浅析如何提高青少年举重运动员的上挺能力

针对青少年举重运动员上挺能力训练过程中存在的身体协调能力不足、心理素质薄弱和训练方法针对性不强等主要问题,给出提高青少年举重运动员上挺能力的相应策略,并对调整训练策略后的青少年举重运动员上挺能力的发展趋势加以预测.     

超细活性废胶粉改性沥青的微观结构及其流变性能研究

采用超细活性废轮胎胶粉(UACR)和普通废轮胎胶粉(CR)分别制备了超细活性废胶粉改性沥青(UACRMA)和普通废胶粉改性沥青(CRMA).利用傅里叶红外光谱仪、扫描电镜、光学显微镜和旋转流变仪研究了改性沥青的微观结构和流变特性.结果表明:UACRMA体系中胶粉与基质沥青发生了化学和物理作用,UACR颗粒均匀地分布在基质沥青中,且随着UACR份数的增加,体系逐渐形成网络结构,回弹性能和高温稳定性逐渐增大,界面松弛逐渐减弱;而CRMA体系中胶粉与基质沥青仅发生了物理作用,CR颗粒较大,无法形成网络结构.     

基于D2D通信的蜂窝数据分流补偿机制设计

设备到设备(device to device,D2D)通信允许邻近用户使用蜂窝网络频段直接通信,既能分流部分蜂窝数据,减轻基站负担,又能提升服务质量。但由于信息不对称,蜂窝网络不知道用户的类型参数,无法准确提供合理补偿,以激励用户参与数据分流。基于契约理论设计了一种分流补偿机制,首先设计蜂窝网络收益函数和分流用户代价函数及其二者的效用;然后基于用户类型参数服从均匀分布设计补偿机制,验证了该机制能满足个人理性和激励相容条件,分析了该机制的最优性能;最后与正比例补偿机制和完全信息补偿机制进行对比仿真,结果表明,本文设计的分流补偿机制既能保证用户愿意参与数据分流,也鼓励用户报告自身真实的类型参数,还能获得接近于完全信息补偿机制下的效用和性能。     

折板幕墙单层钢网格结构的二目标优化

折板幕墙结构的优化设计除考虑主要指标用钢量以外,还需要考虑工期、加工难度、现场安装或施工难度、运输费、管理费等的影响。在关联分析的基础上,我们将工期、加工难度、现场安装或施工难度、运输费、管理费等次要指标简单地用杆件截面类型数作为替代,提出了折板幕墙单层钢网格结构同时考虑用钢量和杆件截面类型数两个指标的结构优化方法。使用经过工程统计得到的权函数来考虑杆件截面类型数对主要指标的影响。工程算例说明了该方法的分析过程。     

基于J2EE的网络教学平台的设计与实现

阐述了网络教学平台产生的背景及发展趋势,分析了网络教学平台系统的功能,介绍了网络教学平台系统的结构、功能、模块,给出了系统主要模块的代码。     

新型防腐喷涂系统优化设计

防腐喷涂系统的设计主要用于石油管道焊缝处理机器人中，对喷涂系统整体结构进行了设计，找到了系统要实现设计目的所需要解决的关键问题，从而通过建立数学模型来对系统的结构进行优化。为降低压力损失进行优化，采用Solidworks／Flow Simulation对气缸内部通道进行流体分析。     

基于WEB的实验教学管理系统的设计

针对开放性实验教学模式中实验开放管理这一难点,开发了基于Web的实验教学管理系统.文章介绍了系统的架构和主要功能,并结合物理实验课程详细阐述了必修实验和选修实验两种实验类型所采取的三种不同实验预约管理方法的设计思想.同时介绍了实验材料管理和成绩管理.     

化妆品中25种激素的检测方法

采用液相色谱-串联质谱法对化妆品中25种违禁激素进行了测定,探求了多种激素同时测定的条件.研究结果表明,样品通过饱和氯化钠溶液分散,乙腈从分散液中提取激素类药物,沉淀大分子物质后经固相萃取小柱净化,平均回收率为70.0%～110.0%,相对标准偏差2.1%～18.8%（n=10）,检测低限均为0.02mg/kg.     

广播媒体内容资产管理模式的构建与发展

媒体内容资产管理的重要性在传媒企业发展过程中日益突出。针对广播媒体内容信息管理体系与产业发展的关联,提出了以"融入与拓展"为出发点的信息系统建设框架和发展模型,对系统内容建设、运行方式和管理机制进行了剖析,并提出相应的对策与建议。     

Strategic Robust Mixed Model Assembly Line Balancing Based on Scenario Planning

Assembly line balancing involves assigning a series of task elements to uniform sequential stations with certain restrictions. Decision makers often discover that a task assignment which is optimal with respect to a deterministic or stochastic/fuzzy model yields quite poor performance in reality. In real environments, assembly line balancing robustness is a more appropriate decision selection guide. A robust model based on the α worst case scenario is developed to compensate for the drawbacks of traditional robust criteria. A robust genetic algorithm is used to solve the problem. Comprehensive computational experiments to study the effect of the solution procedure show that the model generates more flexible robust solutions. Careful tuning the value of α allows the decision maker to balance robustness and conservativeness of as- sembly line task element assignments.