断纸面刀辊的加工方法分析与优化

针对机械加工中断纸面刀辊类零件在加工过程中容易产生变形的问题,对其进行了自身重力、切削力及切削热影响变形的分析,提出了一种变形明显较小的断纸面刀辊的加工方法.该方法基于断纸面刀辊工件的装夹、进给方式及支撑方式的确定来实现.主要是将断纸面刀辊左右两端用卡盘装夹,进给方式选用由左端至右端的反向车削方式,同时在左右两端之间添加可移动辅助支撑,辅助支撑可随加工过程的需要而移动.通过ABAQUS分析不同跨距和不同刚度下的变形情况,仿真比较了两辅助支撑与单辅助支撑下的位移变形,验证了单辅助支撑的断纸面刀辊加工方法可达到两辅助支撑的效果,且节省材料,降低成本.     

基于概率语言熵和交叉熵的多准则决策方法

概率语言术语集既包含语言术语,又包含语言信息的概率,使初始决策信息能够得到充分的利用,有利于提高语言术语集多准则决策的科学性.鉴于此,本文针对概率语言多准则决策问题,提出了一种基于概率语言熵和概率语言交叉熵赋权的多准则决策方法.首先考虑各准则下概率语言术语集的个体效应及其相互作用,利用概率语言熵和概率语言交叉熵计算准则的权重,然后采用将有向图和0-1优先关系矩阵相结合的概率语言术语集备选方案排序方法,更加直观地得到备选方案的排序结果并得到各方案之间的优劣程度.最后,以企业战略规划问题为例进行分析,通过对比分析验证了所提方法的有效性和优越性.     

深圳近海环境重金属空间分布特征与风险评价

通过文献检索, 分析深圳近海海水和表层沉积物中重金属污染的空间分布特征, 并采用WQI污染指数法、物种敏感性分布法和潜在生态风险指数法, 分别对海水和表层沉积物中的重金属污染进行生态风险评价, 得到以下结果。1) 深圳近海海域中, 西部水体中重金属Hg, Cu, Pb和Cd的含量高于东部, 可能与西部开发力度大、接纳污染多和深圳湾水体交换不畅等因素有关。2) 基于第一类海水水质标准的WQI>1, 表明深圳近海无清洁水体; 近海海水重金属生态风险多处于高风险和中风险水平, 排序为Cu>Hg>Cd>Pb。3) 深圳近海表层沉积物中重金属Cd, Cu, Zn, Pb和Cr含量由珠江口西北部上游向东南部海域递减; Hg和As污染集中于深圳湾和东部海域, 表层沉积物重金属污染与频繁的人类活动密切相关, 且与海水中相应重金属的分布趋势一致。4) 深圳近海表层沉积物重金属的综合潜在生态风险极高, 其中Cd生态风险最高, Cu和Hg次之。     

双稳定束方法以及收敛性分析

对于带有非线性约束的非光滑优化问题,束方法是最常用且最有效的方法之一。在目前众多束方法中,双稳定束方法是结合迫近束方法与水平束方法产生的一种新算法,在数值计算中更加具有优势,而且具有很高的理论研究价值。主要研究双稳定性束方法及其收敛性。首先将双稳定束方法的子问题在新范数意义下应用对偶思想进行求解,得到与原范数意义下求解相类似的结果。接下来在已经求得新范数意义下解的基础上,对算法收敛性做进一步分析,即在一般迫近束方法算法的框架下讨论收敛性。假设算法不终止,无论产生无限多下降步,还是有限多下降步,不仅得到迭代序列的相应收敛结果,同时也得到了与单纯用迫近束方法求解无约束优化问题相类似的性质。     

中国功能农业发展现状、问题与策略

 发展功能农业，强化中国农产品的营养功能，尤其是提升农产品微量营养素的有效供给，解决“隐性饥饿”，已经成为现代农业创新发展的重要战略方向。分析了中国功能农业发展的背景意义、现状问题，提出了中国功能农业发展的三原则、重点强化的微量营养素、主要农业载体、科技创新体系以及重点行动计划等建议与对策，认为微量营养生物强化技术及策略更适合中国国情，有利于中国现代农业的转型升级、提质增效、农业供给侧结构性改革和新动能培育。     

2019年光学热点回眸

 随着激光的诞生，光学已渗透到人类生活的方方面面。盘点了未来可能会对人类生存及生活方式产生巨大影响的微纳光学、超强激光、成像技术、量子通信、太赫兹技术、光学通信、生物光子学、人工智能用于光学检测8个光学技术研究领域，回顾了这些领域在2019年的重大进展。     

天然模板法多孔TiO2遗态材料的制备及其光催化性能

为确定酸碱预处理及浸渍时间的长短对遗态材料光催化性能的影响,以稻壳为模板,采用一种简便的天然模板法合成了具有生物形态的TiO_2遗态材料,使用XRD,SEM,TEM,BET对材料的组成及形貌进行了表征,并对其进行了光催化性能测试。结果表明:用质量分数0.01的盐酸进行预处理,浸渍时间为1 h,煅烧温度为500℃,所制备的遗态TiO_2比表面积达到345.7 m~2·g~(-1),光催化性能最佳,对亚甲基的光催化降解率可高达93%以上。     

人工智能促进服务业生产率了吗

近年来，我国服务业占比呈现持续上涨态势，但服务业的高成本低效率问题仍然存在，随着人工智能和服务业的融合，服务业的全要素生产率是否提高有待进一步验证。我们运用DEA-Malmquist生产率指数验证了“鲍莫尔病”的确存在；加入人工智能因素后的服务业全要素生产率的确提高了，但是进一步的分解发现，全要素生产率的提高主要源于要素配置效率的改善和规模报酬递增效应，并非由于技术进步，人工智能作为技术进步的主要标志在提高服务业全要素生产率中的作用仍然有限，这是由于人工智能作用的滞后性所致。