大数据背景下编辑记者能力培养对策

信息化和全球化的发展,使得大数据对人们的日常生活愈发重要。记者作为事实和真相的记录者和报道者,必须与时俱进,提高自己的能力。大数据对传统的编辑记者既是机遇也是挑战,编辑记者只有不断创新,提高自己的综合素质和职业能力才能脱颖而出。本文为编辑记者在大数据背景下如何提高自己的能力提出建议。     

带下陷的直凸弯边零件回弹补偿及试验验证

为提高飞机钣金零件的成形质量,对带下陷的直凸弯边零件在橡皮囊成形过程中的回弹问题进行研究。对新淬火状态下的2024-W铝合金材料进行单向拉伸试验,获得材料的力学性能参数,为回弹补偿和有限元模拟提供条件;采用CATIA二次开发系统,对带下陷的直凸弯边钣金件的圆角部分和弯边部分两个位置进行回弹补偿,生成准确的回弹补偿模具;采用Pam-stamp 2G有限元模拟软件,对新设计的补偿模具进行有限元数值模拟并进行试验验证,验证了经回弹补偿模块设计带下陷的直凸弯边补偿模具的可行性。结果表明:在成形压力为50 MPa时,零件回弹前后的角度误差为1°,满足尺寸设计要求,验证了有限元模拟的可信度以及回弹补偿系统的准确性。     

以雷电机理诠释大底盘建筑群电源SPD配置

引入雷电冲击电流分时段特性的重要机理,在细究电感特性的基础上,以电感线路电流不能突变为原理,解释说明雷击建筑物时的高电位在雷击"换路"一刹那间先于雷电流发生,并在大底盘建筑群内可靠传导,形成一全范围的高电位"等电位面".据此得出结论:大底盘建筑群是一栋电位紧密关联的防雷建筑物,在装设电源SPD时应将大底盘地面上多栋物理形态分开的建筑合并视为完整的单一一栋建筑,并根据低压电源线路进出大底盘建筑群的不同情况分别按GB 50057-2010《建筑物防雷设计规范》第4.3.8条第4、5款进行电源SPD配置.     

适应装配式变电站建设的产业链化设计探析

针对目前装配式变电站在建设过程中有关设计、设备、施工、运维等方面的主要问题,创新提出在设计中引入"产业链化设计理念",依托数据化平台,开展三维设计,将设计、构件生产、现场施工和运行检修四大建设主体"四位一体",协同工作,形成设计主导的链式建设模式。四大建设主体协同完成装配式变电站建设,不仅能简化设计过程、缩短设计周期、提高设计精度,而且能解决装配式变电站在实施过程中的桎梏,提高施工质量,充分发挥了装配式变电站高效、绿色、节约的优势。     

广州市高技能人才实训鉴定基地基坑大变形分析及应急处理

在广州市高技能人才实训鉴定基地施工中,西侧基坑支护结构出现了较大变形,曾一度出现了险情。采用对比分析法,对东西两侧基坑的受力及变形进行对比分析,找出西侧基坑支护出现大变形的原因,即没有对地面裂缝及时做灌浆填缝处理,雨水从地面缝隙和大树根下逐渐长期渗入基坑西侧土中所导致的;最后,介绍了应急抢险所采取的措施及抢险后笔者所得的启示。     

改性沸石填充电化学反应器处理生活污水中氨氮的试验研究

利用改性沸石填充电化学反应器对30 mg/L的模拟生活氨氮污水进行处理试验研究，考察了电流密度、氯离子浓度和初始pH对该反应器处理氨氮污水的影响，并对各因素下反应器处理低浓度氨氮污水的反应结果进行了探讨与分析。结果表明，在电流密度为13.19 mA/cm²、初始pH为7.89、氯氮比为6.2时，其氨氮的去除率可达到96.71%;各因素交互作用对于该体系下氨氮去除效果影响大小为：电流密度&氯氮比>电流密度&pH>氯氮比&pH。     

热轧压下率对车用大厚度比镁铝合金板组织和力学性能的影响

选择厚度为0.2 mm的6063铝合金与厚度为5.0 mm的AZ80镁合金进行组坯,设定厚度比为20,分析各热轧压下率下、以热轧方式制得的大厚度比镁铝合金板的组织和力学性能。研究结果表明:当热轧压下率达到45%或更高时,镁铝合金板形成了结合性能优异的界面,镁基体内形成了均匀分布的细小晶粒;提高热轧压下率后,基体中的晶粒尺寸不断减小,此时形成了更小的晶粒尺寸离散系数,更多晶粒被压碎,晶粒分布状态也比较均匀;提高热轧压下率后,获得了更高屈服强度的大厚度比镁铝合金板,材料发生了更明显的加工硬化,而抗拉强度则先增大再下降,当热轧压下率达到55%时,获得了最大的抗拉强度;当热轧压下率达到65%时,韧窝数量明显增多,表明镁合金通过动态再结晶转变获得了更强的韧性。屈服应力呈现明显波动的状态,热轧压下率为35%时,获得了最高的屈服强度,65%热轧压下率下的屈服强度最低,逐渐提高热轧压下率后,屈服应力也不断减小。     

基于情境感知工具辅助碎片化学习行为的研究

碎片化学习难以集中记录,存在无法迅速定位到自己需要的学习内容等用户体验问题.传统方法不能采集真实情境下的用户数据,无法满足研究人员的研究需求.基于此,开发一种基于用户行为的捕捉工具——CAUX(Context-Aware User Experience,CAUX),设计了具有情境感知能力的数据采集模块,自动捕捉指定App内的用户行为数据.CAUX对用户干扰性低,可以辅助研究人员捕捉典型的碎片化学习行为.对利用CAUX采集到的数据进行处理,并结合人工方法进行分析,可以发现不同情境下的用户行为和用户体验问题.