ZＸ-315逆变弧焊电源可靠性设计

提出了提高ＩＧＢＴ控制的ＺＸ－３１５逆变弧焊电源可靠性的措施：主电路与驱动线路电隔离；设定空载电压、短路电流、过流过压情况下关断驱动脉冲。采用该措施，可保证ＩＧＢＴ在完全导流及彻底关断两种极限状态下工作，避免由于误导通使ＩＧＢＴ在半导通状态下工作以及过压或过流而造成的损坏。     

实际气体的△U和△H的计算

介绍了实际气体的等温和变温过程中△U和△H的计算。     

LHG—100脉冲等离子弧焊接/切割机的研制

介绍了一种新型脉冲等离子弧焊接/切割机,并分析了脉冲等离子弧焊接薄板的工艺要求与控制电路的特点.通过生产实践表明:该焊机用于薄板焊接,有其独特之处.     

新生儿缺氧缺血性脑病的CT诊断

目的：探讨新生儿窒息缺氧缺血性脑病(HIE)的诊断价值。材料与方法：应用CT对224例围产期窒息儿进行脑CT扫描．发现缺氧缺血性脑病184例,阳性率为82．1％。结果：对于HIE及其分期的判定,CT比临床更具有客观性：脑损伤程度与窒息程度有一定关系,窒息越严重,脑损伤越严重：HIE损伤越严重,并发颅内出血的机会越多：HIE损伤越严重,预后相对较差。结论：CT对HIE具有较高的诊断价值。     

海洋内孤立波斜相互作用的Mach效应特性实验

当海洋工程结构物或水下航行器在海洋中遭遇异常大振幅内波时可造成损害甚至失事,海洋内孤立波斜相互作用的Mach效应是一种特殊海洋现象,也是异常大振幅内孤立波的重要成因.为了在实验室模拟具有海洋跃层环境中的内孤立波斜相互作用并控制Mach效应的产生,首先将两只直立无底圆柱筒放置在淡/盐水分布的两层流体环境中,淡/盐水混合区模拟海洋密度跃层,保持筒底与筒外水体的交换,以方便形成筒内外混合区的高度差;再将两柱筒平稳迅速移出,利用柱筒内外淡/盐水混合区高度差的重力塌陷扰动形成两列内孤立波,其在交汇区发生斜相互作用,并借助高清图像处理技术结合几何射线方法完成测量.实验结果表明:两列内孤立波斜相互作用性质取决于分层环境、两柱筒之间距离以及两列内孤立波的波幅和相位,上述方法可有效控制分层流实验水槽中Mach效应的产生.进一步分析表明:两列内孤立波相互作用的Mach效应将导致波幅显著增强,传播速度明显增大,且传播方向受两者振幅大小的控制,振幅相差越大所产生Mach效应的临界夹角越大.此外,通过内孤立波斜相互作用的Mach效应实验结果与Kd V,BO和MCC三种理论模型的比较,实验验证了Mach效应对非线性理论模型的适应性.     

应急物资配送动态调度的粒子群算法

应急条件下的物资配送与调度面临着需求信息不准确、需求紧急程度差异和运输路网动态变化的复杂环境,借助模糊数学中的三角模糊数描述应急物资需求量,利用连续速度时间依赖函数模拟真实的动态路网交通状况,并考虑不同需求点的需求紧急程度差异,建立了针对性的应急物资配送动态调度的多目标数学模型;通过设计粒子群优化算法,采用“离散-连续向量混合编码”方案和加权整合的适应值函数导向机制,结合连续更新的位置和速度操作策略,建立了针对这类含有离散和连续变量组合的优化模型的快速高效求解算法;最后,结合两个实际的算例进行了数值实验与分析,通过与用Matlab求得的解析解的比较,证明算法收敛速度快、鲁棒性强,从而为应急条件下的物资配送动态调度提供了有效和可靠的方法.     

论以“四个坚持”加强大学生思想政治教育

在我国社会转型期,高校思想政治教育面临着新的要求和挑战,剖析新时期大学生在思想政治方面存在的问题,加强思想政治教育,深刻理解其紧迫性、重要性,增强思想政治工作的针对性,做到“四个坚持”,努力提高思想政治工作的实效性。     

炼油厂设备腐蚀与防护浅析

目前很多炼化厂由于腐蚀造成很大的损失,以及引起对环境的污染和资源材料的消耗,因而做好腐蚀与防护工作具有很重要的意义。本文分析炼化设备的腐蚀原因及腐蚀机理,介绍了设备的防腐技术,在此基础上总结并提出了一些防腐措施.     

柯石英最小静态形成压力与地表柯石英形成新机制及其地学意义

指出了实验室柯石英最小静态形成压力对判断地表柯石英形成机制的重要性.报道了诸多因素,包括动力学因素对柯石英最小静态形成压力(Pcos,min)的影响.分析了已有文献的实验室Pcos,min数据,指明了它们和不均匀局域高压微区压力与表观测量压力的关系.提出不均匀局域高压微区的作用模型;分析了局域高压微区与大尺度板块折返形成地表柯石英特征的差异.最后,对地表柯石英的形成机制进行了讨论.指出地表中因组成物质和应力的不均匀性,可形成许多小尺度不均匀局域高压微区,它们在造山带的断裂带剪切带中,受外界因素(如地震波和/或挤压剪切力等)的影响,容易形成柯石英,是可能性最大的地表柯石英形成机制;而板块折返假说虽然可以解释地表柯石英的形成,但是一种可能性很小的机制.     

子模式判别型半监督非线性维数减少算法

维数减少是在损失较少特征信息的条件下处理高维图像数据的关键技术,已成为高维数据处理中的热点问题.样本的类内和类间散度判别信息被用于判断当前样本对属于相同类还是不同类,同时考虑未标签样本对算法性能的影响,提出了一种判别型半监督非线性维数减少算法(discriminativesemi-supervised nonlinear dimensionality reduction,DSSNDR),可有效避免奇异性.DSSNDR采用高斯核和多项式核组合得到的混合核,将原始数据以一系列"有用的"特征形式投影到一个较低维的嵌入空间,便于分类,同时能够保持已标签和未标签样本的内部特征,可有效执行半监督学习.引入样本数据的子模式,将DSSNDR推广到子模式特征空间下的非线性方法,简称Sp-DSSNDR,进一步增强了DSSNDR的学习能力,提高分类精度.多个典型数据集上的分类和可视化实验表明,不同类的样本数据的投影在DSSNDR和Sp-DSSNDR构造的特征空间中存在较少的混叠现象,具有更好的可分离性.当维数被减少到较低水平时,本文算法几乎总是取得最好的结果,甚至超过了经典的主成分分析(PCA),核主成分分析(KPCA)和核Fis...