采用工艺巷防止高瓦斯易自燃综放面上隅角瓦斯积聚的探讨

上隅角瓦斯积聚是采用综呆放顶煤技术开采高瓦斯易自燃煤层必须面对的难题。文章提出了利用工艺巷防止综放面上隅角瓦斯积聚的方法。并且,根据计算流体力学理论建立数学物理模型,模拟计算了综放工作面及采空区内空气、瓦斯流动的规律,有力地论证了该方法的可行性和有效性,为我国高瓦斯易自燃煤层综放工作面的瓦斯防治工作提供了新的思路。     

悬索式多模多馈天线的结构分析与计算

在对悬索式天线面的结构分析与计算中,若将悬挂线简单地视为直线,则难以保证天线施工后的成型良好。为此,本文提出一种工程实用的悬索式多模多馈天线的较为精确的结构分析与计算方法。首先根据各悬挂点高度保持不变的特点,应用悬垂线方程式计算各悬挂点半径,然后应用力矩公式修正以上计算结果,确定振子线各节段的长度。本方法适用于不等大小、不等间距集中荷载作用下的线天线悬索,可以保证天线施工后的成型良好,与传统的几何计算方法相比,本方法得出的解更为精确。     

基于步进加速退化试验的电子产品可靠性评估技术

为实现高可靠、长寿命产品的可靠性评估,提出了步进加速退化试验的新方法.首先给出了步进加速退化试验方法及其基本假设,然后探讨了步进退化数据向恒加退化数据的折算方法,在此基础上提出了基于伪失效寿命的步进加速退化可靠性评估算法和基于随机退化轨迹的步进加速退化可靠性评估算法,最后利用试验数据对该方法进行了验证.结果表明:与恒加退化试验相比,该方法可以极大地缩短试验时间和减少试验样本,因此,具有更高的效费比.     

协调战略和运作计划的ATO型供应链设计集成模型

结合ATO型供应链运作的特点,从MRP中的物料单(BOM)入手,考虑产品结构,建立了以供应链收益最大化为目标的供应链整体设计集成模型,该模型同时协调战略层和运作层的生产计划。通过该模型可将企业运作层的随机模型和战略层确定性模型决策过程相互结合在一起,利用该迭代算法求出在保证每层中每个供应链企业最优产量情况下,供应链整体最优的生产计划安排。     

金坛储气库岩盐蠕变特性及其实用本构研究

通过对金坛盐矿储气库岩盐大量的实验发现:在不同应力水平作用下,岩盐的瞬态蠕变变形介于0.1%到2%之间,一般高应力水平作用下的变形量较低应力水平作用下的变形大;试件的稳态蠕变率从0.0023%/h到0.15%/h变化不等,随应力水平的提高,岩盐蠕变率变化十分明显。表明:应力水平越高,瞬态蠕变变形和稳态蠕变率均越大;反之亦然。在分析应力水平与蠕变变形关系实验及理论分析的基础上,结合金坛储气库实际,建立了基于应力水平的岩盐瞬态及稳态蠕变综合本构方程。该本构方程理论计算与实验结果吻合较好,可为金坛储气库运营的稳定性分析提供一定的参考依据。     

大鸨心脏冠状动脉的铸型观察

用血管铸型方法对大鸨心脏冠状动脉的分支分布情况进行了详细研究.发现大鸨心脏左、右冠状动脉均开口于同侧主动脉窦内.左冠状动脉先分出前室间隔支,分布于室间隔前1/3部,主干分为旋支和前降支.旋支先分出左心房支,分布于左心房,主干分支分布于左心室的左缘壁和隔壁及右心室隔壁的部分区域;前降支有两支,前支由左冠状动脉主干根部分出,依次分出后室间隔支和动脉圆锥支,主干延续至心尖,其分支分布于左心室壁面和右心室隔面.后室间隔支分布于室间隔后2/3部,动脉圆锥支分布动脉圆锥及肺动脉干;前降支后支分出左缘支后,主干沿锥旁室间沟下行,沿途发出4,5支平行型分支分布于左心室前壁,左缘支沿心左缘走行,分布于左心室侧壁.右冠状动脉分为浅支和深支.浅支分出窦房结支和右心房支,主干延续为右室后支,窦房结支分布于窦房结和升主动脉,右心房支分布于右心房,右室后支分出右缘支沿心右缘走行,分布于右心室侧壁,右室后支主干分布于右心室的隔壁;深支分出主动脉支分布于升主动脉,主干延续为右室前支分布于右心室前壁及心右缘壁.出后室间隔支,主干延续为右室前支,右室前支向前向下延伸,分支分布于右心室前壁和右心室下缘壁.     

浅谈高校图书馆对大学生求知的有益影响

论述了高校图书馆在引导学生阅读方面的重要作用,探讨了完善和改进导读工作的对策。     

太原市水资源承载力及可持续发展对策探讨

分析了太原市水资源开发利用的现状,探讨了太原市水资源承载力及可持续发展的对策。     

国有大旅行社市场渠道策略变革探讨

通过对近年来国有大旅行社渠道建设的现状分析,总结出国有大旅行社渠道变革的三大趋势,并分析这些变革趋势的动因。     

小样本不平衡设备数据下的机器学习策略研究

针对小样本数据样本容量不足与分布不平衡的设备寿命预测问题,构建基于改进SMOTE算法与改进KNN(K-NearestNeighbor)算法联合优化模型。首先,设置噪声比例系数β排除样本数据中的噪声,随后通过类B-SMOTE(Borderline-SMOTE)算法与传统SOMTE算法结合构建改进SMOTE(ISMOTE)算法对存在分布问题的少数类样本进行新增优化,避免因为样本分布不平衡以及样本数量较少引起的偏差。其次,针对分类过程中边界模糊的样本点,通过利用粒子群算法寻求每个样本种类中心点并计算样本距离均值建立分隔阈值■,对阈值范围内的样本点利用“投票法”判断样本种类,规避KNN算法在处理数据时因为不同种类样本混合而出现误差的问题。最后,通过利用美国卡特彼勒公司液压泵状态数据以及凌津滩水电站水导轴承振动数据进行仿真,算例证明上述两种改进算法在面对小样本不平衡设备数据时可以准确分析设备运行状态以及预测设备未来健康发展趋势。