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1.
人机交互设计一直是从事计算机应用系统内容设计人员重点关注的问题,良好的人机交互设计,可以减少学生在网上盲目浏览,提高网络学习效率。因此,文章分析总结了当前大学生的惯性学习思维模式,结合《平面设计》立体化教材的设计实践,对立体化教材建设中人机交互设计涉及的交互设计原则、界面设计、元素适应性、菜单定制等相关问题进行了探讨,给出了初步的解决方案。对立体化教材建设中的人机交互设计问题做出了初步的探索,对相关设计有一定的借鉴作用。 相似文献
2.
3.
将工业固体废弃物锗废渣作为膏体充填物料充填于井下,以期实现资源综合利用.首先研究了锗废渣以不同比例掺入到膏体中对膏体流变性能的影响,在此基础上利用三因素六水平的均匀设计方案,通过回归分析和参数优化分析了锗废渣掺入膏体后对膏体管道自流输送的影响.最终确定了锗废渣在膏体中最佳掺量为15%、膏体在管道输送中的最大输送速度u、膏体的优化配比(浓度75%,砂灰比8∶1)及锗废渣对膏体管道输送的影响规律. 相似文献
4.
针对深锥浓密机在尾矿浓缩过程中絮凝效果差这一问题,开展了稀释倍数和絮凝剂添加时间对尾矿沉降性能影响。共准备7组质量分数为25%的尾矿料浆,其中3组料浆先分别稀释至20%、15%和12%,再加絮凝剂;3组料浆先添加絮凝剂,再稀释至20%、15%和12%;还有1组料浆添加絮凝剂但不稀释作为对照实验。7组料浆沉降实验结果表明,随着尾矿稀释质量分数降低,沉降速度明显加快,并对尾矿稀释倍数和沉降速度加快倍数进行回归,结果显示,二者遵循幂函数关系;相同尾矿稀释质量分数,絮凝剂在稀释前添加和稀释后添加尾矿沉降速度相差较大,稀释后添加分别是稀释前添加的2.5倍、7.0倍和14.5倍。从物理模型角度解释了稀释倍数、絮凝剂添加时间对沉降速度的影响。根据实验结论,给出深锥浓密机絮凝剂添加点布置建议,为深锥浓密机高效运行提供依据。 相似文献
5.
针对某矿膏体充填物料,通过全面实验法研究了膏体充填材料的综合性能,并推荐了最优配比。结果表明,浓度与塌落度、分层度、泌水率呈负相关,与强度正相关;水泥添加量与塌落度、28d强度正相关,与分层度、泌水率负相关。根据塌落度25~27cm、分层度0.3~0.6cm、泌水率5%~15%时,推荐全尾砂与水淬渣重量比例为75∶25,28d单轴强度2MPa时灰砂比为1∶8,膏体浓度为76%~78%;当28d单轴强度0.5MPa时,灰砂比为1∶16,膏体浓度为76%~78%。 相似文献
6.
在地下采场胶结充填体强度设计过程中,充填体围岩界面峰值抗剪强度是充填体安全系数计算的一个重要参数。为给出一定充填体侧压力下,充填体围岩界面峰值抗剪强度预估方法,使用非线性拟合能力强大的神经网络进行预估。基于试验所得考虑胶结剂含量、养护温度、养护时间和剪切面法向压力的试验数据,对胶结充填体围岩界面峰值抗剪强度进行预计。使用粒子群优化算法初始化反向传播神经网络权值和偏置参数,训练后的神经网络可以有效地对给定法向压力下胶结充填体围岩界面的峰值抗剪强度进行预估,预估结果可作为胶结充填体强度设计时的参考。 相似文献
7.
随机扩增多态性DNA技术在沙门氏菌同源性分析中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
目的:利用随机扩增多态性DNA技术(random amplified polymorphic DNA,RAPD)对从食品、蛋品样本或从业人员中收集到的67个地方菌株、4个模式菌株,涉及29种血清型的沙门氏菌进行同源性分析,为沙门氏菌食源性疾病的流行病学溯源和疫情控制提供理论依据.方法:选用筛选得到的10个碱基引物(CCGAAGCTGC)运用RAPD技术对不同来源的71株沙门氏菌进行随即引物扩增,得到的RAPD图谱使用NTSYS-pc2.10e软件进行聚类分析.结果:相似性系数在0.70时,71株沙门氏菌可以分为七大类群,其中最多的一群内聚集的菌株达54株,相似性系数在0.90时,可以分为26个群,最多的一群内聚集的菌株达18株,相似性系数为1.00时,有9个组群,最多的一组群内聚集的菌株达11.同源性结果和血清学鉴定的结果有90%的吻合率.结论:RAPD检测技术可以用于沙门氏菌食源性疾病的流行病学调查和溯源. 相似文献
8.
清洁的充填管道不仅可以降低膏体输送的沿程阻力,还能够避免管道堵塞事故的发生.为了研究管道长度、充填
倍线、洗管水流量和料浆质量分数对洗管水用量的影响规律,采用自制的充填管道清洗试验装置开展了管道清洗试
验.结果表明:洗管水用量与被冲洗管道体积之间存在比例系数I,I 为0.87~1.60.洗管水用量随管道长度的增加呈线性增长,随充填倍线的增加呈幂函数增长,随流量的增加呈幂函数降低,随料浆质量分数的增加呈线性减小.洗管水流速存在一临界值,此时洗管水对管内残余膏体的剪应力等于其屈服应力,洗管水由层流转换为湍流.基于比例系数I将模型试验构建的洗管水用量计算模型扩展到工业原型,并利用实测数据验证了该模型的可靠性,洗管水预测误差小于10%. 相似文献
9.
10.