酚酞在NaOH,Na_2CO_3和NaHCO_3溶液中的显色现象及其应用

酚酞在不同浓度的Na OH,Na2CO3和Na HCO3溶液中会有不同的显色现象,这些差异可用于区别Na OH,Na2CO3以及Na HCO3溶液.     

Seismites(地震岩)等术语的概念与名称

seismites,按其字面意思理应翻译成地震岩,即与地震有成因联系或受发震断裂改造、变形的岩石。按发震时地质材料的固结程度与力学性质,地震岩可分为震积岩(地震时尚未固结成岩的含水沙土层,即软沉积物)和脆性断层岩(地震时已经固结成岩的沉积岩、岩浆岩和变质岩)。脆性断层岩包括断层角砾岩、碎裂岩、超碎裂岩、假熔岩和断层泥等。发育由沙土液化形成的软沉积物变形构造的沉积岩,统称为“沙土液化岩”(liquefactites),但是长期以来一直被误译为seismites。大量的研究表明,并不是所有的沙土液化和软沉积物变形都是由地震造成的,也并不是所有地震都能导致沙土液化。只有那些所在区域存在重要发震断层、真正由地震引起的区域性的沙土液化造成的软沉积物发育变形构造的岩层才能称之为震积岩(seismic liquefactites)。震积岩不应再翻译成seismites。零星出现的软沉积物变形构造与沙土液化构造(例如:砂涌丘)不足以作为古地震的证据。     

基于随机机器故障的柔性作业车间动态调度

为了有效快速地应对生产过程中出现的随机机器故障,构建了一个故障机器可恢复的动态柔性作业车间调度模型,采用事件和周期混合驱动的方式,设计了一个组合重调度策略.在组合重调度策略中,将改进的二叉树右移重调度与完全重调度进行组合,引入序位偏差和完工时间偏差为重调度评价指标,对重调度方法进行选择,并且在精英选择遗传算法(elite selection genetic algo-rithm,ESGA)基础上,对精英选择策略进行改进,以防止陷入局部最优.试验算例仿真结果表明,动态调度算法对随机机器故障下的柔性作业车间动态调度是有效的.     

基于NOMA的认知无线电网络功率分配

考虑采用非正交多址接入(NOMA)技术的认知无线电网络下行链路的功率分配问题,旨在最大化接入系统的次用户数,提升系统的频谱效率.在不影响主用户通信的情况下,对次用户进行合理的功率分配,使得系统接入的次用户数最大化.在系统可用功率未得到充分利用时,考虑在接入系统的次用户间对未利用的功率再次进行功率分配,提升系统的频谱效率.仿真结果显示:当次用户最小速率为2.5 bit·s~(-1),请求接入系统的次用户数为10时,频谱效率可提升13%.     

一类非自治变时滞Logistic方程的全局吸引性

主要研究一类可变时滞非自治Logistic方程的全局吸引性,通过分别研究非振动解和振动解的性质并使用一定的分析技巧结合不等式的方法,得到了方程的正平衡态为全局吸引子的新的充分条件,这些条件便于验证.所得到的结果推广并改进了相关文献中的一些结果,也完善并补充了非自治变时滞Logistic方程的全局吸引性问题的研究工作.     

数学教育中的学习方法教育

从教学重点、素材来源、方法例示等方面论述了数学教学中学习方法的培养．     

重油催化装置反应系统的技术改造

为了减少炼油厂高低并列式两段再生重油催化裂化装置频繁停工 ,降低干气产率 ,提高加工能力和掺渣能力 ,兰州石化公司炼油厂对该装置进行了技术改造 ,同时多产了液态烃和柴油 .新鲜原料和回炼油改由 BWJ型高效雾化进料喷嘴注入 ,沉降器由原来的三叶快分换为全封闭直联快速分离系统 ,在原来采用急冷油作终止剂的基础上 ,新增急冷水 .通过改造 ,有效地降低了干气产率 ,减少了结焦 ,增加了轻质油收率 ,提高了装置的加工能力、掺渣能力及柴汽比 ,较好地实现了预期目标     

服装款式设计零部件数字化问题

指出服装款式设计数字化的根本问题在于服装零部件的数字化。从图形图像选择、服装零部件图形化定义、服装零部件数据结构定义、服装零部件拼接、服装饰物处理几方面讨论服装零部件数字化构思，分析现存问题并展望前景。     

冒泡排序算法的改进

本文作者对传统的冒泡排序算法进行了时间复杂性分析，指出其效率不高的缺陷，提出了双向同时浮沉的改进方法，并编程予以实现。其效率较传统的冒泡排序算法有一定程度的提高．     

改善20CrMnTiH淬透性的研究

莱钢特钢厂20CrMnTiH钢材成分波动较大,淬透性带HRC8～10,范围较大,制约了齿轮钢质量的进一步提高.通过研究,发现铸坯中心偏析尤其是碳偏析为主要问题.通过工艺优化采取各项措施,尤其增加电磁搅拌后,中心碳偏析得到明显改善;C控制在0.19%～0.20%的炉次达到了95.6%;淬透性带控制在HRC6内的达到了92.1%;在HRC4内的达到了86.2%;提高了产品质量,满足了用户需求.