功在国家,功在后人——曼德拉给新南非留下……

南非总统曼德拉的一生波澜壮阔,历经无数坎坷与磨难,但他坚忍不拔、锲而不舍,把毕生的精力都奉献给了南非人民争取自由和解放的伟大事业。“自由之路无坦途”。曼德拉在狱中度过了27年的铁窗生涯。1990年2月12日,他在庆祝获释的群众集会上重复了他曾在法庭上说过的一段辩护词,“在我的一生当中,我已经把自己献给了非洲人民争取生存权利的斗争。我为反对白人统治而斗争,也反对黑人控制。我珍视民主和自由的社会。在那样的社会里,所有的人都和睦相     

集约化非免疫耐受猪场仔猪猪瘟免疫研究

从规模化猪场先后2次选非免疫耐受的猪瘟抗体效价≥1∶256的同日分娩母猪各10头所产10窝仔猪中各选3头进行试验,每次各30头仔猪。首先进行猪瘟母源抗体消长情况和合适首免日龄试验,结果仔猪乳前母源抗体均为0,吮吸初乳后母源抗体快速上升,15日龄达到峰值,合格率100%,20、25、30、35、40日龄逐步下降93.3%、86.7%、66.7%、33.3%、0%;其次用1、2、4头份首免量分3组进行合适首免量和二免日龄免疫试验,结果血清抗体效价合格率首免后15 d均为100%,25天1头份80%,2、4头份100%,35、45天20%、40%、50%和10%、30%、60%,55天50%、80%、100%,65、75天20%、40%、50%和10%、20%、40%。提示30日龄首免较合适,首免4头份免疫效果较佳,二免时间为55~60 d。     

混合型卷烟加工工艺流程的理论及技术探讨

对混合型卷烟加工工艺流程的理论及技术进行了探讨，提出了一种改进的混合型卷烟加工工艺流程。该流程采用分类分组加工处理工艺，充分挖掘了原料的加工潜质，提高了烟叶使用价值；通过采用分步加料技术，提高了料液有效利用率；通过改变传统的烘焙干燥处理模式，提出了白肋烟“丝烤工艺”的加工理念，提高了白肋烟的处理质量。改进后的流程体现了简捷、流畅、经济实用的工艺设计要求。     

螺栓球柱节点单向受弯性能有限元分析

为研究螺栓球柱节点的受弯性能,基于2个单向受弯节点试验,采用ABAQUS建立了螺栓球柱节点的有限元模型,得到了节点的破坏模式、螺栓内力及荷载-位移曲线.通过对比发现,数值分析结果与试验结果吻合良好,验证了数值模型的可靠性.随后对螺栓球柱节点的数值模型进行了合理简化,并分析了正、负弯矩作用下节点的受力特性.建立了46个数值模型,对影响螺栓球柱节点受弯性能的因素进行了详细的参数分析.结果表明,增大圆柱筒壁直径及壁厚可显著提高节点的受弯性能;节点的抗弯刚度及承载力随杆件宽度、弧形垫片厚度、螺栓尺寸及间距的增加而提高,且节点受正弯矩时提高更为明显;设置加劲肋可显著提高节点受弯性能.     

带柔性工艺的多品种批量生产投产计划仿真优化

针对带柔性工艺的多品种批量生产系统,提出了一种基于Witness仿真的投产计划优化方法。描述了待研究的科学问题。针对带柔性工艺的多品种批量生产特点,设计了仿真逻辑。以Witness为仿真平台,构建了多品种批量生产投产计划与调度仿真模型。通过仿真试验验证了所提方法的有效性。     

复杂艰险山区地质勘察及选线技术

宜万铁路处于复杂艰险山区，其地形地质条件复杂，不良地质现象突出，简要介绍了宜万铁路地质问题特点、采取的综合地质勘察方法以及方案比选线等的相关情况，为类似工程的勘察及选线提供借鉴。     

微波辅助萃取-高效液相色谱法测定土壤中多环芳烃

建立了用微波辅助萃取-高效液相色谱测定土壤中16种多环芳烃的方法．对萃取剂的种类,萃取方式以及微波条件进行了优化．该方法线性范围宽,检测限为0．16～11．2μg／L,相对标准偏差在1．63％～6．51％之间,加标回收率在61．3％～129．2％之间．结果表明,该方法用于测定土壤中的多环芳烃具有简便、灵敏度高和重复性好等优点,是一个有实用价值的检测方法。     

非洲心脏又在淌血

不仅仅是一国内战,地区局势更趋复杂化。结束内战仅15个月的非洲中部大国刚果民主共和国(刚果〈金〉,原称扎伊尔)8月初再燃战火,局势一度万分危急。不仅如此,由于邻国的军事卷入及出面调停的国家对解决刚果(金)内战所采取的主张和立场不同,致使非洲中、南部地区的局势趋于复杂化。进入9月,南部非洲地区形势发生     

基于表上作业原理的运输问题计算机寻优算法

针对运输问题寻优的高度复杂性,提出了一种基于表上作业原理的计算机寻优算法。在算法中,采用"最小元素法"获取初始基可行解,采用"位势法"获取检验数数组,采用"递归过程"获取闭合回路数组,根据闭合回路数组和基可行解获取调整量,根据闭合回路数组、调整量对基可行解进行调整,通过While循环不断寻优直到最小检验数非负。While循环退出时,若存在0检验数,则任选一个0检验数,以其为起点寻找一个闭合回路数组,通过调整得到随机最优解。应用案例表明,该算法实现了表上作业求解过程的计算机程序化,提高了计算效率、确保了计算准确性。     

融合专家先验知识和单调性约束的贝叶斯网络参数学习方法

针对小样本集条件下的贝叶斯网络参数学习问题,提出一种融合专家先验知识和单调性约束的贝叶斯网络参数学习方法。该方法通过将专家先验知识以正态分布形式融入单调性约束的贝叶斯网络参数学习过程,进一步提高了小样本集条件下贝叶斯网络参数学习的精度和稳定性。在小样本集条件下进行仿真实验,结果表明,与其他3种主要方法相比,所提方法平均(Kullback-Leibler, KL)散度大幅降低,运行时间高于其余3种方法。综合考虑学习精度和运行时间,所提方法优于其他3种方法。将所提方法应用于燃气轮机健康状态评估,评估结果与实际状态一致,验证了方法的有效性。