车头时距服从M3分布下的支路通行能力仿真方法

为得出是以交通量还是以时长为控制条件所生成的支路通行能力仿真值更接近理论值,在假定车头时距服从M3分布规律下,以间隙可接受理论为基础,建立了上述2种控制条件的环形交叉口支路通行能力仿真模型;在VC＋＋6.0平台上进行仿真试验,计算出支路通行能力、时长和交通量的仿真值,并与理论值进行对比。分析结果表明：以交通量为判断条件的仿真方法所产生的仿真时长与理论时长的平均相对误差小于以时长为判断条件时的平均相对误差,前者仿真产生的支路通行能力也较后者更贴近理论值;以交通量为判断条件的仿真方法的仿真效果明显优于以时长为判断条件的方法。     

主机No.1缸排温低故障原因查找

船舶主机单缸排温低而引起主机无法加速,在更换了油头、高压油泵的吸油阀及穿刺阀、柱塞偶件、排气阀后还未能将故障排除,后再通过对主机各缸的排温、爆压、压缩压等测量,确定了故障出现在燃油系统,随后对燃油系统各可能产生问题的部件分别与其它各缸调换后(多路调换法),确定故障是备用的吸油阀不良导致主机排温低。     

"十一五"浙江省船舶工业发展的思考

加快船舶工业发展有利于浙江工业结构调整升级,培育新的经济增长点,更好地发挥浙江的区域优势.文章在分析当前浙江省船舶工业现状和存在问题的基础上,提出了发展船舶工业的统筹协调,优化利用内外资源,加快发展船舶配套业,解决船舶担保及融资,强化对船舶工业土地资源需求支撑力度等“十一五”浙江省船舶发展的策略和措施.     

对ISAR成像系统M序列调相干扰技术研究

ISAR成像系统与普通雷达相比具有更强的抗干扰能力,使用常规的噪声压制干扰方法需要很大的功率才能实现目标像的有效破坏。文章介绍一种基于M序列码实现的转发式调相干扰技术,它可以具有较小的功率,实现对ISAR成像过程的有效破坏。     

浅谈监理工程师对影响工程质量4M1E因素的控制

施工阶段影响质量的五大因素4M1E是：即人（Man）、材料（Material）、机械（Machine）、方法（Method）和环境（Environment）。监理工程师在工程质量控制时，必须对什么人、用什么材料、什么机械、采取什么方法、什么环境进行全面系统的控制。     

一类神经网络的全局稳定性分析

研究一类Hopfield型神经网络的平衡点的存在性，唯一性和全局稳定性，在放弃神经网络激活函数的有界性，单调递增性和可微性条件下，得到了神经网络平衡点的存在性和唯一性条件；利用M矩阵理论，通过构造适当的Liapunov函数，得到神经网络全局稳定性条件，这些条件适用于神经网络中关联矩阵为对称或非对称，激活函数为非单调的情况。     

���п���·���ڱ�־λ�������о�

为了达到有效引导交通流的目的，首先从驾驶心理学的角度将驾驶员对交通标志的识别和对所驾车辆的操作过程分为7个点6个阶段进行研究，在对已有交通标志设置条件进行分析的基础上，得到了交通标志位置设置的依据，然后对驾驶员由城市快速路外侧2车道向外侧1车道的车道转变过程进行了微观分析，在此基础上利用概率论方法，得到了车辆由外侧2车道向外侧1车道汇合时操作行动距离 的理论模型，进而得到了城市快速路出口标志位置设置前置距离D的理论模型，最后通过实例计算得到了城市快速路不同设计车速下出口标志设置的前置距离．     

泰州大桥南塔承台锁口钢管桩围堰设计与施工

泰州大桥南塔承台水文地质条件复杂,基坑工程量大,文章结合锁口钢管桩围堰在泰州长江公路大桥悬索桥南塔工程的成功运用,从方案比选分析与论证、设计与施工、过程监控等方面详细介绍了锁口钢管桩围堰,采用经典法和M法对支护结构进行了设计计算。施工实践表明,该基坑工程支护结构设计计算正确,锁口钢管桩充分发挥了其锁口止水的功能,同时也其具有刚度大、整体性好、抗弯能力强等优点。     

Gαq/11在哇巴因信号转导中的意义

目的观察不同浓度哇巴因对SD大鼠胸主动脉平滑肌细胞Gαq/11表达的影响,并探讨其在哇巴因信号转导中的作用。方法采用贴块法原代培养SD大鼠胸主动脉平滑肌细胞,进行传代和纯化。分别给予生理浓度以及病理浓度的哇巴因干预48 h,免疫细胞化学染色观察平滑肌细胞Gαq/11蛋白的表达。结果生理浓度哇巴因干预后,平滑肌细胞有增殖现象;而病理浓度组细胞发生凋亡。生理浓度组Gαq/11表达(111.21±30.47)显著高于病理浓度组(68.70±6.21)以及对照组(58.81±4.51,P<0.01);病理浓度组和对照组相比无显著变化。结论①Gαq/11介导了生理浓度哇巴因引起细胞增殖的生物学效应;②病理浓度哇巴因引起细胞凋亡的生物学效应与Gαq/11无关;③哇巴因在不同浓度下,可能通过不同的信号转导通路产生相应的药理学作用或生物学效应。     

Segmentation of complex objects＇ sonar images using parameter-fixed MRF model

The effective method of the recognition of underwater complex objects in sonar image is to segment sonar image into target, shadow and sea-bottom reverberation regions and then extract the edge of the object. Because of the time-varying and space-varying characters of underwater acoustics environment, the sonar images have poor quality and serious speckle noise, so traditional image segmentation is unable to achieve precise segmentation. In the paper, the image segmentation process based on MRF （Markov random field） model is studied, and a practical method of estimating model parameters is proposed. Through analyzing the impact of chosen model parameters, a sonar imagery segmentation algorithm based on fixed parameters＇ MRF model is proposed. Both of the segmentation effect and the low computing load are gained. By applying the algorithm to the synthesized texture image and actual side-scan sonar image, the algorithm can be achieved with precise segmentation result.