锥度误差对石油8牙圆螺纹套管接头装配扭矩的影响

本文通过分析锥度误差对接头基面的影响，研究了不同锥度条件下，牙上过盈量的分布，利用弹性理论求解了接触压力的分布，进而得到装配扭矩，从理论上揭示了锥度对扭矩的影响规律，为进一步全面分析螺纹几何参数对扭矩的影响奠定了基础     

荥阳举办第三届科技博览会

<正> 荥阳县委、县政府为开拓繁荣技术市场,加速科技成果向生产的转化,组织有256家科研生产单位的438种1874件科技新产品,新项目和1500多条科技信息成果展览、咨询、交流、交易、转让为一体的综合性科技博览会,于8月10日至17日在荥阳县城开展。近几年来,荥阳县科技开发实力较强,是国家科委确定的科技工作重点联系县、是河南省发展外向型经济试点县。目前,全县拥有各种科研机构179家,“七五”期间获国家专利46项,市级以上科技进步奖241项,有230多种产品获省部优产品称号,郑州市保暖瓶厂生产的虹吸磁疗保健瓶,郑州蝶阀厂生产的大口径对板式蝶阀蜚声国内外,上街生化制品厂生产     

水仙花造型艺术

~~水仙花造型艺术@施德勇 @林旺水 @刘丽雪     

川西北草地龙日基点的气候特征

川西北草地的龙日是联合国援助项目“加强和发展中国西南少数民族地区畜牧业”的试验基点，该地气象观测历时三年，通过多种气象要素分析，依据地形、海拔，概括了高原区地方气候的特征，并比较了不同季节水热条件与牧草生长的相关关系．     

提高汽车操纵稳定性的控制器设计

为提高汽车操纵稳定性,设计了一种新颖的两级分层操纵稳定性控制系统。分级控制系统的第一层是一基于线性矩阵不等式的鲁棒模型匹配控制器。当汽车处于不稳定行驶状态时,该控制器优化稳定整车操纵性的横摆控制力矩,并根据该横摆力矩计算目标控制车轮的滑移率。控制系统的第二层是一移动滑模控制器。该控制器可以在预定的时间内精确地跟踪第一层控制器输入的参考滑移率,并对目标控制车轮施加制动力矩来达到稳定汽车操纵性的目的。在各种极限行驶状况下的仿真试验表明,该控制器可以有效地提高汽车操纵稳定性,而且该控制器对不同车速,各种附着系数的路面和车辆物理参数的变化具有很好的鲁棒性。     

基于自适应模糊快速终端滑模控制的导弹自动驾驶仪设计

针对一类多输入多输出非线性不确定系统,提出了自适应模糊快速终端滑模控制方法并应用于导弹自动驾驶仪的设计。利用模糊系统具有以任意精度逼近非线性系统的能力对未知干扰和不确定性进行逼近,并通过鲁棒项提高了系统性能。基于Lyapunov方法,证明了闭环系统所有信号渐进收敛。最后利用本文提出的控制方案设计了6自由度导弹的自动驾驶仪,仿真结果表明了控制方案的有效性和鲁棒性。     

半连续函数通有连续性的一个推广

令X为度量空间,将定义在X上的下半连续有上界、上半连续有下界的实值函数f转化为集值映射F,通过Aubin定理,证明F在X上通有连续,进而证明f在X上通有连续,最后给出了定义在拓扑空间上的半连续实值函数通有连续性的一个直接证明。     

Parallel Frequent Pattern Discovery： Challenges and Methodology

Parallel frequent pattern discovery algorithms exploit parallel and distributed computing resources to relieve the sequential bottlenecks of current frequent pattern mining （FPM） algorithms. Thus, parallel FPM algorithms achieve better scalability and performance, so they are attracting much attention in the data mining research community. This paper presents a comprehensive survey of the state-of-the-art parallel and distributed frequent pattern mining algorithms with more emphasis on pattern discovery from complex data （e.g., sequences and graphs） on various platforms. A review of typical parallel FPM algorithms uncovers the major challenges, methodologies, and research problems in the field of parallel frequent pattern discovery, such as work-load balancing, finding good data layouts, and data decomposition. This survey also indicates a dramatic shift of the research interest in the field from the simple parallel frequent itemset mining on traditional parallel and distributed platforms to parallel pattern mining of more complex data on emerging architectures, such as multi-core systems and the increasingly mature grid infrastructure.