陕西5种外来入侵植物新纪录

现报道陕西5种外来入侵植物新纪录,即北美车前(Plantago virginica L.)、细叶旱芹(Cyclospermum leptophyllum(Persoon)Sprague ex Britton&P.Wilson)、裂叶月见草(Oenothera laciniata Hill)、匙叶合冠鼠麴草(Gamochaeta pensylvanica(Willd.)Cabrera)以及柳叶马鞭草(Verbena bonariensis L.),凭证标本保存于陕西理工大学植物标本馆(HZTC).     

排气消声器模态分析及降噪性能优化

汽车排气系统的振动和噪声是影响乘坐舒适性的因素之一。为研究排气消声器结构模态和声腔模态对消声器降噪性能的影响规律,建立声学有限元模型计算壳体结构模态和声腔模态,并分析各自振型模态和固有频率之间的关系。结果表明:在低频率范围内,壳体结构模态和声腔模态的固有频率发生耦合共振,导致降噪效果不佳;增加消声器外壳壁厚可提升结构固有频率,降低排气系统振动和辐射噪声水平。     

共价有机骨架/碳纳米管复合材料中锂离子吸附与传输特性的分子模拟

利用分子模拟方法对共价有机骨架 (covalent organic framework, COF)/碳纳米管(carbon nanotube, CNT) 复合材料 COF@CNT 中锂离子 (Li$^{+})$ 的吸附与传输特性开展研究, 明确了 Li$^{+}$ 的吸附位点与吸附顺序, 得到了相应的吸附能, 并观察 COF@CNT 的表观形貌变化. 当达到饱和吸附状态时, COF@CNT 的体积变化率仅为 0.25, 平均电压保持在 2.00 V 以上, 而理论容量则高达 1 402.47 mAh/g. 此外, Li$^{+}$ 在 COF@CNT 内部的电导率大于其在单纯 CNT 中电导率的实测值. 模拟结果可为此类体系的实际应用提供理论基础.     

实验动物行业兽医现状分析

实验动物行业中,兽医体现在实验动物相关工作中的每一个环节,包括实验动物的日常管理、动物实验的设计、实验过程中动物健康保障和护理、实验动物福利的监督和管理、动物实验技术的应用、实验动物取材、施行安死术等。通过参阅相关文献资料,结合自身工作总结,就目前实验动物兽医现状进行分析,供各位同仁以参考。     

基于放电检测和机器视觉技术的火花塞缺陷检测系统

为了减少传统人眼目测检测造成的误差,提高火花塞的缺陷检测效率,设计了1种基于放电检测技术和机器视觉技术的火花塞缺陷检测系统.火花塞缺陷检测系统由工控机、NI DAQ数据采集卡、IGBT驱动板、IGBT模块、点火线圈、分压模块和工业相机构成.利用脉宽调制技术和电磁感应原理,对火花塞施加电压,通过抓拍点火线圈电压输出下火花塞放电火花的位置信息,检测火花塞陶瓷件是否存在缺陷.试验结果表明:该火花塞缺陷检测系统输出的放电高电压安全可测,检测精度更是高达95％,满足了火花塞缺陷检测的实际应用需求.     

审计质量对企业投资效率的影响研究 ——基于产品市场竞争视角

基于2014—2019年我国上市公司A股的数据,通过结合市场竞争环境,研究外部审计因素对企业非效率投资现象的作用,并在区分投资不足与投资过度的企业之后对三者进行详细分析.结果表明:审计质量会积极地改善投资效率,即审计质量可以明显地减弱企业的投资过度行为和投资不足行为.同时,产品市场竞争对审计质量与投资效率的关系起到了正向的调节作用,即处于市场竞争环境激烈的公司,审计质量越高越能显著地缓解低效率投资的局面.     

电化学机械加工对轴/轴承类零件表面质量影响研究

零件的表面质量对其使用性能具有决定性影响.由于加工机理不同,不同的加工方法对表面质量的影响也不相同.为研究电化学机械加工(electrochemical mechanical finishing,ECMF)方法对轴/轴承类零件表面质量的影响,文章在经过改装的普通车床上进行油石磨削加工和ECMF加工实验,对比了两种加工方法对轴类零件的轮廓算术平均偏差Ra、轮廓最大高度Rz、轮廓单元平均宽度Rsm以及轮廓支承长度率Rmr(c)的影响,并分析了原因.结果表明,ECMF加工是一种有效的加工轴/轴承类零件的方法,在提高加工效率的同时,还可大幅提升零件的表面质量,进而提高零件的使用性能.     

李雅普诺夫：逐梦唯美天空的俄罗斯数学家

 李雅普诺夫是圣彼得堡数学学派的中流砥柱，创立了运动稳定性理论、旋转液团平衡形状理论和微分方程定性理论，探索了概率论中心极限定理和一系列其他深刻数学力学问题，为俄罗斯跻身世界科技强国做出了卓越贡献。通过采撷李雅普诺夫的动人爱情诗篇和唯美科学奋斗目标，展示了其美丽的爱情观和追求卓越的科学精神、人生观和宇宙观。     

基于深度学习的Stack Overflow问题帖分类方法

针对基于正则表达式和传统机器学习的分类方法分别存在模式手工提取困难和性能瓶颈的问题, 提出一种基于深度学习的问题帖分类方法, 采用深度文本挖掘模型TextCNN和融合注意力机制的TextRNN构建分类模型. 实验结果表明, 基于深度学习的方法在多数问题目的类别上的分类性能优于已有基准方法, 且使用的Adam优化器优于SGD优化器, 使用Glove预训练的词向量优于使用随机生成的词向量. 该方法以提问目的对帖子进行分类, 可为分析Stack Overflow(SO)上的帖子讨论主题增加新维度.     

一种含N低Ni经济型双相不锈钢的抗氢脆性能的研究

设计了一种新型低Ni经济型双相不锈钢，通过金相显微镜、X射线衍射仪和扫描电子显微镜对不同固溶温度处理后的试样进行表征，通过常规拉伸实验得到综合力学性能最佳的热处理温度点，并通过电化学预充氢后的慢应变速率拉伸实验探究了其氢脆敏感性能。实验表明，随着温度的升高，奥氏体体积分数明显下降，铁素体体积分数升高，氢在双相不锈钢中的扩散能力提高。在1 050 ℃下固溶处理5 min后水淬的经济型双相不锈钢（lean duplex stainless steel，LDSS）综合性能最佳，其屈服强度和抗拉强度分别为744.7 MPa和807.7 MPa，总伸长率为62%，并且该材料在不同温度都具有优异的加工硬化性能。通过对1 050 ℃热处理后的试样进行不同电流密度和时间的预充氢处理，发现其氢脆敏感性能受充氢时间影响大于充氢电流，氢原子主要在塑性变形阶段降低材料抗拉强度和伸长率，对屈服强度影响较小。