DF系列机车轮对轮箍加装扣环后的强度分析

运用有限元技术,选取磨耗到限的车轮和最恶劣的运用工况,对DF系列机车轮对加装扣环后的强度进行了分析计算,结果表明,机车轮对在加装扣环后各关键点的应力均低于屈服极限,各关键点的疲劳安全系数均大于1,证明了轮对加装扣环后对其强度的影响是有限的,安全系数是有保障的,能够满足使用要求。     

ICAI系统中自动答疑的研究与设计

自动答疑是ICAI系统的一个重要组成部分,文章分析了答疑系统的现状,针对其不足,给出一个基于Agent技术的自动答疑系统模型及其技术路线。     

中美科技类博物馆科学传播的若干对比研究

传播什么是科学传播的首要问题。结合两阶科学传播理论,对中美六家有影响的科技类博物馆网站进行内容调查,量化分析其科学知识、科学理论、科学研究过程、科学工作心得、科学研究之社会意义五种类型内容。统计结果显示,中美科技类博物馆网站在内容的丰富程度和科学传播内容类型上差异较大。美国科技类博物馆网站在实践上较好地达到了两阶科学传播观念层面的传播,对我国科学传播内容构建有借鉴意义。     

量子自动机的格同态

给出了量子自动机的格上同态、子格、理想、同构嵌入的定义,并且研究了量子自动机的格上同态、子格、理想的性质,同时讨论了量子自动机的格上子格、理想与同态之间的关系,得出了量子自动机的格的一些性质.     

一体化视角下长三角世界级机场群发展现状及优化措施

 分析了长三角机场群的发展现状,提出当前长三角机场群面临密度偏低、机场群与城市群空间匹配失衡、协同分工尚未形成、零和思维依然存在等问题,从机场密度、等级体系、功能协同和区域管治等4个方面介绍了欧美成熟世界级机场群的发展状况和建设经验,对长三角建设世界级机场群提出4点建议：一是建设上海大都会区机场群先行,提升环沪机场密度;二是以主要都市圈为抓手,分步有序建设长三角机场群;三是实施差异化定位,打造功能协同的都市圈机场群;四是设置跨行政区机场群管治机构,促进跨区协调。     

基于MEM和HMM的中文词性标注方法

为了进一步提高中文语料库中语料的词性标注效率,在分析最大熵模型(MEM)和隐马尔科夫模型(HMM)所涉及理论、算法及其在中文词性标注技术中的应用的基础上,进行了基于MEM和HMM的中文词性标注实验.实验结果显示,基于MEM和HMM的中文词性标注算法都获得了一致性很好且覆盖率较高的标注效果,中文词性标注的准确率、召回率和F1这3个指标均达到92%以上;MEM的标注效果总体上比HMM的稍佳.     

基于智能搜索和特殊划分的人工蜂群算法

人工蜂群算法是一种具有强大搜索能力的全局搜索算法。传统的人工蜂群算法使用雇佣蜂、观察蜂和侦察蜂进行相互合作,每种蜜蜂有不同的分工,但不同类型的蜜蜂之间并没有差别。提出一种通过智能搜索和特殊划分来提升性能的人工蜂群算法。该算法中,不同的雇佣蜂和观察蜂会使用不同的搜索策略来寻找食物来源。该算法放弃了贪婪选择算法且在每次迭代时更新食物来源的位置。因此,该算法能够利用整个蜂群的经验来引导蜜蜂的搜索,通过一系列基准算法的性能分析证明了该算法的有效性。     

利用CT扫描研究低渗透砂岩低速水驱特征

 利用CT 扫描技术、核磁共振技术(NMR)和恒速压汞,研究了低渗透砂岩岩心微观孔隙结构及低速水驱特征,讨论了束缚水和流速对水驱特征的影响。研究结果发现,低流速情况下由于沿程阻力差异较小,岩心内部产生类活塞式驱替,油水界面十分清晰,两相区域十分狭窄,含水饱和度剖面十分陡峭且几乎与运动方向垂直。在低速驱替过程中,水相直接通过大孔隙而把大量的剩余油封闭在中小孔隙当中,而且一旦注入水突破,靠增加注入速度及注入时间无法降低剩余油含量。这是因为岩心高孔喉比使得卡断和绕流效应增强,导致采出程度非常低下。与无束缚水相比,束缚水的存在改善了油相的流动性,且类活塞式驱替使得稳定的隔断无法形成,从而提高了驱油效率。     

醋酸酯淀粉／PVA复合泡膜材料的燃烧及热降解性能研究

用醋酸酯淀粉和PV A为主要原料,在其他助剂的作用下,制备了淀粉基泡沫材料,研究表明：PV A含量为30份时,泡沫材料的密度最小为02．61 g/cm3,此时,泡沫材料的泡孔分布均匀。氢氧化镁含量在20份时泡沫材料的垂直燃烧达到了V -0级,并且热稳定性好。     

基于元胞自动机原理的微观交通仿真模型

描述了一种对高速路上的交通流仿真和预测的模型.该模型应用了元胞自动机原理对复杂的交通行为进行建模.这种基于元胞自动机的方法是将模拟的道路量离散为均匀的格子,时间也采用离散量,并采用有限的数字集.同时,在每个时间步长,每个格子通过车辆跟新算法来变换状态,车辆根据自定义的规则确定移动格子的数量.该方法使得在计算机上进行仿真运算更为可行.同时建立了跟车模型、车道变换的超车模型,并根据流程对新建的VP算法绘出时空图.提出了一个设想:将具备自学习的神经网络和仿真系统相结合,再根据安装在高速路上的传感器所获得的统计数据,系统能对几分钟以后的交通状态进行预测.