子母车系统效率分析与验证

在子母车系统中,研究一台母车配合两台子车在同层进行复合作业的效率问题,提高系统作业效率计算的准确性,优化系统整体布局和物流设备的选择。首先分析一台母车配合两台子车在同层的循环复合作业过程;然后结合子母车的运动特性得到其作业效率计算模型;最后采用MATLAB工具计算效率模型分别在随机组合作业对和FEM9.851标准作业对的作业效率,通过对比验证,两种循环作业的效率绝对偏差符合工程实际。在工程实际中可以参照FEM9.851标准作业对代替随机组合作业对进行子母车系统的效率计算。     

基于关键水平的水下采油树预防性维修决策方法

为解决电液复合水下采油树在运行过程中工作环境恶劣且复杂、系统要求可靠性高、维修难度大且费用高的问题,建立基于伽马退化过程的水下采油树组件可靠度退化模型和考虑维修花费、停产损失在内的维修成本模型,建立水下采油树系统预防性维修优化目标体系,基于多目标粒子群优化算法对维修策略进行优化。建立的模型可有效描述水下采油树系统的工作特性,最优解能够满足在低维修成本的前提下系统高可靠性的工作要求。     

基于特征融合的中文简历解析方法研究

针对基于规则和统计的传统中文简历解析方法效率低、成本高、泛化能力差的缺点，提出一种基于特征融合的中文简历解析方法，即级联Word2Vec生成的词向量和用BLSTM（Bidirectional Long Short-Term Memory）建模字序列生成的词向量，然后再结合BLSTM和CRF（Conditional Random Fields）对中文简历进行解析（BLSTM-CRF）。为了提高中文简历解析的效率，级联包含字序列信息的词向量和用Word2Vec生成的词向量，融合成一个新的词向量表示；再由BLSTM强大的学习能力融合词的上下文信息，输出所有可能标签序列的分值给CRF层；再由CRF引入标签之间约束关系求解最优序列。利用梯度下降算法训练神经网络，使用预先训练的词向量和Dropout优化神经网络，最终完成对中文简历的解析工作。实验结果表明，所提的特征融合方法优于传统的简历解析方法。     

提高琅琊山选矿厂铁回收率试验

琅琊山选矿厂为了提高选铁回收率，进行了粗、精、扫选磁场强度试验及磨矿细度对铁回收的影响试验。结果表明：①增大扫选磁场强度可以提高精矿铁回收率0.37个百分点；扫选磁场强度从168 kA/m提高到240 kA/m，磁性铁回收率从89.79%提高到90.86%。②磁性铁主要以微细粒流失在尾矿中，回收难度极大。③以增大扫选磁场强度可提高铁回收率0.37个百分点计算，每年可增加销售收入约14.6万元，大半年即可收回设备改造投资。     

PET的紫外老化性能及机理研究

采用力学、紫外-可见光分析和热失质等测试手段研究了PET改性料的紫外老化性能及老化机理。结果表明:复合助剂的加入能显著提升体系的力学性能保持率,进而提升其紫外老化寿命,提升的幅度随复合助剂中耐紫外剂含量的增加而显著增加。DSC分析表明,随着复合助剂的引入和老化的进行,改性料结晶度增加。文中进一步讨论了PET改性料的紫外老化机理。紫外-可见光分析表明,紫外老化能产生醌类和双醌类物质,进而提升PET改性料的紫外吸收度。     

K4,4,p的点可区别的IE-全染色(p≥1008)

该文利用色集事先分配法、构造染色法、反证法探讨了完全三部图K_4,4,p (p≥1008)的点可区别IE-全染色问题，确定了K_4,4,p (p≥1008)的点可区别IE-全染色数。     

基于ANP-SWOT的上海公路废弃物资源化发展对策研究

随着公路系统的新陈代谢，大量废弃物给城市的资源与环境协调发展带来了巨大压力，以沥青路面再生技术为路径的公路废弃物资源化符合循环经济的理念，是我国公路建设迈向生态文明的必然选择。通过 ANP-SWOT 对上海公路废弃物资源化发展战略进行实证分析，发现当前形势下其优势和机遇较为明显，确定以 SO 策略为核心的推广战略为最佳选择，并提出一系列配套发展策略，为推动上海公路废弃物资源化提供参考。     

0Cr20Mn21Ni2N奥氏体不锈钢锻件组织性能研究

研究了无磁钻铤用0Cr20Mn21Ni2N奥氏体不锈钢圆棒锻件横截面的室温强度、硬度和韧性等力学性能,并从微观角度进行了分析。在圆棒表层区域观察到了锻造变形态晶粒组织,而直径四分之一区域为再结晶组织,平均晶粒尺寸为80μm,芯部再结晶晶粒尺寸粗化为150μm,这些差异是由不同的变形温度和降温速度造成的。这种组织差异导致的室温拉伸性能和冲击韧性也有相应的变化趋势。研究结果表明,在900、1000℃以0.5 s-1的应变速率压缩的0Cr20Mn21Ni2N试验钢样品,其应力应变曲线具有一定的加工硬化特征,其芯部硬度比应变速率为0.1 s-1的样品分别提升了28、15 HB。在700、800℃以20%以上的变形量进行压缩时,峰值抗力显著提高,而在900、1000℃以10%~50%的变形量进行压缩时,峰值抗力均无明显提高,可保证顺利的变形过程。     

水文序列相依变异识别的RIC定阶准则——以自回归模型为例

水文过程相依性是水文变异的主要表现形式之一,应用自回归模型对其进行拟合时合理确定模型阶数是一个难点问题。本文在分析AIC和BIC准则的基础上,提出了一种以原序列与其相依成分的相关系数作为拟合度指标,同时借用信息熵形式的函数式,作为模型不确定性度量指标的自回归模型定阶准则(简称RIC准则)。以AR(1)、AR(2)、AR(3)和AR(4)模型为例进行统计试验,将不同序列长度下该准则的定阶准确率与其他定阶准则进行比较,试验结果表明,RIC准则对于上述模型均具有较好的适应性,且定阶准确率远高于AIC准则,其中对于前三阶模型RIC准则优于BIC准则,但四阶模型略低于BIC准则。RIC准则的优势是可以同时满足模型定阶、相依程度分级与模型检验的需求,将其应用于实测水文序列分析,结果显示,该准则能较准确地识别自回归模型的阶数,且符合提出的"相依有变异而残差无变异的最小阶数"的检验标准。