陕西电信努力培养新世纪优秀通信人才

江泽民同志指出：“科技进步、经济繁荣和社会发展，从根本上说取决于提高劳动的素质，培养大批人才。努力提高全民族的思想道德和科学化水平，这是实现我国现代化的根本大计。”长期以来，陕西电信一直把人才的培养作为企业工作的重中之重。随着市场竞争的日趋激烈，人才的培养教育更成为陕西电信公司企业决策中的头等大事。     

大尺度预应力型钢-混凝土组合梁变形性能参数分析

为研究大尺度预应力型钢-混凝土组合梁变形性能,对已有试验的预应力型钢-混凝土组合梁建立模型,验证建模分析的可靠性。基于分析结果,设计7根大尺度预应力型钢-混凝土组合梁构件,考虑型钢对混凝土区域约束效应的影响,将混凝土划分为"核心"区和"非核心"区,采用不同的本构关系模型,分析其变形性能,探讨型钢含钢量、预应力度、混凝土强度等级等参数的变化对模拟梁变形性能的影响。数值分析结果表明:型钢含钢量和预应力度的增强能够有效地提高构件抗变形性能。提出考虑核心约束效应的预应力型钢-混凝土组合梁新型建模分析方法,为工程实践提供依据的同时,也为大尺度预应力型钢-混凝土组合梁变形设计提供参考。     

收购林德70％股份 潍柴动力谋求液压“老大”

2012年9月3日,山东重工集团旗下的潍柴动力股份有限公司(下称"潍柴动力"),与世界工业用叉车制造商之一和液压技术的全球领先者——德国凯傲集团(下称"凯傲"),在山东济南签署战略合作协议.双方将在物料搬运和液压驱动技术领域展开密切合作,这次合作是迄今中国企业在德国最大的并购案例.     

JCB中国产品又添新成员

2012年5月8日,JCB中国在上海举办了JCB2012新品发布会,工业和信息化部运行监测协调局副巡视员景晓波先生、中国工程机械工业协会秘书长苏子孟先生、挖掘机行业老专家中国工程机械学会挖掘机分会秘书长陈正利先生、杰西博工程机械(上海)有限公司董事总     

南通花露烧理化特性分析

南通花露烧是一种传统的特型黄酒,现已列入江苏南通非物质文化遗产名录。试验测定了10种市售花露烧和5种市售传统黄酒中的关键品质指标,以高效液相（HPLC）分析有机酸和糖,以分光测色仪测定酒体颜色,比较分析花露烧与传统黄酒中的成分含量并采用统计学手段描述两者之间的差异性,揭示花露烧的理化特性。结果表明:花露烧的pH、乙酸、总糖、葡萄糖、酒精度、可溶性固形物等指标显著高于传统黄酒（P<0.05）,与其更加甘甜醇厚的滋味体验相关。感官评价实验结果表明,花露烧的香气、口味和可接受度均优于传统黄酒,其中,香气、滋味得分和乳酸、可溶性固形物以及总糖含量密切相关。采用主成分分析进一步探究酒品与成分间的相关性,结果发现pH、乙酸、总糖、葡萄糖、酒精度、可溶性固形物是花露烧品质形成的关键指标。本文为做好花露烧品质监管提供了理论支撑。     

“机械制造技术基础”课程教学方法探讨与实践

分析了“机械制造技术基础”课程的特点及教学中存在的问题,在此基础上,结合教学认识与实践,着重阐述了该课程激发学生学习兴趣,调动学习积极性的几种教学方法的特点及应用,旨在为高校该课程教学方法的改革提供有益的参考。     

基于Fluent的飞行型绳牵引机器人气动特性分析

通过Fluent软件分析飞行型绳牵引并联机器人的气动特性,通过比较飞行型绳牵引机器人在采用4种动平台时的表面压力分布得到了动平台的最佳形式;研究了飞行型绳牵引机器人在不同攻角和速度条件下升力系数、阻力系数、俯仰力矩系数的变化规律;研究了飞行速度为17 m/s时飞行型绳牵引机器人的气流速度分布状况。研究结果可为飞行型绳牵引机器人的结构设计和运动控制提供理论依据。     

基于GA的BP神经网络在多目标优化中的应用

针对传统多目标优化的求解方法通常存在目标权值主观性大,优化目标仅为各目标加权和以及在求解过程中各目标优化的不可操作性等问题,文中提出了一种新颖的多目标优化算法,其将改进后的遗传算法与BP神经网络融合,提出了基于遗传算法的BP神经网络融合算法。该算法将遗传算法与BP神经网络算法相结合,充分发挥遗传算法的全局搜索能力优势和BP算法的局部搜索能力特点,使得多目标优化问题得以求解,加快收敛速度,从而提高了收敛精度。     

基于混合域相对特征和FOA⁃XGBoost滚动轴承退化评估

针对使用多域特征进行滚动轴承退化评估建模时准确度较低的问题,提出一种基于果蝇优化算法（fruit fly optimization algorithms,简称FOA）集成极限梯度提升树（extreme gradient boosting,简称XGBoost）的轴承退化状态评估方法。提取滚动轴承全寿命周期的时域、频域及时频域等多维特征参数,构建混合域相对特征集,利用相对方均根值初始化轴承退化相应参数,进而利用混合域特征训练XGBoost模型并结合FOA算法对退化评估模型进行参数调优。结果表明：所构建的退化评估模型比常用的支持向量回归（support vactor regerssion,简称SVR）模型在2个数据集上的性能分别提高了27.15%和34.96%,所提方法可以准确有效地评估轴承退化状态。