本，且模型精度较高。利用灰色系统理论，以输油管线每年的输量、相应的电耗和油耗为时间序列，建立了三元素非等间距GM(1，1)模型，该模型为预测管线年输油成本提供了可靠的依据。     

企业供应物资入库质量验收问题的探讨

剖析了企业供应工作中存在的物资入库质量验收问题及存在的原因，提出了搞好企业物资供应管理，加强物资质量验收的对策。     

Pore‐free mold‐pattern‐transfer method for barrier ribs of HD PDPs

Abstract— Among various barrier‐rib manufacturing processes, the mold‐pattern‐transfer method has potential to reduce processing cost as well as the manufacture of high‐resolution pixels. In this study, the effects of major processing variables of the mold‐pattern‐transfer process on the formation of air‐trapped pores within barrier ribs were examined. The results indicated that with an optimum combination of the processing variables, barrier ribs without trapped defects can be produced, demonstrating the possibility of reducing the number of processing steps and costs of barrier ribs.     

FD—140型高灵敏测氡仪及其应用

FD—140型高灵敏测氡仪用于测量氡的浓度,测氡灵敏度可达15mBq/m~3 min。该仪器可用于普查与勘探铀矿床,也可用于找石油、煤、金、地下水和地震预报以及地质构造调查等方面。     

基于FANUC数控系统实现刀具寿命管理

文章结合HARDINGE数控车床实例，介绍了如何利用FANUC18T数控系统中提供的计数器跟踪刀具加工的次数，通过新增一个刀具寿命管理功能模块的PMC子程序，为用户提供一个友好、可视、便捷的刀具寿命管理功能。对今后类似的设备功能设计和改进都具有实际的指导意义和参考价值。     

城市慢行交通网络数据建模研究

城市慢行交通系统是现代城市交通系统的重要组成部分,随着多模式城市交通发展,建立便捷和高效的城市慢行交通网络系统成为现代城市解决交通问题和提升交通运行效率的关键措施。基于此,文中应用统一建模语言（UML）和地理标识语言（GML）建立城市慢行交通网络数据模型,提出一种统一的和一致性的交通地理要素定义和性质描述方法,并阐述基于GML的城市慢行交通网络的地理要素和关系表达。研究成果促进了城市交通地理数据的组织、表达、集成、共享和操作,对建立高效的城市慢行交通网络系统具有重要的理论价值。     

基于GM（1，1）和线性回归模型在印刷包衬压缩变形中的数据预测研究

运用线性回归对预测数据进行分析,剔除异常数据,用GM（1,1）模型进行预测,有效降低了数据相对误差,提高了预测数据的精度。选用印刷包衬压缩变形的压缩变形量值,用线性回归进行数据分析并剔除异常数据后用GM（1,1）进行预测,使得预测数据具有更高的准确性和适应性。实验及仿真结果表明,经过前期数据分析整理后的灰色预测模型,其预测期望值远优于单纯的回归模型和GM（1,1）模型。