基于 CRUISE 的纯电动汽车动力系统参数匹配与仿真

开发和研究纯电动汽车是实现节能减排目标的重要手段之一.针对一款已知基本技术参数的电动汽车,根据该车动力性和经济性设计要求,基于理论计算对主要部件参数进行匹配设计,然后采用CRUISE软件搭建整车模型,对整车性能仿真分析.通过结果分析,证明理论设计参数满足设计要求,验证该方法的可行性,为纯电动汽车进一步设计研究提供理论依据.     

高校内部控制体系建设——以承德石油高等专科学校为例

高校内部控制体系能够很好地防范风险,以承德石油高等专科学校为例,介绍了高校围绕提高领导认识、成立组织机构、全面梳理业务流程、识别风险点并制定控制措施、完善规章制度等方面开展内部控制体系建设。     

创意是公益广告的灵魂

简述了公益广告创意的重要性,并着重论述了构思创意应从目标关联性、抽象性、独创性、简洁性、触动情感性几个方面去考虑.引用了中外经典公益广告,以论证公益广告的生命点就在于有好的创意.创意准确、新颖、独特就预示了其成功.     

创意是公益广告的灵魂

简述了公益广告创意的重要性，并着重论述了构思创意应从目标关联性、抽象性、独创性、简洁性、触动情感性几个方面去考虑．引用了中外经典公益广告，以论证公益广告的生命点就在于有好的创意．创意准确、新颖、独特就预示了其成功．     

考虑不均匀沉降影响的多厢互联预应力渡槽安全评估研究

多厢互联式渡槽是针对南水北调输水量大而专门提出的一种新型渡槽结构型式,与传统单厢渡槽相比,这种新型渡槽纵向与横向尺寸相差不大,并采用三向预应力设计,导致其横向刚度与纵向刚度相差不大,承载以后的受力表现更像板而不是梁,这种结构挠度变形很小,但对不均匀沉降变形异常敏感。为此,以某三厢互联预应力渡槽为例,通过对现有沉降变形监测资料进行分析,提出了两种不同类型不均匀沉降变形模式,即"一头倒"和"扭麻花"沉降变形模式,并指出实际不均匀沉降是上述两种的复合模式。同时,当不均匀沉降发生时,将会改变槽身受力状态,对渡槽安全运行产生不利影响;随着不均匀沉降变形增大,槽身内壁及外壁应力状态逐渐恶化,内壁受拉区范围逐渐增大,最大拉应力值也逐渐增大;该不均匀沉降变形达到当前状态的1.5倍时,槽身内壁环向正应力将超过1.70 MPa,内壁存在很大的开裂风险。     

4-色满酮芳环Mannich碱类化合物的合成及其抗血小板聚集活性研究

4-色满酮类化合物和色酮类化合物具有广泛的生物活性。笔者曾发现4-色满酮3位Mannich碱类化合物具有显著的抗血小板聚集活性,为了考察在4-色满酮的3-位Mannich碱类化合物中3-位胺甲基侧链是否为加强活性的必需基团,为确定其药效构象提供信息,笔者设计合成了4种4-色满酮芳环Mannich碱类化合物,同时又合成了3种色酮芳环Mannich碱类化合物。所合成的目标化合物均未见文献报道,其组成和结构经红外光谱、质谱和核磁共振氢谱确认。采用Born's比浊法对目标化合物进行了抗血小板聚集活性的体外筛选。实验结果表明,目标化合物对ADP和胶原诱导的家兔血小板聚集均具有显著的体外抑制活性。     

草木复合中密度纤维板中试实验—原料配比及蒸煮工艺对板材物理力学性能的影响

进行了不同原料配比、不同蒸煮工艺的草木原料混合热磨中试实验,利用脲醛树脂胶对不同条件下所磨制的纤维制造了中密度纤维板。通过测试板材各项物理力学性能,分析了草木原料的配比及蒸煮工艺对板材物理力学性能的影响。提出了工业化生产草木复合中密度纤维板的若干建议。     

工程量清单计价方式下投标报价策略

分析了国内建筑市场的招投标状况，介绍了确定投标工程利润时应考虑的几方面因素，论述了工程量清单计价方式下的投标报价策略，以提高中标率，取得更多利润。     

基于多头注意力对抗机制的复杂场景行人轨迹预测

行人轨迹预测对智慧城市建设、公共危机管理具有重要意义.复杂场景中的行人轨迹不仅包含行人个体运动时序性特征,还包含行人与周围其他运动实体之间的交互性特征.如何根据场景变化,对这种时序性和交互性特征进行深度刻画并进行轨迹预测,是复杂场景行人轨迹预测的关键问题.本文采用多头注意力机制和对抗生成方法,提出一种基于多头注意力机制的生成对抗网络模型(Multi-head Attention Generative Adversarial Model,MAGAM),对复杂场景下多行人轨迹进行建模.论文首先通过多头注意力机制融合行人的相对位移信息,从不同方面学习轨迹特征空间中各子空间特征的权重信息,实现对行人之间相互影响的交互性轨迹特征刻画;然后采用对抗生成机制和多轨迹生成策略,实现对复杂场景下不同个体移动轨迹的生成与预测.最后,本文在两个公开的数据集(ETH和UCY)进行了实验验证.实验结果表明,在ADE、FDE和AnlDE三个指标上,本文提出的MAGAM模型比基准模型误差平均降低了26.90%、21.02%和24.06%.本文对模型的预测结果进行可视化分析,直观展示了本论文模型的合理性.