提升船员教育和培训机构质量体系成效的途径和方法

本文论述了船员教育和培训机构在获证后,提升质量体系成效的途径和方法,即领导重视;不断强化全员的质量意识,营造法制化的管理氛围;做好质量改进工作;加强管理评审和内部质量审核力度;做好纠正和预防措施工作。     

融合曼技术 新斯太尔M5G树立行业新标杆

<正>"全新斯太尔"秉承重汽商用车一贯优良品质,经过技术改进与优化升级后在2014年隆重上市!新斯太尔M5G在继承传统技术先进同时,又不断追求创新,融合德国曼公司技术,针对60余项技术升级,在斯太尔平台的基础上取得了超越性的突破,以满足新时代用户的需求,不断引领行业发展,成为价值标杆。M5G采用国内最适合中、长途公路运输的012驾驶室,新设计的商标使整车外观更加大气、时尚。在满足广大用户"颜值"需求的同时,M5G的驾驶室还采用顶扰流板设     

福莱纳超级卡车——颜值高 配置好

<正>近期,在美国中部卡车展会上,福莱纳发布了一款新车型。在整车效率、制动性能、燃油经济性都有大幅提升。下面带你领略一下福莱纳新车的风采。根据发布会给出的资料,这辆车搭载的是福莱纳所属的戴姆勒公司旗下的底特律大马力柴油机,配合直接档变速箱、2.28小速比后桥,动力性能非常突出。整车做出了多项升级改进,发布之前经过了严格测试。在经过93km/h、105km/h的高速公路,48~72km/h的城市道路和怠速等四种工况下测     

世界跨度最大双层悬索桥武汉开建

<正>世界上跨度最大的双层悬索桥、长江上首座双层公路大桥——武汉杨泗港长江大桥近期正式开工建设,这也是武汉的第十座长江大桥。杨泗港长江大桥项目建设工期为54个月,概算投资为84.9亿元。大桥建成后将有效缓解中心城区过江交通压力,促进武汉新区和南湖新城的发展,优化城市空间布局,推进武汉建设国家中心城市目标的实现。     

基于神经网络的桥梁施工控制研究

将神经网络方法结合Matlab用于处理大跨度预应力混凝土连续梁挢施工控制中的箱粱线形控制的误差预测和调整。由于受诸多因素影响,标高的实测值与理论计算值有一定的差异,只有通过前期预测和后期调整相结合,才能保证成桥实际状态同设计要求一致。神经网络可利用实测样本的自学习达到到此目的。应用实例表明神经网络法的预测精度高,这对同类桥梁的施工控制具有一定指导意义。     

针对群桥水域航路规划问题的PSO算法选比研究

针对群桥水域航路规划问题,分析了群桥水域特征,建立了简化的群桥水域航路代价模型,分别运用标准PSO算法、权重改进PSO和学习因子改进PSO算法对该问题进行求解,并对不同改进方法的收敛速度和最优适应度值进行了对比分析,得出了异步变化学习因子PSO算法在几种改进策略中表现最优的结论,并应用算例进行验证,确定了后期深入研究群桥水域航路规划问题的方法.     

公路桥梁施工技术的问题及改进措施

作为世界上最大的发展中国家,我国的经济不断发展,我国的GDP也在不断增长,已经跃居为世界第二大经济大国。随着国家的发展,公路桥梁的建设工程也得到了相应的发展。好的道路桥梁施工能够带来密集的车流和较大的车辆载重等等好处,但是在我国的不少公路桥梁施工技术存在着缺陷,使得施工质量较差,产生了安全隐患。除了新的道路桥梁施工建设中存在问题,对旧桥和危桥的加固施工中也存在不足。本文通过分析我国现代道路桥梁的现状,对公路桥梁施工技术的问题及改进措施进行了探究。     

改进梁格法模拟小箱梁桥的参数取值研究

以24.5 m路基宽度装配式小箱梁为背景,以由4片小箱梁组成的20 m跨简支箱梁为研究对象,通过模拟不同虚拟横梁间距及刚度参数对梁格模型位移的影响,得出改进梁格法模拟小箱梁时最优的横梁间距及刚度参数取值,为同仁计算其他跨径小箱梁桥提供借鉴和参考。     

闪电Stumpjumper FSR Expert Carbon EVO 29升级版评测

<正>闪电Stumpjumper FSR Expert Carbon EVO 29是近年来最受欢迎的林道山地车之一。2015版使用和上一代相同的车架,其他细节提升是否能打动挑剔的用户呢?车架和装备:耳目一新FACT 9m碳纤前三角干净利落的线条与向下倾斜的上管提供了充足的站立空间。配上相对较低的335 mm五通高度,降低了整辆车的重心,使得过弯更有自信。中型车架上的粗壮锥形头管只有100 mm长,防止车把过高。M5铝合金车尾采用四连杆FSR设计,后下叉轴和后胆连接座驱动Fox Float CTD避震器,后轮减震行程达135 mm(5.3英寸)。     

论中国民办高等教育的改革发展策略

中国民办高等教育目前正处于从规模效益型向质量效益型发展模式转变和提升的关键时期。为此,教育改革非常有必要拓展思路,从思想观念、政策法规以及民办高校自身的办学实践等不同的方面深入反思民办高等教育的改革发展策略。