面向WAAM无支撑制造大悬臂的自适应切片

为满足多轴送丝电弧熔积增材制造(WAAM)无支撑制造大悬臂结构的需求,提出一种厚度和方向均可变的自适应切片算法.首先通过层间相对悬臂长度的计算,进行大悬臂结构识别;然后对位置和方向分别进行二分迭代优化和主成分分析(PCA)迭代优化,确定分段平面,分解大悬臂结构为微悬臂子结构;最后对子结构进行平行切片,产生均匀切片以满足工艺制造需求.相比于现有的最小包围球冠和质心轴法,该算法的相对悬臂长度和悬臂角更小,分段子结构的数量也更少,具备更佳的可制造性和更高的制造效率.实例证实了算法的有效性.     

我国农村应用现代信息技术的阶段性特征聚类分析

参考有关学者提出的我国农村信息化测度指标体系原则,结合可得到的可用数据,以直接简明的指标,运用主成分聚类方法,对我国农村应用现代信息技术的阶段性特征进行聚类分析,得出从1995—2009年我国农民应用现代信息技术的阶段性演变分类结果,说明国家政策和农村经济状况对农民应用现代信息技术的程度影响显著,可为我国农民家庭应用现代信息技术持续发展的整体水平推进提供参考,以便为促进农村经济社会发展发挥作用。     

肠胃不适吃什么药如何筛选肠胃药？缓解肠胃不适的成分是什么？

肚子疼的时候，要喝下某种黑黑的、超级苦的药丸。吃撑了不消化的时候，也要找药片或者药水来缓解症状。看来，我们身边有不少药品是针对肠胃不适症状的。面对种类繁多的肠胃药，如何选择就成了一道难题。并且，肠胃药物的剂型、形状各有千秋，这里面有什么原因吗？     

福建省体育场地经济成分的区域差异研究

根据福建省第五次体育场地普查资料,运用文献资料法、比较分析法等对福建省体育场地的经济成分进行分析,结果表明:一个地方的区域经济发展模式与当地体育场地经济成分是紧密联系的,闽东南地区和闽西北地区体育场地经济成分存在较大的差异.闽东南经济发展好的地区,国有经济和集体经济占主导地位,私人经济、外商和港澳台经济是重要的补充,而闽西、闽北地区90%以上的体育场地则还是主要以国有经济为主,私人经济体育场地很少,外商和港澳台经济还处于萌芽状态.     

重金属之害猛于虎

具有先见之明的科学家早在20年前就指出,中国环境污染的结果是土壤中的重金属含量超标,直接导致农作物有毒成分激增,对人的健康造成威胁。在人们的疏忽中,重金属恶魔在广袤的田野积聚成灾,给我们带来棘手的麻烦,因为重金属一旦侵入土壤,比核辐射进入土壤还难以消散,可谓一朝污染,遗祸万年。近日,有科学家全面实地检测发现,全国有10%的大米存在镉超标问题,每年2000万吨大米对数千万人的健康造成隐患。究根寻底,＂镉米＂隐忧只是我们重金属污染之一,     

LF炉钢液成分微调合金计算公式推导与解析

为了发挥LF炉精炼优质钢及流程节奏调节能力的作用,开展了LF炉过程优化主要内容之一的钢液成分微调优化的研究.该研究有利于:实现快速准确的合金计算,缩短处理周期,提高流程节奏调节能力;实现自动称量、自动加入,减轻劳动强度;可对钢液成分实现下限控制,尤其对贵重合金,降低合金消耗;可对钢液实现窄成分控制,提高钢质量,实现一材多用,等.为建立LF炉钢液成分微调模型,给出了合金计算公式的推导过程及公式的解析,并给出LF炉钢液合金成分微调模型框图,为LF炉过程优化奠定基础.     

山西省城市基础设施现代化水平综合评价

构建出山西省城市基础设施现代化评价指标体系,即道路交通、公用设施、信息通信、绿化环卫、排水排污和文化卫生.在此基础上选取了2006年的有关统计数据,采用主成分分析法和特尔菲基础上的层次分析法对山西各地市基础设施现代化水平进行综合评价,试图揭示出山西省基础设施发展水平的地区差异以及与当地经济发展水平是否相符.经过分析山西省各地级市基础设施发展水平存在很大差异,但大部分地区的基础设施发展水平与经济发展水平是相符合的.就此分析,希望能给城市建设决策者提供决策依据,城市基础设施的现代化是城市建设和发展现代化的前提和载体,我们应不断促进基础设施的建设,加快基础设施现代化的进程,以便经济更好更快的发展.     

创意

<正>1花瓶微波炉这款花瓶微波炉,使用时只需拿开瓶身上部,将食物放进去,设置好时间,即可自动运行。当顶部的叶子变绿时,表示食物已经加热完成。平常不用的时候,花瓶微波炉还可以作为一个很有艺术感的装饰品。     

白藜芦醇的制备方法研究进展

<正>白藜芦醇(resveratrol,Res)别名虎杖苷元,简称芪三酚,是一种含有芪类结构的非黄酮类多酚化合物,具有顺式和反式两种异构体,广泛存在于葡萄、虎杖、花生等天然植物中。在植物中通常以稳定的反式形式存在,紫外照射可以使反式异构体转变为顺式异构体。生物学及医学研究表明,白藜芦醇具有多方面的有益于人类健康的药理活性和保健功能,如抗肿瘤,治疗心血管病,抗炎抗菌,     

PCA-BP模型下皖北城市群PM2.5浓度分析

为探究皖北城市群大气污染物在不同地域、不同时间下的分布规律以及影响空气中PM2.5浓度的相关变量,结合2018-2021年安徽省生态环境厅统计数据及相关地域资料,采用主成分分析(PCA)法按时间段长短及季节性变化分别选取月度数据与年度数据对空气质量的影响因子做相关性分析,对比分析不同季节下空气污染物PM2.5、PM10的浓度及其它空气污染物的变化,构建基于PCA算法的反向传播神经网络 (BP),建立PCA-BP模型并采用交叉-验证法提高模型精度,对大气中的污染物PM2.5浓度做短期预测。实验结果表明:PM2.5浓度的主要影响因子为PM10、CO、NO2、SO2;皖北地区PM2.5含量整体在冬季偏高;预测模型的精度在夏季与秋季较高,冬季较低,四季的预测精度R2分别达到0.924、0.958、0.935、0.794。