采用微传感器的黏/密度实验系统及其性能测试

为了快速、准确地获得流体的密度和黏度数据,研制了一套采用微型传感器的密度/黏度实验系统。在激励装置的驱动下,微型传感器在流体中周期性振动,通过测量传感器的谐振频率和品质因子来获取流体的密度和黏度。分别采用标准物质甲苯和正庚烷对实验系统进行了标定和测试,测量的温度范围为283.15~303.15K,压力为0.1MPa,将实验值与文献值进行了比较,结果表明,密度测量值与文献值的平均绝对偏差为0.93%,最大偏差为1.26%,黏度测量值与文献值的平均绝对偏差为7.08%,最大偏差为16.67%,验证了实验系统的可靠性。     

黑龙江省高校体育教师职业高原现状研究

采用文献资料法、问卷调查法和数理统计法等对黑龙江省高校体育教师职业高原现状进行调查.结果表明,黑龙江省高校体育教师已经出现中等偏上水平的职业高原现象,其中在趋中高原上表现最为严重,在内容高原上表现最轻;黑龙江省高校体育教师在层级高原上,不同年龄之间均存在显著性差异;黑龙江省高校体育教师职业高原在性别和学校类型上没有显著性差异;黑龙江省高校不同职称的体育教师之间在层级高原和内容高原2个维度上均存在显著性差异,在趋中高原上差异不显著.     

Java web流行框架的了解与应用

J2EE是一种利用Java 2平台来简化企业解决方案的开发,部署和管理相关的复杂问题的体系结构。J2EE技术的基础就是核心Java平台或Java 2平台的标准版,J2EE对EJB（Enterprise Java Beans）、Java Servlets API,JSP（Java Server Pages）以及XML技术的全面支持,它由一整套服务（Services）、应用程序接口（APIs）和协议构成,它对开发基于Web的多层应用提供了功能支持。     

移动信息化:开启未来信息社会之门

信息化建设分为两个部分,一部分是信息高速公路,另一部分是信息化应用。前者指各种光纤传输网络、卫星通信、微波传输等组成的传输网络体系和接入体系,后者指各类信息的整合、发布与传播,二者缺一不可。信息化是现代经济发展的加速器,信息时代来临的标志就是信息网络推动了各类信息的整合与传播,驱动经济增     

生命周期评价在焦化领域中的应用及研究进展

焦化行业作为传统的煤化工产业,目前仍存在高能耗、高污染、产能过剩等问题。生命周期评价（Life Cycle Assessment,简称LCA）作为一种系统地评价产品或工艺过程整个生命周期环境影响的评价方法和管理工具,目前已经广泛应用于各行各业。在焦化过程中引入LCA方法可以为行业的绿色可持续发展提供系统的理论指导和决策依据。本文简述了LCA的理论方法和技术框架,对焦化领域的LCA相关文献进行分析,并综述了LCA方法在焦化生产、焦炉煤气下游利用以及焦化废水处理方面的应用和研究进展。重点从目标与范围的确定、生命周期清单数据的获取、生命周期影响评价方法、影响类型和解释结果等方面探讨了焦化领域LCA的研究现状,指出了目前存在的主要问题,如系统边界界定和相关细节假定交代不清晰、分配方法不明确、数据来源和质量良莠不齐、本地化清单数据库较为缺乏、生命周期影响评价方法选取不统一、结果解释不够完整等一系列问题。最后,基于当前焦化领域LCA的研究现状和亟待解决的问题,对未来焦化过程中的LCA发展提出建议,认为焦化过程中的LCA应该从明确系统边界、建立全面的本土化生命周期清单数据库、选择合理的分配方法以及评...     

根据惰性气体含量计算深层地下水的形成温度

惰性气体在地下水中的溶解量主要取决于水温和气体分压.而且溶解度在常见的水温范围内是水温的单调函数.因此,当深层地下水系统处于封闭状态,系统中不存在蜕变成因的惰性气体源时,可将溶解的惰性气体作为指示地下水形成温度的天然示踪剂.     

蒸汽在水下有限空间内喷注时喷注噪声的声源分析

在实验研究的基础上，用计算流体力学软件(CFD)对与喷注噪声密切相关的压力场与温度场进行数值计算，定量分析了在不同温度时所对应的压力场与喷注噪声的关系。     

健身器材能量利用装置

基于液压传动理论,提出了一种利用杠杆原理将人体做功转换成机械能、并通过水流发电机将机械能转换成电能的能量利用装置.本文设计了一种新的能量利用装置,介绍了其工作原理,对其能量转换过分进行了详细的计算分析,并进行了试验验证.该文提出的新装置具有广泛的应用前景.     

超级杂交稻培杂泰丰特征特性与高产抛栽技术

培杂泰丰是华南农业大学选育的感温型两系超级杂交稻新组合,梅州市于2003年开始引进试种,经过多点试种。表现株叶形态好、穗大粒多、米质优、适应性强和后期转色好等优点,一般每667m2产量在550kg,高的产量达每667m2产量670kg。     

一种约束最大频繁项目集快速挖掘算法研究

发现约束最大频繁项目集是多种数据挖掘应用中的关键问题.目前已有许多算法可用于发现约束频繁项目集,而对约束最大频繁项目集的挖掘研究工作却很少.因此,需要设计一种高效的算法来挖掘出约束最大频繁项目集.为此,笔者提出了一种快速的约束最大频繁项目集的挖掘算法,并举例说明了该算法的执行过程.