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汽车头枕罩盖斜导柱滑块抽芯注塑模具设计
来源:广州化工 发布日期:2024-11-30
汽车头枕罩盖需要具备较好的耐磨性、绝缘性，同时产品应具有较好的化学稳定性。因此选取的材料为PC+ABS材料。这种材料是将聚碳酸酯与ABS物料混合加工的一种物料，整体性能较好，被广泛应用于汽车部件和电器零部件。本文设计了一种汽车头枕罩盖注塑模具，主要对模具的浇注系统、脱模机构以及成型零件进行设计。由于这种零件尺寸较大，因此模具分型面设计在最大截面位置，拟采取一模一腔的生成方式，同时为确保进料平衡的要
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电气自动化机械设备的维护及管理措施
来源:冶金与材料 发布日期:2024-12-28
当下全球工业快速发展，电气自动化机械设备已成为企业生产不可或缺的重要组成部分。这些设备的高效稳定运行对于提高生产效率、确保产品质量和降低运营成本至关重要。然而由于长期连续运行、环境因素以及人为操作等多种原因，电气自动化机械设备难免会出现各种故障和问题。因此，如何有效地维护和管理这些设备，确保其长期稳定运行，成为行业发展过程中的重要课题。
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“输出式学习”在“食品工艺学”课程教学设计中的应用探索
来源:农产品加工 发布日期:2024-12-30
在新工科背景下，提高应用型专业人才培养目标的要求，是工科院校积极开展课程教学改革研究的总体思路和方向。从“输出式学习”科学理念出发，将其应用于“食品工艺学”课程的教学设计过程中，将输出式学习活动贯穿于课前预习、课堂教学、课后作业、实践活动及教学评价中，以终为始、以输出倒逼输入，以期提高学生对相关知识的学习效果和深层次掌握，培养学生的综合分析问题能力、实践创新能力，以适应新时代高校对人才培养提出的新
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中职机械制图课程教学创新实施与成效评价
来源:中国机械 发布日期:2024-11-25
机械制图课程是中职院校机械工程教育的重要组成部分，主要教授学生阅读和制作精确的机械图纸的能力，这些图纸是制造业和工程领域实施项目不可或缺的。随着技术的发展和市场需求的变化，传统的教学模式已经难以满足工业界对高技能人才的需求，因此，教学创新显得尤为重要。本文探讨了中职院校机械制图课程的现状，并介绍了一系列教学创新实施策略，同时对这些教学创新的成效进行了系统的评价和分析，以验证这些创新措施在提升学生实
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基于配电网电能质量指标体系的多区域电动汽车充换电站比例规划
来源:现代电力 发布日期:2024-11-25
随着电动汽车渗透率的高速增长，不合理的充换电站比例规划会导致配电网电能质量和运行经济性下降，亟需建立配电网电能质量指标体系对充换电站的比例规划进行评估。传统指标体系赋权方式单一，且不能准确描述指标间相互关系。文中提出了基于改进序关系分析(G1-criteria importance though intercrieria correlation, CRITIC)组合赋权针对不同比例充换电站规划的配
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高校化学化工实验室安全教育的实践探索
来源:实验室研究与探索 发布日期:2024-12-23
为防范风险、化解隐患、筑牢安全防线，行之有效地开展安全教育和安全准入，从安全教育及风险防控的系统性视角，在落实安全责任的基础上，基于实验室安全的RAMP原则和分级分类管控的个性化需求，针对化学化工类本科生和研究生系统地开展了实验室安全教育的实践探索。实践验证了系统化的安全教育在提升学生安全意识和应急处置能力方面的有效性。该文对兄弟高校提高化学化工类实验室安全教育水平具有一定的借鉴作用。
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为舌尖安全撑起“保护伞”
来源:巴中日报 发布日期:2024-12-19
今年以来，食品安全监管部门累计完成抽检6212批次，排查整治风险隐患近5万个，查办违法案件828件，全市未发生系统性、区域性食品安全风险，级别以上食品安全事故零发生。这是记者从巴中市农村地区“强基行动2024”工作总结暨2024年度食品安全述职评议会议上获悉的。 据介绍
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用“新”应变勇闯市场
来源:中国纺织报 发布日期:2024-12-30
2024年的“进度条”即将走完。在这一年中,面料行业在复杂多变的市场环境中,通过积极调整来适应变化,展现了较强的产业韧性,在高端化、绿色化、智能化发展方面不断取得新突破,产品结构不断优化,经营效益持续改善。 据国家统计局统计,2024年前三季度,印染行业规模以上企业印染
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产业转移背景下“一针一线”纺织服装技能人才培训基地课程研究
来源:鞋类工艺与设计 发布日期:2024-11-15
通过对清远市“一针一线”纺织服装技能人才培训基地纺织服装技能人才师资培训班、职业（技工）院校“服装设计与制作（工艺）”现代学徒制师资转岗培训班、职业（技工）院校“服装设计与制作（工艺）”现代学徒制师资提升培训班、纺织服装技能人才社会人员公益技能培训班的课程研究，分析各课程设计及作用，总结课程成效，探索创新高技能人才培养。
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机器学习技术在农业机械领域中的研究进展
来源:新疆农机化 发布日期:2024-10-22
随着机器学习这一前沿技术的快速发展，农业机械的智能化进程显著加速，特别是在作业数据的深度挖掘与精准处理方面展现出巨大潜力。本文介绍了机器学习在农机故障监测与诊断、数据驱动决策和自动驾驶三方面的研究进展。同时，也指出了机器学习在农业机械领域面临的挑战以及未来的发展趋势，为后续农业机械的智能化研究提供借鉴。
027-87841330