綦齿ZF变速器及变型产品的市场应用设计

本文主要叙述了ＺＦ变速器及变型产品的市场开发设计步骤,结合本厂技术和生产现状,对变速器的各项可变参数和选择和应用进行了较为详细的说明,尤其介绍了怎样根据不同的参数编制结构明细表;阐述了结构明细表中更换件的计算和选择方法。本文为今后从事ＺＦ变器及变型产品市场开发设计者提出了一条少走弯路,省时且简单易行之捷行,本文所介绍的市场开发设计步骤和方法经作者实践证明行之有效,节省时间,快速、准确。     

正交试验法优选酒大黄的炮制工艺

优选大黄酒炙的最佳炮制加工工艺,为大黄药材的炮制加工提供技术参考。以外观性状、总蒽醌及游离蒽醌为评价指标,采用正交试验法考察饮片黄酒用量、闷润的时间,炒制的温度,炒制的时间4个因素,优选大黄酒炙的加工炮制工艺。大黄酒炙的最优工艺为：取净大黄片,加入10%黄酒拌匀,闷润1.0 h,置于150℃的炒药设备中,炒制约20 min,取出,晾凉,筛去碎屑即可。优选的酒大黄加工工艺稳定可行,可以为酒大黄的产业化生产提供一定的技术支持。     

正交试验法优选盐黄柏的炮制工艺

优选盐黄柏的最佳炮制加工工艺,为黄柏药材的炮制加工提供技术参考.以小檗碱、黄柏碱、醇溶性浸出物和标准汤剂出膏率为评价指标,采用正交试验法考察饮片闷润的时间,炒制的温度,炒制的时间3个因素,优选黄柏盐炙的加工炮制工艺.黄柏盐炙的最优工艺为:取净黄柏300 g,加入30 g的食盐水(盐水浓度为20％)混匀,盐水闷润1.5 ...     

进口塑料原料中过氧化值的检测和评估

采用滴定法对进口聚乙烯,聚丙烯和聚苯乙烯原料中过氧化值的情况进行了普查。分别抽查9个牌号的聚乙烯原料、14个牌号的聚丙烯和10个牌号的聚苯乙烯塑料,结果表明聚乙烯和聚丙烯树脂中过氧化值较小而且分布均匀,而聚苯乙烯树脂的过氧化值较大并且与生产工艺有关。     

网页木马剖析与实现

该文首先介绍了网页木马的概念和攻击原理,在此基础上设计了一个网页木马实例,并对其进行了详细的分析,在文章结尾提出了针对网页木马的防范措施。     

聚缩水甘油苄基醚磺酸三乙醇胺盐的合成与表征

本文采用叔丁基锂引发缩水甘油苄基醚聚合,得到不同分子量的聚缩水甘油苄基醚预聚体(PBzGELi),再以氯磺酸磺化,三乙醇胺中和得到了不同磺化度的聚缩水甘油苄基醚磺酸三乙醇胺盐(SPBzGETEA)。结合VPO,NMR,FTIR等分析手段对每步产物的结构进行了详细的表征。结果表明:聚合得到的PBzGELi分子量一般在1000～4000,聚合机理符合末端立构聚合模型;所得聚缩水甘油苄基醚磺酸的平均磺化度在300以上,其苯环的邻,间,对位取代反应活性相差不大;得到的聚缩水甘油苄基醚磺酸三乙醇胺盐为离子液体功能高分子。     

GQ背斜岩石力学与地层压力系统特征

准噶尔盆地南缘油气资源丰富,是新疆油田重要勘探领域之一。钻井过程中的井漏、井壁失稳等复杂及事故,严重影响了钻井速度,提高了钻井成本,制约了勘探进程。针对GQ背斜,根据实测岩心力学结果,通过多元回归分析得到岩石力学参数预测模型;基于实测井径、井下遇阻、井漏及地破等现场信息,利用常规测井数据计算得到了地应力、地层压力、坍塌压力和破裂压力。总结出GQ背斜岩石力学特征、地层压力系统与钻井复杂的内在关系。     

基于粗糙超立方体和离散粒子群的特征选择算法

特征选择指在保持数据分类性能不变的同时,选出不含冗余特征的特征子集。粗糙超立方体方法可从特征相关度、依赖度和重要度这3方面对特征子集进行综合评估,已成功用于特征选择。特征子集组合的计算是一个NP-难问题,而传统的前向搜索策略只能得到局部最优结果。因此,本文设计了一种新的离散粒子群优化与粗糙超立方体方法相结合的算法。该算法首先引入相关度用以生成一组粒子,然后对粗糙超立方体方法的目标函数改进后作为优化函数,最后由粒子群迭代优化,找到最优的特征子集。实验结果表明,相比传统粗糙超立方体方法和采用粒子群优化的粗糙集方法,本文算法能够得到具有更小特征数量和更高分类性能的特征子集。     

基于双目视觉的飞机舵面偏角测量研究

针对通用飞机襟翼、副翼、升降舵等旋转舵面偏角的测量需求,提出了一种基于双目视觉原理的偏角测量方法。在飞机舵面布置编码标识点,利用双目相机采集被测舵面在不同偏角下的编码标识点图像;根据相机标定结果求得双目视觉投影矩阵;通过获取编码标识点的三维坐标,计算出舵面偏角。使用该方法进行舵面角度测量,精度高,安全可靠,在航空测试场景中具有较高的实用性和优越性。     

云平台下基于粗糙集的并行增量知识更新算法

日益复杂和动态变化的海量数据处理,是当前人们普遍关注的问题,其核心内容之一是研究如何利用已有的信息实现快速的知识更新.粒计算是近年来新兴的一个研究领域,是信息处理的一种新的概念和计算范式,主要用于描述和处理不确定的、模糊的、不完整的和海量的信息,以及提供一种基于粒与粒间关系的问题求解方法.作为粒计算理论中的一个重要组成部分,粗糙集是一种处理不确定性和不精确性问题的有效数学工具.根据云计算中的并行模型MapReduce,给出了并行计算粗糙集中等价类、决策类和两者之间相关性的算法;然后,设计了用于处理大规模数据的并行粗糙近似集求解算法.为应对动态变化的海量数据,结合MapReduce模型和增量更新方法,根据不同的增量策略,设计了两种并行增量更新粗糙近似集的算法.实验结果表明,该算法可以有效地快速更新知识;而且数据量越大,效果越明显.