大型阀门动水关闭试验与分析

本文介绍了Ф2500蝴蝶阀的动水关闭试验试验的方法和过程,描述了试验过程中出现的各种现象及产生的原因.     

矩阵初等理论在Fibonacci数列研究中的应用

Fibonacci数列是递推关系中的一个典型问题,问题本身虽然是一种假想,然而它的结果却有诸多用途。文章在文献[1]的基础上,进一步地探讨了Fibonacci数列矩阵元素间的关系,证明了当r,m≥5时,矩阵D_(m×r)~4的秩为5。     

概化理论在语言测试新进展中的应用

概化理论是一种发展较晚但功能全面的现代测试理论，能有效地设计、分析和评估测试项目。直到上个世纪八九十年代，Robert Brennan等人开发了GENOVA等一系列应用软件后，概化理论才在心理和教育测量领域的研究中逐渐受到重视，此后，运用概化理论研究实际问题的项目也逐渐多了起来。概化理论与项目反应理论属于不同的理论范畴，它们的基本假设也有很大的差别。     

中草药黄蜀葵的研究现状与展望

概述了近年来黄蜀葵生物学特性、栽培试验、化学成分、药理实验及新药开发的研究现状,并分析目前研究中存在的问题及今后的研究开发趋势,展望其可在研究和开发治疗缺血性心脏病和缺血性脑血管病等系列新药中取得重大的突破.     

浅谈电流互感器在电机试验中的正确使用

指出了电流互感器的测试准确度对电机性能的影响,分析了电流互感器产生误差的原因及其影响因素,提出了几点防范措施。     

电厂汽轮发电机组漏氢处理

针对汽轮发电机组发电机漏氢严重使得安全生产受到极大威胁的情况,文章比较全面地分析了故障产生原因,给出了较好的解决办法,使发电机每天漏氢量大大减少,符合厂家及电力行业要求。     

数学期望模型应用实例

混合样本检验法是预防医学中常用的方法，通过建立数学期望模型，可以在定量分析中减少检测次数，达到减少工作量，提高工作效率的目的。     

《Internet基础与应用》课程的在线考试系统开发与应用

在线考试系统主要采用Asp Access技术设计,并且基于B/S应用模型,设计的考试的范围限于《Internet基础与应用》课程。为了增强该考试系统的方便性、实用性、安全性以及可移植性,设计时将所有的试题都放在以Access为平台的数据库中,增加、修改试题时,只要改动数据库即可。对试题设计一个随机算法,每一个用户所获得的试题是不同的,还加载了一个时钟,这样可以控制考试的时间。     

流体力学综合实验台的设计与应用

介绍了青岛理工大学流体力学性能综合实验台,该实验台技术先进,自动控制参数,测试精度高,可以在实验台上开设多个实验,其计算机辅助测试系统,在线监视整个实验过程、流量、流速、管道阻力系数、水泵性能实验等实时检测;显示记录、存储、列表和打印等。     

Perceptual learning of dot pattern

Dot pattern is a type of pattern defined by specific spatial relationship among some dots. As a compensation for concrete and meaningful visual stimuli, meaningless dot pattern can be used as stimuli in learning tasks. We performed an experiment for exploring the perceptual learning process of dot pattern against random-dot background. Participants were required to learn two types of dot patterns (9-dot and 11-dot). They were assigned to two groups: participants in Group 1 learned 9-dot pattern first and 11-dot pattern later, while those in Group 2 learned 11-dot pattern first and 9-dot pattern later. The results showed that participants could acquire the spatial relationship of dot pattern through perceptual learning in relatively short learning time. In comparison with 9-dot pattern, learning time of 11-dot pattern was slightly longer and its accuracy rate lower, but there was significant positive transfer effect from 11-dot pattern learning to 9-dot learning.