新型基体材料含量对摩擦材料性能的影响

用新型复合材料改进基体材料,以水基材料为基体,实现节能、环保的摩擦材料的冷压成形工艺加工.利用定速摩擦磨损试验机对自制的摩擦材料进行试验,研究基体材料含量对新型复合材料摩擦因数和磨损率的影响规律.结果表明:制备的复合摩擦材料的性能与基体材料的含量具有相关性,得到了在实验条件下的理想基体材料含量;材料摩擦磨损问题的影响因素十分复杂,通过研究证明了冷成形摩擦材料的摩擦稳定性和耐磨性.     

涂层材料表面硬度温度相关性理论模型

目的理论表征涂层材料温度相关性表面硬度。方法在材料温度相关性强度理论表征最新研究成果基础上,结合材料硬度与强度的定量关系,综合考虑涂层材料制备温度和使役温度对材料力学性能的影响,建立了涂层材料温度相关性表面硬度理论表征模型。结果该理论表征模型建立了不同温度下涂层材料表面硬度与参考温度下的表面硬度、温度相关性弹性模量、残余热应力、温度、材料熔点等之间的定量关系,利用建立的模型,可以由任意参考温度下的涂层材料表面硬度预测不同温度下的涂层材料表面硬度。为了验证模型的正确性,采用建立的理论表征模型,分别预测了碳化硼、碳化硅、类金刚石、钛合金、氧化镍等涂层材料的温度相关性表面硬度,并与实验测试结果进行了对比,结果表明理论预测值与实验值具有很好的一致性。结论建立的理论表征模型可以有效地预测不同温度下的涂层材料表面硬度,为涂层材料的温度相关性硬度理论预测提供了途径。     

MPEG-4 SLS无损增强层的编码

介绍了MPEG-4音频可分级无损压缩编码方案中无损增强层的编码。对无损增强层中的残差映射、比特平面编码、基于上下文的算术编码、低能量编码等技术细节进行了深入讨论和分析。最后将MPEG-4SLS与Monkey’s Audio编码方案进行了比较，以此来说明MPEG-4SLS优异的压缩性能。     

高温烟气净化用合成纤维发展现状

综述了高温烟气净化材料使用的聚苯硫醚、聚四氟乙烯、聚酰亚胺、芳纶1313、芳砜纶等新型合成纤维的性能特征、发展和应用现状,展望了相关纤维生产企业应尽快提高产品性能,以满足不断扩展的应用需求。     

郭公庄一期公共租赁住房中的产业化设计与精细化设计

正郭公庄一期公租房项目是目前北京地区在施的最大的产业化住宅项目,所有住宅均按产业化要求进行设计和建造,住宅主体结构采用预制装配式剪力墙结构,内部装修采用装配式室内装修,创造了复合型新社区,为居民创建了一个高品质的人文居住环境。郭公庄一期公租房项目是北京市保障性住房建设投资中心直接投资建设的一个大型公租房项目,也是目前北京地区在施的最大的产业化住宅项目。该项目位于北京市丰台区郭公庄地铁车辆段北侧,用地面积5.8786公顷,容积率2.50,限高60m,设计公租房3002套。四周均力城市现有和规划道路,西侧规划有小学、幼儿园和公共绿地用地。项目用地距郭公庄地铁站约1km,交通十分便利。     

基于BIM的DataTools功能在资料管理中的应用

施工现场资料管理存在着"同一施工部位,各项资料是否齐全"及"同一种资料,各部位是否齐全"两项较为繁琐的工作。NavisworksManger2017的Datatools功能可有效缓解这两项工作的繁琐程度。详细介绍了该功能的具体应用。     

工作研究应用于企业生产线优化再设计——案例研究

运用工作研究方法对GY公司核心产品生产线的生产流程进行优化和再设计。根据实地观察获得的数据,应用5W1H提问技术、工时测定和人机作业分析等方法分析生产瓶颈工序及其产生原因。提出通过消除瓶颈工序、减少总检工序工位和人员冗余等措施,对作业工位的工作任务进行了重新设计,增加了1台ATE测试机器和减少了1个作业员。优化设计后的结果显示,生产线平衡率提升了29.9%,每小时产能提升了132PCS,每件产品制造成本减少了0.227元RMB。     

高层楼宇智能家居设计方案探讨

随着计算机技术、电力电子技术、网络通信技术、自动控制技术等先进技术的不断发展和应用的不断完善,加上人们对生活质量水平要求的进一步,享受网络化、自动化、智能化的家居生活已成为必然。本文介绍了集灯光照明、窗帘控制、防盗报警、远程医疗等功能为一体的智能家居控制系统,重点介绍了系统结构和主要功能实现。     

对建筑电气设计中接地系统的探讨

只有对建筑进行电气接地,才能确保建筑中电气的安全运行。本文简介了建筑中几种接地系统,并就这三种接地系统进行了论述。     

基于剪枝堆栈泛化的离线数据驱动进化优化

现实世界中存在很多目标函数的计算非常昂贵, 甚至目标函数难以建模的复杂优化问题. 常规优化方法在解决此类问题时要么无从入手, 要么效率低下. 离线数据驱动的进化优化方法不需对真实目标函数进行评估, 跳出了传统优化方法的固铚, 极大推动了昂贵优化问题和不可建模优化问题的求解. 但离线数据驱动进化优化的效果严重依赖于所采用代理模型的质量. 为提升离线数据驱动进化优化的性能, 提出了一个基于剪枝堆栈泛化(Stacked generalization, SG)代理模型构建方法. 具体而言, 一方面基于异构的基学习器建立初级模型池, 再采用学习方式对各初级模型进行组合, 以提升代理模型的通用性和准确率. 另一方面基于等级保护指标对初级模型进行剪枝, 在提高初级模型集成效率的同时进一步提升最终代理模型的准确率, 并更好地指导种群的搜索. 为验证所提方法的有效性, 与7个最新的离线数据驱动的进化优化算法在12个基准测试问题上进行对比, 实验结果表明所提出的方法具有明显的优势.