我国R&D活动区域差异的形成机制分析

选取了中国大陆31个省市区的横截面数据,采用因子分析法,对31个省市区的R＆D活动区域差异的形成机制进行了实证分析.研究结果标明,地区生产总值、地区从事科技活动人员数量、高等学校数、高等学校普通本专科学生在校人数、地区教育经费、外商投资的企业数、外商投资总额、地区科技活动经费内部支出、长途电话交换机容量、移动电话交换机容量、互联网宽带接入端口等指标对R＆D产出的影响显著,而劳动力成本对R＆D产出的影响有限,气候条件对R＆D产出的影响尚不明显.     

一种面向大规模定制的产品族分类方法

产品族是实现大规模定制生产模式的重要支撑技术.产品族中不同产品在功能、物理以及技术特征上的相似性是产品族的重要特征.基于产品在功能域和物理域内的表达和映射关系,提出了一种通过比较产品在功能域的功能需求(FR)以及物理域的设计参数(DP)的相似程度来划分产品族的方法,阐述了应用该方法划分产品族的步骤.最后以一个案例说明了该产品族分类方法的应用.     

净化发动机尾气助燃系统的试验研究

为了改善发动机燃油系统性能,达到节能和净化尾气的目的,提出了在化油器和气缸之间的进油管上施加变化的电磁场的具体方案,初步分析了电磁场与油分子的相互作用,同时对实验装置安置在1．5马力的汽油机进行反复测试。其结果表明：可降低尾气中CO20％左右。     

研究人员揭开鬼宅幽灵之谜

<正>在民间经常听说有人在某某旧宅中看到"鬼影"或所谓凶宅发生"闹鬼"事件。近日,美国克拉克森大学科学家公开的研究成果或许可以给"鬼宅幽灵"传说一个较为合理的科学解释。克拉克森大学研究人员通过对纽约州一些"曾经闹过鬼"的老旧建筑进行长期跟踪研究,发现了某些有毒真菌与"鬼影"之间存在一定联系。这些老旧建筑中的某些真菌孢子,可能会侵袭人类的大脑的,但科学家尚未完全弄清楚真菌对人类精神的影响有多     

PSO-ELM在低压系统短路电流峰值预测中的应用

在短路电流早期检测的基础上,提出一种基于粒子群优化极端学习机(PSO-ELM)的短路电流峰值预测方法.利用短路电流暂态特性分析确定预测模型的输入特征量,采用粒子群算法对极端学习机的输入权值和隐层偏置进行优化,最后,将提出的预测算法应用于低压多层级实验平台,并且与传统BP、 ELM算法进行比较.实验结果表明,基于PSO-ELM模型的短路电流峰值预测方法能够在全相角范围内准确地预测短路电流峰值,可作为低压多层级系统全选择性保护的短路故障预测算法.     

最大熵方法的结构分析

以Ｓａｙｒｅ的一维模型和三维ＣａＧａＮ单晶的Ｘ射线衍射数据以及二维Ｈａｌｅｒｈｏｄｏｐｓｉｎ单晶电子衍射数据为例,进行了最大熵方法的结构分析．计算结果表明,最大熵方法可以补偿截尾效应提高结构分析的分辨率．在结构计算中利用对称性减小了计算量,提高了计算速度,同时也大幅度减小了计算程序所占计算机的内存,从而使最大熵方法的结构计算能在微机上进行．     

铁道车辆车轮轮辋裂纹原因及防止措施

随着列车运行速度的提高,引起车辆振动周期性激扰力作用频率增大,使车辆配件的故障率升高,而车轮轮辋裂纹就是整体碾刚轮对中常见的故障之一,裂纹一旦延伸到车轮踏面,如果不能及时发现,不能及时更换轮对做旋削处理,就会导致轮辋踏面缺损,使运行中的车辆脱轨,甚至引起车辆颠覆的重大事故。因此,轮辋裂纹是我们必须重视的轮对故障之一。1车轮轮辋裂纹的外观特点1．1车轮轮辋裂纹被发现时,其裂纹长度一般在50－200mm之间,最长达400mm,轮轮裂纹位置多在轮辋外侧距踏面10－20mm之间。1．2轮辋裂纹发生在长途列车上较多,且多发生在…     

基于层次分析法与加权叠加分析模型的攀西地区钒钛磁铁矿开发利用评价

在对攀西地区钒钛磁铁矿资源开发利用现状进行调查研究的基础上,建立了由目标层、中间层、指标层构成的3层评价指标体系;运用层次分析法确定各评价指标的权重,并采用加权叠加分析模型计算评价指数,对攀西地区各矿区钒钛磁铁矿资源的开发利用情况进行评价。评价指数越大,钒钛磁铁矿资源的开发利用程度越高。评价结果较好地体现了攀西地区各矿区对钒钛磁铁矿资源的开发利用程度。     

浅议公共娱乐场所存在的消防突出问题及预防对策

近年来,随着社会经济的不断发展、人民的生活水平不断提高,我国公共娱乐场所发展迅速,极大地丰富了人民的文化生活,但同时许多娱乐场所消防隐患也不断出现,惨痛的教训更是历历在目,甚至群死群伤的火灾也时有发生,这些火灾不仅造成了巨大的财产损失,有的还造成大量的人员伤亡,引起了社会各界的广泛关注,给娱乐场所消防安全管理工作带来了深刻的思考。     

基于遗传神经网络的插铣铣削力建模与分析

本文首先对插铣铣削力进行了理论分析,并基于正交试验方法对铣削力进行了测量试验,然后利用遗传算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化,建立了预测铣削力的遗传神经网络模型,最后将经过遗传算法优化的BP网络与未优化的进行对比分析.结果表明,经遗传算法优化后BP网络模型预测误差明显减小,网络的计算精度和收敛速度有了显著提高.