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841.
依据富康轿车门护板衬板的定义及性能要求,分析进口衬板的特点,在国内外木质纤维板模压型技术的基础上,结合东风汽车公司自身技术优势,研究、开发出一种轿车门护板衬板用新型木质纤维材料,实现了衬板国产化,国产的模压成型件衬板质量优一地进口衬板,填补了国内木质纤维板一次模压成型技术之空白。 相似文献
842.
843.
综合考虑立管顺流向及横流向的耦合运动,基于van der Pol理论建立深海顶张力立管涡激振动分析模型,采用有限单元法及Newmark-β法编程求解。利用所建模型对深海实尺寸顶张力钻井立管非锁频工况下的涡激振动响应及参数影响进行分析,结果表明:立管两向均表现为高阶、多模态振动形式,顺流向振动最大峰值频率约为横流向的2倍;相比均匀流,剪切流下立管振动位移及参与振动模态数均增加,立管振动主控模态发生变化;海流流速及顶张力的变化改变了立管振动位移、参与振动模态数及主控模态;随着立管外径增加,立管振动最大峰值频率及参与振动模态数均不断减小,立管振动位移变化较小。 相似文献
844.
针对定线定点和定线不定点两种公交运营模式的特点,提出了一种基于交通需求的公交运营模式选择模型.该模型从出行者出行时间的角度对公交服务质量进行了量化分析,在考虑交通需求的前提下对两种模式下出行者步行时间、等待时间和车上时间的期望值分别进行分析计算.对服务范围长宽比、步行时间期望值权重系数和客流系数进行了模型灵敏度分析,得到两种模式等效时的关键交通需求密度区间为106~125人/(km2·h-1).实际应用时,当交通需求密度低于关键交通需求密度时,应当采用定线不定点运营模式;反之,则采用定线定点运营模式. 相似文献
845.
机场货运站集装货物处理是制约航空货运货物处理效率的瓶颈环节.集装货物立体库具有多个并行出入口,给升降式转运车ETV的作业调度带来极大困难.在对比分析传统调度方法弊端的基础上,采用非线性学习因子调整优化粒子群算法改进ETV作业调度,并通过仿真计算验证了其有效性.该方法在实际工程中得到了应用,有效提高了集装货物处理效率. 相似文献
846.
邱建华 《兰州交通大学学报》2015,(2):97-101
本研究通过测试和问卷调查的方法,从英语语言能力、文化意识、情感态度和交际策略等方面对普通院校理工科本科新生的综合素质进行了一次了解。研究结果发现大部分理工科本科新生具备一定基础的英语语言能力;具备了一定的文化意识、情感态度和学习策略。但是,研究表明我们非常缺乏语言运用能力很强,同时在文化意识、情感态度和学习策略方面表现突出的综合素质很高的理工科人才。在培养国际化的创新型人才过程中,大学英语教学面临着艰巨的任务。 相似文献
847.
848.
目的构建系统性红斑狼疮(SLE)患者与健康对照者(NC)新小核糖核酸(novel microRNA)的差异性表达谱;对显著性差异表达的novel microRNA进行靶基因预测,对靶基因的GO(gene ontology)及KEGG(kyoto encyclopedia of genes and genomes)的功能进行分析,探讨SLE的发病机制。方法运用高通量测序技术(high-throughput sequencing)获得SLE与NC总的RNA,对总RNA进行长度分布、基因比对、RNA分类注释、RNA特有及公共序列统计后,运用Mireap软件预测novel microRNA。得到novel microRNA进行差异性表达分析,寻找两组之间具有显著性表达的novel microRNA。采用Targetscan软件对差异性表达的novel microRNA进行靶基因预测,并选取靶基因借用DAVID功能注释软件对其参与的生物学过程进行GO富集及KEGG通路分析。结果 61个novel microRNAs在SLE与NC组之间具有显著差异性表达,其中43个上调表达,18个下调表达。差异性表达novel microRNA的靶基因主要富集在细胞与小分子结合、细胞器官与细胞膜、细胞代谢中。靶基因KEGG通路主要体现在粘附复合体通路中。结论 SLE与NC的novel microRNA存在差异性表达。差异性表达novel microRNA的靶基因可能在SLE的发病机制与临床症状中起着重要作用,可能作为特异性靶点深入研究。 相似文献
849.
电子阅览室服务是图书馆读者服务的一项重要工作。笔者从实际工作出发,分析了当前电子阅览室的现状与存在问题,提出了完善制度、优化环境、加强宣传等措施优化电子阅览室的管理与服务工作,充分发挥图书馆的信息服务功能,为读者提供更多、更好的服务。 相似文献
850.
基于数据规模导致难以应对的存储量、数据规模导致传统算法失效、大数据复杂的数据关联性导致高复杂度的计算等问题,对大数据下的k-means聚类优化算法进行研究,给出了适用于大数据任务处理的MapReduce软件架构的模型机制,通过改进k-means初始聚类中心的选取,提出了一种基于MapReduce模型的k-means聚类优化算法.最后将改进的算法应用于煤炭煤质的分析中,结果显示较传统算法,改进算法的效率有明显提高. 相似文献