重卡驱动桥壳疲劳稳健性与轻量化设计

驱动桥壳轻量化设计对于提高承载能力、降低生产成本具有重要的意义.本文在驱动桥壳有限元分析和疲劳分析计算的基础上建立驱动桥壳多目标优化模型，对重型卡车驱动桥壳进行参数化设计，建立正交试验表，利用田口方法和综合评价方法对驱动桥壳的疲劳性能稳健性和质量进行优化设计.优化结果表明，此方法可以应用于驱动桥壳的多目标优化，优化后驱动桥壳的疲劳稳健性能得到提高，减轻了质量，因此节约了桥壳材料，降低了生产和运营成本，提高了设计水平.     

市政桥梁施工质量缺陷及防治措施

桥梁是城市交通的咽喉,也是城市建设中不容忽视的内容。当前,桥梁工程项目实施中存在诸多问题,容易产生安全事故,严重影响城市交通的稳定性、可靠性。为了有效避免施工质量问题,提高桥梁使用寿命,人们要进一步强化桥梁工程项目质量问题防治和管理。因此,本文重点研究桥梁工程项目质量缺陷和防治措施。     

如何开展高中生物自主讨论式教学

高中教育随时间的发展，已经从传统的教师灌输式教学逐渐发展成学生自主讨论式教学（这种教学模式在下文中简称高效课堂）。如何在有限的时间，激发学生对生物学科问题的兴趣，正确地引导学生探究问题的本质，是高效课堂核心问题所在。     

基于云计算的金融企业用户风险分析研究

风险评估一直是银行客户管理方面最为关注的一个方面，关于它的研究也一直是金融领域的一个热点。云计算采用了一种资源共享的IT技术和管理方式，提供了一种更高效的数据存储能力和挖掘能力，面对这一新兴技术的发展，金融行业在客户管理领域面临革命性的改变，传统的商业银行客户分析模式将向大数据接轨。其中，云计算模式能够快速的识别细分客户，方便获取和采集客户的信息，从而更好地评估客户价值。该文针对这一现状，从银行客户风险的角度出发，探究海量数据挖掘的情况下云计算评估模式的优势以及应用框架。     

含油饱和度对火驱开发影响的实验研究

在室内利用火烧油层物理模拟实验装置,开展了稠油油藏不同含油饱和度条件下燃烧基础参数测试和火驱开发效果评价实验研究。实验结果表明,同一油品条件下,含油饱和度对门槛温度、燃料消耗量和空气耗量等燃烧基础参数影响较小,但对火线推进速率有较大影响,火线前缘推进速率随含油饱和度增加而降低;实验条件下能够实现高温燃烧的最低含油饱和度界限值为15%,低于该含油饱和度无法形成持续稳定的火驱前缘。从驱油效率和空气油比指标评价了不同含油饱和度条件下火驱的驱油效果,综合分析认为火驱开发含油饱和度下限值为30%。     

山地水田土壤环境质量评价及重金属来源解析

选择以非传统重点关注农区——广东省东部山地水田土壤作为研究对象，调查土壤中Cd、Hg、As、Pb、Cr、Cu等6种重金属的质量分数水平及空间分布情况，评价环境质量现状并进行重金属来源解析.研究结果表明:该区水田土壤环境中各重金属的平均质量分数未超过国家标准中的农田土壤污染风险管制值；基于筛选值的样本超标率均在10%以下，土壤环境质量总体良好，农产品重金属超标风险低；土壤中重金属的来源可能主要包括受人为干扰的土壤成土母质因素、工业污染因素、无干扰的土壤成土母质因素和交通污染因素，分别影响土壤中Cd、As、Cr、Cu、Hg、Pb的质量分数和空间变化特征，是导致土壤环境污染的潜在因素.建议该区在发展农业经济、工业经济、公共服务体系等时，注意做好环境规划、管理及污染防治；对超筛选值的轻度和中度污染土壤采取进一步的生态风险评估和农产品协同监测机制，对极少数重度污染土壤采取改种非食用农作物的措施.     

基于模糊化邻域系的粗糙近似算子(Ⅱ)——公理刻画

研究了基于模糊化邻域系的粗糙近似算子的公理刻画问题.特别地,通过一组公理集分别刻画了由串行的、反身的、一元的和传递的模糊化邻域系生成的粗糙近似算子.     

播期推迟对冀东地区强筋小麦产量构成和籽粒蛋白质质量分数的影响

为研究强筋小麦在冀东地区对不同播期反应差异,2016～2017年在大田条件下,以强筋小麦津农7号和中麦1062为材料,设置3个处理播期,分别是10月10日(SD1),10月15日(SD2)和10月20日(SD3),以10月5日为对照播期(CK),研究了不同播期对强筋小麦产量和籽粒蛋白质质量分数的影响。结果表明:(1)随着播期的推迟,小麦干物质积累量显著降低;(2)产量最高值出现在10月10日这一播期,早播或晚播均会造成不同程度的减产;(3)籽粒蛋白质质量分数随播期的推迟而提高,播期推迟有利于提高籽粒蛋白质质量分数。     

高校图书馆员科研能力培养探析

馆员科研能力的培养有利于馆员做好服务工作,提升其职业地位以及促进其专业化发展.从馆员科研意识淡薄、缺乏科研实践、缺少科研评价机制等方面论述了制约馆员科研能力提升的因素,提出了提高馆员科研意识、开展科研实践、完善科研评价机制等措施,以提升馆员的科研能力.     

改进GA-BP神经网络在高校教学质量评价中的应用

为了提高高校教学质量评价的有效性和准确性,提出了一种基于混合智能优化算法的教学质量评价模型。引入熵值法客观地确定教学质量评价体系的指标权重及初始评价结果,利用自适应变异的遗传算法(Genetic algorithm)优化BP神经网络(Back propagation neural network)的参数,建立教学质量评价模型。实验结果表明,与BPNN(Back propagation neural network)、GA-BPNN(Genetic algorithm-back propagation neural network)模型相比,预测精度分别提高15.04%和5.41%,收敛速度明显提高,说明基于自适应变异的GA-BPNN教学质量评价模型能够及时有效地完成教学质量评价。