写出事物独特的气质(第七课时)

又到了作文量贩教室的时间,分别了近一个月的时间,不知道你是否过得快乐,又或者在作文方面有哪些进步,欢迎你随时跟我联系,与我一起分享你的生活。这一期,我们的主题是状物。所谓状物,就是将事物的颜色、大小、质地,细致准确地描绘出来。状物的对象如动物、植物、器物,不管写什么,都要将它的外貌特征及用处、性能介绍给读者,并且通过对这些特点的描绘,抒发自己的思想感情,确定文章立场。状物记叙文以状写事物为主。状物要做到“肖其形”、“传其神”,就必须对所状之物进行细致深切的观察,切实把握事物的特征。状物记叙文有以下几种写法。⑴…     

山东省城镇居民体育旅游影响因素研究

采用问卷调查法、走访调查法、数理统计法等，经过分析研究，拟出影响山东省城镇居民参加体育旅游行为的有关因素27项．利用因子分析的方法，将影响山东省城镇居民体育旅游的因子分为八类：消费者因子、管理因子、营销因子、环境因子、价值观因子、安全因子、体育发展因子，并进行分析与研究。     

多组多滞后线性定常关联控制大系统的结构与关联镇定域的扩大

给出了由无滞后无扰动结构参数线性定常控制系统的闭环系统的渐近稳定性，推出多组多滞后的线性定常关联控制系统的闭环系统的关联渐近稳定性的充分条件，从而进一步扩展了滞后镇定域。     

能力认证通行职场

在教育逐步与国际接轨的同时，一种与学历证书并重的职业资格证书制度正逐渐推行，不仅参考人数大幅增加，考试办法日臻科学，而且新的职业标准和资格认证层出不穷。职业资格证书已成为人才就业的通行证。     

基于季节自回归单整移动平均模型的电梯交通流递归预测方法

针对电梯交通流预测提出了一种基于季节自回归单整移动平均（SARIMA）模型的递归预测方法．通过离线分析,对电梯交通流利用时间序列分析得到初始的SARIMA模型,引入异常值检测对训练数据中的异常值进行修正,利用修正的序列得到电梯交通流SARIMA模型;在线预测时,将离线得到修正的SARIMA模型转化为状态空间形式．通过Kalman滤波实时调整状态向量,实现电梯交通流的实时在线预测仿真表明该方法具有很好的预测性能,且运行时间短,满足实时性的要求．     

冲击加速度峰值测量中低通滤波器截止频率的影响

中国航空工业第一集团公司北京长城计量测试技术研究所,北京100095摘要为了得到冲击测量系统中低通滤波器截止频率对冲击加速度峰值测量结果的影响。本文采用Matlab编程语言,对冲击测量系统中的二阶巴特沃斯型低通滤波器进行仿真,得到对应不同低通滤波器截止频率的冲击加速度峰值测量结果。通过对比测量结果的误差和冲击输入信号的幅频响应,分析不同截止频率对冲击加速度峰值测量结果的影响,得到结论:冲击测量系统中低通滤波器截止频率的选择,应根据测量系统的动态特性和实际冲击输入信号波形的具体形状和变化趋势来合理选择,以满足冲击加速度测量不确定度的要求。     

城市地区气溶胶光学厚度与空气污染指数的相关性分析

主要研究AERONET(Aerosol Robotic Network)提供的的气溶胶光学厚度(Aerosol Optical Thickness,AOT)与空气污染指数(Air Pollution Index,API)之间的相关性.对北京地区2004年全年AERONET提供的气溶胶光学厚度和环保局监测的API进行了相关性分析,发现二者直接对比相关性较低.考虑到AOT的主要影响因素,从以下三个方面进行了探讨:①将数据分成四个季节,构建二者相关性模型;②将经过气溶胶标高垂直订正的AOT数据与API建立相关模型;③考虑到湿度影响因子的作用,按水汽分段分析AOT与API的相关性,发现相关性明显提高.     

河南天安煤业“5.15”煤矸石山自燃爆炸成因分析与防治研究(英文)

2005年5月15日、16日,河南天安煤业四矿矸石山先后发生两次自燃爆炸灾害,造成8人遇难,122人受伤,造成生命财产的重大损失.首先介绍了天安煤业四矿煤矸石的物质组成,分析了其致灾原因:高含硫煤矸石的存在是引起煤矸石山自燃的决定因素;煤矸石的堆积方式以及有效的粒径组成在一定程度上决定了煤矸石的透气性,是引起煤矸石山自燃的促进条件;突发降雨应是本次灾害的主要导火索.在燃料含量一定,清除比较困难,燃烧已开始并还在不断堆积矸石的情况下,降温和隔氧显得尤为重要.针对本矸石山的实际情况,提出了采用注浆法为主,辅以高温区域表面喷射浆液、挖掘沟槽、表面覆盖等灭火方法,并对以后矸石山自燃免灾方向进行了展望大.     

管状电加热器升温特性的数值计算

在非结构化网格中,采用基元有限容积方法和全隐时间格式,数值模拟了一种管状电加热元件的热力特性。通过分析非稳态温度场的变化,研究了电绝缘材料不同填充率过程中的升温特性。从计算结果中得出绝缘材料压紧度增大时,其导热系数非线性地增大,使得电加热器温升特性非线性变化。这些结果同时与结构化网格中的结果进行比较,证明了结论的正确性和可靠性。     

基于混合神经网络的机械设备健康度预测

为了建立安全高效的机械健康监测系统,提出一种数据驱动的机械设备健康度预测方法.首先,结合幅值域与频域分析方法提取振动信号特征;然后,构建以偏最小二乘回归法和深层神经网络为两层架构的混合神经网络模型;最后,采用该模型提取设备特征,并预测机械设备健康度.将所提出模型与传统单层架构模型进行实际工业数据验证,结果表明所提出的基于振动信号分析的混合神经网络健康度预测模型具有更好的预测趋势及更高预测精度.