汽车转向器专用聚脲涂料的研发

伴随国家对节能减排的要求,汽车转向器涂装有相应的技术升级需要。介绍了汽车转向器专用聚脲防护涂料产品,按聚脲涂料针对汽车转向器的应用要求进行开发,使得聚脲涂料能够适合于汽车转向器上使用,并进行了现场测试,使用效果良好。     

中澳自贸协定背景下安平丝网产业发展研究

安平丝网制造的历史悠久,但近年来随着全球经济的放缓,丝网产业的发展也遇到了瓶颈。本文力图通过对中澳自贸协定中有关丝网产品相关优惠政策的研究,对中澳自贸协定生效后安平丝网出口澳洲市场的数据加以统计与分析,洞悉对安平丝网产品的发展方向,借助协定的优惠政策大力拓展澳洲市场,从而使丝网产业能够突破瓶颈,得到长足的发展。     

不同户籍新城市贫困群体生活环境感知及其决定因素——以西安市典型社区为例

以西安市典型社区为例,通过问卷调查和实地考察,运用语义差别法、独立样本T检验和多元线性回归模型,对不同户籍新城市贫困群体生活环境感知状况进行分析,并比较其决定因素。结果显示:异地户籍新城市贫困群体在所有生活环境感知指标上均低于本地户籍新城市贫困群体,其中有9项指标显著低于本地户籍新城市贫困群体。不同户籍新城市贫困群体生活环境感知的决定因素既有一致性,也有差异性:社区居住环境、住房条件、自然环境对本地户籍新城市贫困群体生活环境感知有显著影响,社会环境、通勤条件影响不明显;与其相比,除居住环境和自然环境外,社会环境、通勤条件对异地户籍新城市贫困群体生活环境感知也有显著影响,住房条件影响不明显。     

基于SEM赋权与灰色关联理论的深基坑支护方案优选

科学合理地选择基坑支护方案是工程安全实施的基础。考虑深基坑实际情况及其灰色关联性,建立基于SEM赋权与灰色关联理论的深基坑支护方案优选决策模型。首先,将深基坑支护方案优选指标分为环境、方案技术、施工、工程造价4个一级指标和其余14个二级指标,运用结构方程模型验证方案优选评价指标体系有效性并确定指标权重;再利用灰色关联理论模型进行深基坑支护方案优选,最后结合工程实例进行验证。结果表明:运用SEM赋权与灰色关联理论模型优选得出的方案,与工程实际采取方案一致。表明了该模型具有一定实际应用价值,为相关工程提供借鉴参考。     

环境振动与交通岩土动力学

正2016年10月28~30日,第7届环境振动与交通岩土动力学国际学术研讨会(ISEV2016)在浙江大学举行。会议学术委员会主席陈云敏,会议组委会主席边学成,会议组委会秘书长叶肖伟。本次会议主办单位为国际土力学与岩土工程学会(ISSGE)TC202交通岩土技术委员会和浙江大学。会议面向工业、民用和交通引起的环境振动问题及交通基础设施(高速铁路、磁悬浮线路、高速公路、机场和地铁     

复合型固体饮料加工工艺研究

以红枣、花生、枸杞、生姜为主要原料,麦芽糊精为助干剂,通过喷雾干燥技术开发出一种复合固体饮料.通过考察热水浸提、果胶酶浸提以及超声波辅助果胶酶浸提这三种前处理方式,以及喷雾干燥中的料液比、助干剂的添加量、出风温度这三个影响因素,探讨了复合型固体饮料的加工工艺.以出粉率、喷雾干燥效果和感官分值为评定标准,最终得到最佳前处理方式为超声波辅助果胶酶浸提,且其喷雾干燥的最佳条件为料液比1:6,固形物与助干剂的比例1:1,出风温度85℃.     

生物油常减压蒸馏流程模拟及实验研究

生物质经快速热解制备的生物油是一种清洁的可再生能源产品.为此,利用气相色谱质谱联用仪分析了生物油的组分性质,采用填料式精馏塔对生物油进行实沸点(true boiling point,TBP)蒸馏实验,实验分别在常压环境(0.1,MPa)及减压环境(0.01,MPa)下进行,得到了生物油的3个宽馏分.结果表明:在常压环境下,汽油馏分的收率为19.2%,柴油馏分的收率为26.4%;在减压环境下,汽油馏分收率为30.5%,柴油馏分收率为23.3%.在实验的基础上,本文利用Aspen Plus软件建立了生物油实沸点蒸馏的模拟流程,并计算得到了生物油的恩氏蒸馏曲线.     

聚力打造武新模式 助力海绵城市建设

为响应国家政策,紧紧围绕武钢集团"聚焦向外、转型升级"的战略部署,武新公司积极配合武钢集团金资公司开展海绵城市建设工作。公司立足自身的资源、技术优势,将武钢二次资源的循环利用与海绵城市建设的"渗、滞、蓄、净、用、排"六字理念紧密对接,从而实现二次资源向海绵城市建设所需系列产品的成功转化,聚力打造6+1"武新模式",助力海绵城市建设。     

发挥社会体育指导员作用的对策研究

采用调查法、文献资料法及数理统计法,对发挥社会体育指导员作用的对策进行研究,并提出相应的对策.对于了解社会体育指导员工作情况、贯彻落实《全民健身条例》,使社会体育指导员在满足人民群众日益增长的体育健身需求中不断发挥重要作用,具有一定的现实意义.     

边缘计算下基于深度强化学习的车联网任务调度

针对边缘计算下车联网中时延约束型计算任务的卸载执行问题，提出一种基于深度强化学习的任务调度方法。在多边缘服务器场景下，构建软件定义网络辅助的车联网任务卸载系统，给出车辆计算卸载的任务调度模型；根据任务调度的特点，设计一种基于改进指针网络的调度方法，综合考虑任务调度和计算资源分配的复杂性，采用深度强化学习算法对指针网络进行训练；运用训练好的指针网络对车辆卸载任务进行调度。仿真结果表明：在边缘服务器计算资源相同的情况下，该方法在处理时延约束型计算任务的数量方面优于其他方法，有效提高了车联网任务卸载系统的服务能力。