15CrMoR(H)+00Cr19Ni10焊接性能及工艺分析

经过对15CrMoR(H)+00Cr19Ni10复合钢板进行合理的工艺分析,对预热温度、焊接顺序、层间温度、再热裂纹等焊接参数进行了分析与计算,并对焊接过程进行了严格控制,最终使产品满足质量和性能要求.     

不完全信息的离散型模糊随机多准则决策方法

针对状态概率与准则权重均为区间数且准则值有缺失的离散型模糊随机多准则决策问题,设计了一种基于信息集结的新方法.该方法在区分准则类型和确定决策者的风险偏好水平后,首先根据准则类型利用最大、最小算子计算方案集在不同状态下有缺失值的准则上的正、负理想值,再通过决策者的风险偏好水平与正、负理想值补充方案集在不同状态下缺失的准则值,然后参照准则类型与决策者的风险偏好水平集结方案集在不同状态下赋值为梯形模糊数的准则值并进行规范化,接着利用熵与离差最大化分别构建规划模型以求解最优状态概率分布与最优准则权重向量,进而得到方案集的综合评价值并确定排序,最后给出具体算例.结果显示了该方法的有效性和可行性.     

顺序注射-紫外可见分析系统研究牛血清白蛋白在XC—72炭黑表面的在线吸附

以炭黑XC—72担载于PVC粉末表面所制得的XC—72/PVC复合材料为载体,利用顺序注射-紫外可见分析系统,研究了牛血清白蛋白在炭黑表面的在线吸附行为.结果表明:在pH=4.5左右,XC—72/PVC对牛血清白蛋白具有良好的吸附;在线和静态2种操作模式下的吸附行为均符合Langmuir吸附机理;相比静态吸附,在线吸附表现出操作简便、分析速度快、试剂消耗量小、自动化程度高的显著特点.认为实验结果可为研究蛋白质在炭黑表面的在线固定化提供新的技术手段和理论基础.     

偏好函数法在汽车前轮定位参数设计中的应用

针对汽车设计中存在某些不确定因素和对某些认识不确定性因素的敏感度问题,采用偏好函数法,全面考虑设计中的不确定性因素,应用偏好函数法建立了汽车前轮定位参数的稳健设计模型。其中,对于随机不确定性因素应用经典稳健设计方法集成;对于认知不确定性因素,例如个体性能偏好、权重、折中系数等主观因素,应用区间法集成。设计结果表明,这种方法提高了汽车前轮定位参数设计的稳健性能。     

冷热原油顺序输送弯管内混油特性数值模拟

针对冷热原油顺序输送工艺,在已有混油理论基础上,建立冷热原油顺序输送混油计算的数学模型,采用有限容积法进行数值求解,并对竖直弯管内的混油特性进行分析研究.结果表明:重力作用方向与管道轴向的角度变化及流速分布变化是影响竖直弯管内混油特性的主要因素;在水平管段,重力方向与管道轴向垂直,导致混油浓度在径向分布不对称,而在竖直管段,重力方向与管道径向垂直,密度大的油品在上方时,混油量相对较大;在弯头及其后面直管内流速分布发生较大变化,高速区发生偏移,致使混油增强,混油前峰形状发生变化并且后行油品在径向的高含量区发生偏移.     

关于热力学的一些新观点

本书以热力学定律被发现的时间顺序为线索,揭示了一些所谓的非最佳效率的热力学“新”发现,但本质上一点都不新,对其最早的描述甚至可以上溯到1852年开尔文男爵对非平衡受热物体的分析。作者试图以一种新的历史性的视角来审视现有的热力学体系内容,将现有的热力学标准体系的基础按时间顺序拆开,强调了卡诺基本原理在热力学发展过程中的重要作用。结合历史,作者对热力学的发展作出了预言,     

面向决策局部环境的群决策方法

对具体群决策问题,决策者之间和属性之间的某种联系分别由具体问题形成,由偏好关系表示的关系结构为决策局部环境：由变量分析矩阵、任意属性间的偏好相似性和任一组决策者对某一属性的偏好一致性构成的属性邻接矩阵和决策者邻接矩阵构成。对属性信息集结进行三次修正,由决策者局部重要性对属性一致性进行修正,以属性局部偏好一致性强度对属性权重进行调节,由决策者局部重要性权重修正最终评价结论。提出的方法可以在决策进程中聚焦影响一致性的相关属性,发掘可能冲突的属性及影响具体方案排序的主要属性,更有效提供解决群决策问题的建议和方案。     

基于偏好的多属性群知识系统

提出了基于偏好的多属性群知识系统模型,定义了封闭的处理偏好值的运算法则,得到具有偏好的多属性知识系统,并采用基于优势关系的粗集理论来处理给定问题中具有偏好属性间的冗余及依赖,由约简后的偏好属性决策表导出偏好决策规则.通过实证分析表明,该方法可获得认可的知识规则,能取得有实际意义的结果.     

期刊基本参数编排格式

为便于对某一种期刊某一期的一些参数进行统计,在期刊的目次页下方应排印该期期刊的基本参数。参数共12项,排列顺序及格式为：国内统一刊号＊创刊年＊出版周期代码＊开本＊本期页码＊语种代码＊载体类型代码＊本期定价＊本期印数＊本期文章总篇数＊出版年月＊参考文献标注法。参数前以＂期刊基本参数：＂或＂[期刊基本参数]＂作为标识。示例：     

基于数据挖掘的服装推荐系统研究

为满足用户网上购物的个性化需要,针对用户自身特点,建立了服装推荐系统.以西服为例,将服装的主要特征分为领型、扣子、面料、颜色、款式等不同要素,并归纳了各要素的分类取值.在对服装的特征要素进行抽取分类的基础上,采用BDEU决策树算法,构筑了用户类别偏好模型,向用户提供了个性化的推荐服务.