从新产品投放看国内重卡技术的发展

2009年重卡市场的看点不是各厂家的销量，而是新产品的推出与各自产品战略的发展方向，或者说2009年重卡市场的竞争不是销量的竞争，而是技术的竞争。     

创新服务模式接轨世界标准福田欧曼重卡服务新标准诞生

2011年1月9日，中国汽车行业首个世界级服务新标准正式诞生。在北京九华山庄，作为中国重卡行业服务领导品牌的福田欧曼隆重发布了首个世界级重卡服务标准，即“5全服务标准”，并提出“终身服务”的概念。     

模糊集的Sup性质

研究了Fuzzy集的Sup性质，给出了Fuzzy集具有Sup性质的充分必要条件，最后讨论了具有 Sup性质的Fuzzy群及Fuzzy环的一些性质。     

点对点通信数据录取设备的设计及在仿真测试系统中的应用

本文简述了点对点通信数据录取设备的设计原理,阐述了它的主要功能、硬件设计、软件设计及主要技术等,最后介绍了点对点通信数据录取设备在仿真测试系统中的实际应用。     

基于Vague集的路堑边坡设计方案的优选

介绍了Vague集的基本概念和Vague集多准则评价模糊决策问题,构造了其记分函数,并将该决策理论应用于路堑边坡设计方案的优选问题中.分析了影响方案优选的基本因素,给出了工程造价、边坡稳定效果、占地、施工环境、施工难度和弃方量等评价指标,阐述了各备选方案的Vague集表达方法,为路堑边坡设计方案的选择提供了新的思路.最...     

中长途快递中卡市场研究及客户价值提升

本文通过对中长途快递中卡市场及法规变化的研究，分析了快递市场的发展趋势及目标用户的运营特征及收益变化，大容积、高时效、低油耗、高可靠是快递用户的主要需求，对降低用户运营成本、提升运输效率、增加收益起到重要作用。     

护盾式硬岩掘进机在引洮供水工程中的应用

引洮供水工程隧洞地质条件恶劣,主要以上第三系N2L3砖红色互层状泥质粉细砂岩为主,含水量较少,围岩类别属Ⅳ、Ⅴ类。本工程采用1台单护盾和1台双护盾硬岩掘进机掘进,在开挖过程中遇到流沙、突泥突水、冒顶、大面积塌方、断层等不良地质,这种地质使用开敞式掘进机风险很大。护盾式硬岩掘进机通过盾体能够对围岩进行临时支护,防止围岩坍塌,采用管片快速支护来开挖围岩松软地层。2台硬岩掘进机在盾体防卡技术上也进行特殊设计,在引洮工程中得到成功应用,为TBM设备选型提供借鉴。     

携带CIP2A shRNA重组腺相关病毒载体的构建及其鉴定

目的构建携带CIP2AshRNA重组腺相关病毒载体,制备靶向性沉默CIP2A表达的高浓度重组腺相关病毒。方法设计合成CIP2AshRNA,退火形成双链与pDC316-EGFP-U6质粒BamHⅠ和HindⅢ双酶切产物相连接构建形成质粒pDC316-EGFP-CIP2AshRNA,以鉴定正确的pDC316-EGFP-CIP2AshRNA克隆为模板PCR扩增EGFPCIP2AshRNA片段,EcoRⅠ和SalⅠ双酶切PCR扩增产物及pSNAV2.0质粒后进行连接形成重组质粒pSNAV2.0-EGFP-CIP2AshRNA,建立载体细胞株BHK/CIP2A-shRNA,采用AAV MaxTM包装系统大规模制备rAAV2-EGFPCIP2AshRNA并对其纯化及滴度测定。将rAAV2-EGFP-CIP2AshRNA感染肝癌细胞HepG2,利用空载病毒载体rAAV2-EGFP作对照,采用Real-time PCR及Western blot方法检测CIP2AshRNA基因沉默效果。结果携带编码CIP2AshRNA腺相关病毒载体质粒pSNAV2.0-EGFP-CIP2AshRNA经双酶切及测序鉴定,质粒构建正确;将重组质粒与辅助病毒HSV1-rc/ΔUL2共转染包装细胞BHK-21,成功制备重组腺相关病毒rAAV2-CIP2AshRNA,经测定纯化所得rAVV2病毒滴度为0.25×1012v.g./mL。筛选MOI值为1×105感染肝癌细胞HepG2,CIP2A mRNA及蛋白表达水平分别于感染后24h和48h与对照细胞相比出现明显下降。结论成功制备高滴度携带CIP2AshRNA重组腺相关病毒载体rAAV2-CIP2AshRNA。     

兰渝线旅客列车开行方案优化模型

敞车是铁路运输的主要车型,敞车集重装载最易引发安全事故。在铁路货物方面,尤其是如何避免敞车集重装载直接影响着货物、车辆和行车的安全,关系到国家、铁路、托运人的利益,对铁路运能的影响也极大,因此科学合理的避免敞车集重装载是当前亟待解决的课题。首先通过介绍敞车的定义、车体结构特点、设计用途,考虑在装载集重货物时,应满足装车后所产生的工作弯曲力矩不大于其最大容许弯曲力矩的条件,分析了车体承受均布载荷后受力与歪曲力矩的关系,并分析了敞车中部和两端三处承载的情况。最后,通过案例分析提出了相应的扩大货物装载加固方法,以供相关工作人员参考。     

基于图卷积网络的非均衡数据船舶柴油机故障诊断北大核心CSCD

[目的]船舶柴油机状态信息数据普遍存在类别不均衡的问题,非均衡数据集降低了基于数据驱动的故障诊断模型对柴油机健康状况自动识别的准确性。因此,提出基于样本间概率相似性的图卷积网络(GCN)模型,以解决非均衡数据集分类问题。[方法]首先,引入Kullback-Leibler散度来计算样本间的概率相似性,以挖掘样本间的非线性关系,将各个样本间的相似性用构造概率图的拓扑结构体现。然后,利用图学习对样本特征及邻近样本特征进行聚合和提取,为非均衡数据集的分类提供更多的信息。最后,通过构造多层图卷积层,对样本特征信息进行更深层次的挖掘。[结果]仿真及台架实验表明,所提出的图卷积网络能够有效地学习更多样本信息,通过聚合邻近样本信息来提高非均衡数据集分类的准确率。[结论]该模型的召回率和精确率均高于其他分类模型,具有一定的工程应用价值。