铁基金属陶瓷复合材料摩擦学特性研究

研制出铁基金属陶瓷复合材料 ,并对该材料的摩擦学特性和磨损机制进行了研究 ,提出了一种铁基金属陶瓷复合材料摩擦系数半定量分析的力学模型 .该模型解释了摩擦系数随制动比压和制动速度的变化关系     

高校信用风险的规避与消除

高等学校目前存在着不少学生恶意欠费、办理国家助学贷款、对外合作办学、物资设备采购、基本建设工程、职工因公借款和其他债权债务等方面的信用风险.据此,必须采取转变观念,树立信用风险意识;加强对学生的诚信教育,提高国民素质;加强法制建设,健全信用制度;加强财务管理,建立信用风险监控体系等措施来规避和消除.     

TiNi形状记忆合金低速冲击响应行为的研究

利用单摆冲击试验设备，对TiNi合金不同冲击能量及温度条件下的冲击响应行为进行了研究。冲击过程中的接触载荷由压力传感器及数字信号处理系统实时测量。根据接触载荷数据，可计算得到接触载荷与样品表面变形的关系。结果表明，同一冲击高度时，随温度升高马氏体TiNi合金的最大接触载荷增加，而接触时问降低；母相TiNi合金的最大接触载荷随冲击高度的增加会出现载荷平台段即伪弹变形段，处于平台段时母相TiNi合金吸收冲击能量，且不产生不可恢复的塑性变形，最大接触载荷降低，从而可减轻材料损伤。     

行为结构变型与创新

从实现功能的角度分析行为，提出用位移、速度、加速度、角位移、角速度、角加速度等刚体运动学参数描述行为；根据功能描述的模糊性特点，在行为描述中增加作用力参数和参数模糊系数。提出行为集合分组及其评价规则，给出行为结构变型方法，通过重复调用简单易行的分组规则和评价规则，将行为集合逐步分解，形成一系列行为结构变型。应用实例说明，该方法便于运用计算机实现行为结构寻优和创新。     

内藏桁架的混凝土组合低剪力墙试验

提出了内藏桁架(包括钢桁架、钢筋桁架及钢钢筋组合桁架)混凝土组合剪力墙,该新型组合剪力墙包含2种组合:不同受力体系,桁架与剪力墙的组合;不同材料,型钢与混凝土的组合,形成了双重组合剪力墙.进行了6个1/3缩尺的剪力墙的抗震性能试验研究,包括普通混凝土剪力墙、内藏钢框架混凝土剪力墙、内藏钢筋桁架混凝土剪力墙、内藏钢框架钢筋桁架混凝土剪力墙、内藏钢桁架混凝土剪力墙及内藏钢钢筋组合桁架混凝土剪力墙.在试验研究基础上,对比分析了各剪力墙的刚度及其衰减过程、承载力、延性、滞回特性、能耗及破坏特征.试验表明,内藏钢框架及内藏不同材料桁架混凝土剪力墙的抗震性能比普通混凝土剪力墙明显提高.建立了内藏桁架混凝土剪力墙的承载力计算模型,计算结果与实测结果符合较好.提出了该新型剪力墙抗震设计的建议.     

意识与行为的相互渗透在产品设计中的运用

产品设计的核心是为人服务,因此,探究产品设计的本质说到底应当是以探究人类情感体验为目标。产品的交互设计正是通过将人与产品的认识理解深化,寻求情感体验的共鸣,使产品实现功能体验和精神享受的同一化。意识和行为是人类思维和情感的内隐表现和外在表达。将意识与行为相互渗透参与到产品设计中,是将人类最本质的核心内容传达到产品中,追求思维心理和情感需要的共鸣。     

带强迫项的偶数阶差分方程的渐近性和振动性

关于中立型时滞差分方程的振动性和渐近性的研究,除了在理论上具有非常重要的意义外,在实际应用中也有着非常重要的意义．文章研究了一类带强迫项的偶数阶非线性中立型时滞差分方程的振动性,利用分析的方法和技巧,获得了该类方程解渐近性和振动性的若干充分条件,并举例说明了主要结果的应用．     

一类非自治中立型方程非振动解的渐近性

考虑了一类非自治中立型方程d/dt[x(t)-n∑i=1pi(t)x(t-τi)] q(t)x(t) ∫α(t)0x(t-s)dr(t,s)=0非振动解的渐近性,其中pi(t)(i=1,2,…,n),q(t)是非负函数,积分是Riemann-Stieltjes意义下的积分.在函数α(t),r(t,s),pi(t)(i=1,2,…,n)和q(t)满足一定的条件下,得到了该方程的每个非振动解是最终无界的渐近性结果.该结论改进和推广了相关文献的某些已知结果.     

紫藤传粉昆虫与花粉多型性研究

定位观测了紫藤的访花昆虫种类及觅食行为,用扫描电镜观察了花粉形态。结果表明：紫藤的主要访花昆虫为膜翅目的黄胸木蜂和意大利蜂,两者都有传粉行为,属传粉者。意大利蜂除有传粉行为外还有偷蜜行为。花粉在形态上表现出多型性：长球形（赤道观长椭圆形,极面观近三裂圆形）,三孔沟;三菱锥形（赤道观近三角形,极面观近三角形）,六孔沟;赤道观近三角形,极面观近菱形,四孔沟。外壁纹饰均为橘皮状。     

基于灰狼优化聚类算法的读者行为分析

通过分析国内外读者行为分析算法的优缺点,提出了一种基于灰狼优化聚类算法的读者行为分析算法.首先,通过灰狼优化算法自动寻优找到模糊C均值聚类算法的最佳初始聚类中心点,再对该初始聚类中心点进行迭代计算,得到最终聚类结果.读者借阅行为数据实验分析结果验证了灰狼优化聚类算法要优于普通的聚类算法.