生产商对经销商的最优返利设计

为了获得生产商对经销商激励的最优返利水平和实施返利要求的最低销售量,构建了生产商与经销商的博弈模型,并对模型进行了分析.分析表明,生产商对其经销商的最优返利水平随对手经销商产品价格的上涨而下降,返利要求的最低销量随产品社会需求的增加和对手生产商提供其经销商的产品价格的提高而增大,随本企业提供给经销商的产品价格的提高而下降,与经销商的产品市场价格无关.     

逐步增量法在有限元分析中的应用

阐述了非线性问题的类型(几何非线性和材料非线性),通过实例着重分析了逐步增量法在有限元法分析中的应用以及逐步增量法求解非线性线性的收敛性。     

二氮嗪防治低氧性肺动脉高压的作用机制

目的探讨二氮嗪阻断低氧性肺动脉高压形成的机制,为临床治疗肺动脉高压提供理论和实验依据。方法将SD大鼠随机分为三组:肺动脉高压组(PH)、二氮嗪阻断组(DB)和正常对照组(N)。肺动脉高压组和二氮嗪阻断组在常压低氧舱饲养20 d,第10天起二氮嗪阻断组每天缺氧前半小时使用二氮嗪,按50 mg/kg腹腔注射,每日1次,共10次,肺动脉高压组每天注射生理盐水3 mL/kg;正常对照组:10只,常规饲养大鼠。采用组织学方法和天狼星红染色结合偏振光显微镜对照观察肺动脉高压组、二氮嗪阻断组低氧性肺动脉高压肺血管壁厚度、管腔大小以及Ⅰ、Ⅲ型胶原蛋白含量的变化。结果肺动脉高压组大鼠肺血管壁厚度增加,管腔狭窄,肺间质Ⅰ、Ⅲ型胶原蛋白含量显著高于二氮嗪阻断组。结论二氮嗪可以对抗由缺氧所致的肺间质纤维化和肺血管重建。     

南京地铁运营危险源识别及风险评估与控制

以南京地铁运营危险源管控为例,对地铁运营危险源查找、识别、分析、评价、管控工作方法与流程进行介绍.     

深圳市福田站 综合交通枢纽规划研究

结合区域及城市发展战略要求,对广深港客运专线在深圳的设站选址进行分析.根据福田枢纽的战略区位及功能定位,提出构筑以轨道交通为核心的高效率、高水平的综合交通枢纽.在此基础上,对围绕福田枢纽的中心区内城市轨道交通线网方案进行优化,对枢纽涉及的轨道间布局进行调整,并对枢纽周边的交通组织和接驳换乘系统进行规划设计,对枢纽建成后...     

启喷压力对电控单体泵供油系统喷油量的影响机理

以电控单体泵燃油系统为研究对象,研究了启喷压力对循环喷油量的影响。通过计算各工况下循环喷油量随启喷压力变化的百分比,研究了各工况循环喷油量随启喷压力变化的敏感程度,在此基础上进行了启喷压力对循环喷油量影响的机理分析。结果表明:循环喷油量随启喷压力的增加呈减小趋势,随着转速的增加,启喷压力对循环喷油量的影响程度越来越小;在各确定转速下,随着喷油脉宽的增加,循环喷油量对启喷压力变化的敏感程度越来越低;低速时启喷压力主要通过影响喷油器针阀开启关闭的运动过程而影响循环喷油量,中高速时启喷压力主要通过影响有效喷油脉宽而影响循环喷油量。     

宝成线K95+060山体滑坡稳定性分析及综合整治设计

以宝成线K95+060山体滑坡为例,根据现场地形、地貌、工程地质情况等综合分析滑坡形成原因,采用抗滑桩及坡面排水工程相结合的方案对病害进行综合整治,取得了良好的效果。在抗滑桩设计过程中,采取传递系数法计算滑坡推力,并以此为基础进行抗滑桩设计计算。经综合整治后,山体稳定。     

静止无功发生器的单神经元PID控制器设计

为了提高静止无功发生器SVG的控制性能,本文采用单神经元PID控制器取代传统PID控制器。在分析单神经元PID控制器结构和原理的基础上,采用无监督的Hebb学习规则和有监督的Delta学习规则相结合的有监督Hebb学习规则,实现单神经元PID控制器参数优化和在线自动调整。采用Matlab软件搭建单神经元PID控制器和静止无功发生器SVG的仿真模型,仿真结果表明,使用单神经元PID控制器的SVG响应速度快,具有较强的自适应性和鲁棒性。     

舰载无人机未来作战应用指挥体系分析

无人机将发展成为与水面舰艇更为紧密结合的高效率作战系统,并成为水面舰艇的标准装备。文章首先讨论舰载无人机未来的具体部署方式,然后着重对未来信息化战争中舰载无人机的指挥方式、指挥体系分析进行深入分析,可对未来舰载无人机的作战应用提供一定参考。     

不完整车辆侦测器数据推估旅行时间之研究

文中收集2007-07-12～2007-07-17日之"国道"1号北上路段111.3 K ～148.9 K之车辆侦测器数据及车牌自动辨识数据(AVI),藉由相关文献了解上下游路段之特性,利用多元线性回归方式进一步探讨上下游车辆侦测器数据推估中间车辆侦测器平均车速之关系,推估出平均车速后利用Oh模式推算推估模式之旅行时间并与AVI数据比较.结果显示,在国道1号北上路段111.3 K ～148.9 K上下游路段之平均车速约略存有线性关系,同时,藉由推估之旅行时间与AVI数据验证与比较,研究推估之旅行时间与完整旅行时间之平均误差百分比(MAPE)在6.874%以下,显示有良好预测;均方根误差(RMSE)在34.044以下,代表模式的可靠度尚可.