快中子吸收剂量测量装置和方法的研究及国际比对

叙述了用双剂量计法较准确地测定了原子能研究院(d T)中子场的中子和γ辐射在自由空气中的组织比释动能K_N和K_G,其中K_N的总不确定度为4.37％,并与用伴随粒子法确定的中子注量通过换算得到的组织比释动能比对,两者相差小于1.0％。此装置参加了由国际计量局组织的国际比对,并给出了比对结果。     

生物剂量学的研究现状和发展动向

本文对现在的或现在认为有发展前景的几种生物剂量测定方法进行了比较，包括染色体畸变、荧光原位杂交、微核、早熟染色体凝集以及二种体细胞突变；着重对它们在辐射事故剂量估计中的实用性作了评估。     

评选优秀论文 促进人才培养

北京机床研究所现有中专以上的青年科技人员504名,约占职工总数的1/4。为促进这些青年成长,尽快成为我所科技队伍的骨干,给他们提供反映其才干的机会,交流学术成就,所总师办与团委联合组织了我所第三届青年优秀论文评选活动。 这项活动每两年举办一次。这次共征集到39篇论文.其内容有CAD、NC技术、机械设计、工艺及装置、测试技术、材料与热处理、管理等方面。这些论文经专家评阅、所技术委员会评选,选出14篇优秀论文;推荐其中10篇在演讲会上宣读并评奖。评委从论文理论水平,实用价值和表达能力三方面对宣读的论文进行了评选,其结果是优秀…     

geoNEXT录井系统中钻井效率监测软件现场应用分析

通过钻井效率分析软件对机械比能值进行监测,综合判定钻头磨损程度、钻井参数选用的合理性,计算地层岩性的强度.根据监测和判定分析结果提出合理参数.     

城市生活垃圾压缩装备折角式压头优化设计

针对目前城市常用的垃圾水平压缩设备存在垃圾压实效果不够理想和作为关键压缩部件的压头容易变形问题,提出一种新型的折角式压头,设计中分别将压头折角选为10°、20°、30°、40°,前面板厚度选为10 mm,12mm,通过仿真对比,最终求出折角式压头最佳折角为30°,最佳前面板厚度为10 mm。实验结果表明,改进后的折角式压头不仅提升了压实效果,减少了压头变形,并在一定程度上有利于实现垃圾水平压缩设备的轻量化。     

玻璃纤维增强PBT复合材料刮擦行为研究

研究了玻璃纤维增强聚对苯二甲酸丁二醇酯(PBT)复合材料表面刮擦性能。采用自制刮擦实验设备,进行线性增加法向荷载模式的刮擦实验。通过对比不含玻璃纤维PBT材料刮擦实验结果,对不同玻璃纤维含量(10%、20%、30%)的PBT表面刮擦行为进行了系统的实验研究。探究了不同刮擦方向(平行于和垂直于玻璃纤维刮擦方向)对材料表面耐刮擦性能的影响。通过临界法向荷载和微观显微图像分析刮擦破坏机理。同时,也讨论了玻璃纤维含量变化对刮擦破坏模式和划痕形貌等的影响。结果表明,玻璃纤维含量的增加虽然可有效抵抗刮头刮入材料内部,但是容易使材料表面发生破坏。平行于玻璃纤维方向刮擦性能要优于垂直于玻璃纤维方向刮擦。     

基于全耦合时域运动模拟的FPSO艏摇失稳研究

本文建立系泊浮体全耦合非线性六自由度方程,研究了规则波中FPSO的艏摇失稳现象.将数值求解得到的平衡艏摇角与试验结果进行对比,验证了方程的准确性.分析了艏摇失稳对FPSO运动响应的影响,研究了初始艏摇角、波陡对FPSO艏摇失稳和运动响应的影响.结果表明：FPSO在特定波长船长比下会发生艏摇失稳现象,作用在船体上的波浪载荷增大,从而引起较大的横摇和垂荡响应;波陡不会影响最终平衡艏摇角,但会影响艏摇达到平衡所需的时间以及运动响应幅值;初始艏摇角会影响FPSO最终达到的平衡位置和运动响应.     

基于Jenkins的持续集成系统研究

本文基于大规模软件产品研制背景,分析了软件开发面临的诸多问题,研究了在项目开发过程中引入持续集成的必要性,并对持续集成系统进行整体设计。本文将整个持续集成过程划分为版本控制、自动化构建以及自动化测试三个核心环节,对这三大核心模块进行详细设计,实现了一套基于Jenkins工具的持续集成系统。其中版本控制模块采用了支持分布式工作流的SVN代码存储库,自动化构建模块主要完成Jenkins持续集成服务器的搭建及配置,自动化测试模块主要实现了一套基于库博国产化工具的自动化测试框架。本文设计并实现的持续集成系统利用自动化的技术手段,在实际案例的应用中实现了从代码提交、到代码编译、单元和集成测试以及测试结果反馈的一系列过程。     

一种基于GMM-聚类树的面向大规模服装图像检索的索引结构

目前服装图像检索研究主要偏重于考察服装图像底层特征的表示方法,对服装图像数据集整体的特性关注较少.服装图像种类、款式、细节多种多样,传统方法在检索速度和准确率上已经不能满足用户的需求.为在日益庞大的服装图像集中快速准确地搜索需要的款式,提出一种GMM-聚类树索引方式.GMM-聚类树将不同细节的服装图像按照相似性逐步聚类,分别对应于不同的聚类树分支,避免人为指定聚类个数造成服装分类的错误.分别在小数据集和大数据集上测试其对服装图像检索的准确率和效率,试验结果表明通过自动确定聚类个数和GMM-聚类树的逐层分类,能够带来检索准确率和效率的双重提升.