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适用于汽车驮背运输的地铁工程平车车体与转向架连接方案
来源:铁道技术监督 发布日期:2024-10-20
针对采用汽车驮背运输地铁工程平车存在运输过程复杂、用工多、周期长、成本高，以及影响工程平车技术性能等问题，设计一种车体与H型构架式焊接转向架连接方案，对工程平车进行技术改造。经校验，连接装置的U型吊底部剪切强度、U型吊螺纹杆强度和曲线通过能力，以及整车起吊时工程平车稳定性均满足整车起吊要求。实际运用表明，车体与H型构架式焊接转向架连接方案满足汽车驮背运输工程平车整车的要求。
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基于标准化的食品质量安全保障措施探析
来源:中国食品工业 发布日期:2024-12-08
标准化是对食品生产、加工、运输等多个环节,设置若干规范与标准,以保证食品的质量与安全,保障消费者的身体健康。研究分析标准化的基本原则及其对食品质量安全的意义,从食品原料、生产加工、食品添加剂、食品检验、食品包装等维度,提出基于标准化的食品质量安全保障措施,旨在为更多食品生产单位科学开展标准化工作提供思考方向。
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基于等保2.0标准的化工企业工业控制系统安全防护及建设思路
来源:生物化工 发布日期:2024-10-25
本文基于化工企业工业控制系统网络安全等级保护制度2.0（等保2.0）安全防护建设实例，分析等保2.0对化工企业和工业控制系统建设与维护的影响，并对化工企业工业控制系统安全防护建设提出相关意见和建议。
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明胶/花青素智能显色食品包装膜的研究
来源:云南化工 发布日期:2024-10-15
近年来pH/氨响应型天然染料是智能包装材料发展研究的热点。以明胶和花青素为原料，利用流延法制备明胶/花青素智能显色包装复合膜。利用扫描电镜观察明胶/花青素复合膜的微观形貌，DPPH法测定明胶/花青素复合膜的抗氧化性能，利用紫外分光光度计测定明胶/花青素复合膜的透光率。结果表明，花青素的加入增大了明胶/花青素复合膜的表面粗糙度，提高了该复合膜的抗氧化性能，但降低了复合膜的透光率。另外，该智能显色食品
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稀土在新能源汽车中的应用和前景分析
来源:中国有色金属 发布日期:2024-12-15
稀土元素作为现代科技和工业不可或缺的关键材料，在新材料和高科技领域的应用越来越广。在新能源汽车快速发展之际，稀土在新能源汽车领域的应用也迎来了新的机遇和挑战，本文从稀土储氢材料和稀土永磁材料方面介绍了稀土在新能源汽车行业中的应用情况，在此基础上，结合新能源汽车的发展趋势，对稀土在新能源汽车领域应用的未来前景进行了分析，希望为相关产业结构发展提供一定参考。
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在这里，感受钢铁工业的变迁
来源:上海科技报 发布日期:2024-10-23
本报讯(记者 梁琳 通讯员 汪宇)近日，宝钢工业创享园游客中心正式挂牌“中国金属学会科普教育基地”。此项殊荣是对园区科普工作能力的认可，也是对未来创新发展的激励。 中国金属学会科普基地旨在加强冶金材料领域科普教育基地的建设，推动冶金、材料领域科学知识普及。宝武
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用户视域下的自动驾驶汽车使用意愿研究
来源:综合运输 发布日期:2024-11-07
自动驾驶汽车对未来道路安全有着重要影响，目前相关研究并不充分，特别是感知属性与社会属性对使用意愿的研究还有待深入，人格作为个体异质性的主要研究内容，其对自动驾驶汽车用户的使用意愿影响尚有争议。本研究将社会信息、感知风险、人格引入技术接受度模型(TAM)，构建理论模型，然后将模型的相关变量整合到结构方程模型(SEM)，利用SPSS25.0及AMOS24.0软件，基于调查数据，研究影响用户使用意愿的关
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汽车驾驶技巧与燃油节约技术探析
来源:时代汽车 发布日期:2025-01-05
汽车是人们出行的重要工具。燃油汽车使用的能源通常是汽油、柴油和其他气体燃料。因为主流汽车以化石燃料为主要能源，化石燃料很快就会耗尽，燃料价格也会继续上涨。往高处走，利用驾驶技巧省油，不仅节能又环保，还能降低汽车的运营成本。文章分析了一些驾驶技巧中影响燃油经济性的因素，同时提出了一些节油的小技巧，希望你能运用到日常驾驶中。
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双通道-气相色谱法快速测定土壤中石油烃(C<sub>10</sub>～C<sub>40</sub>)的含量
来源:化学工程师 发布日期:2024-12-24
建立了双通道-气相色谱法测定土壤中可萃取总石油烃(C
10～C
40)含量的方法，并对进样方式和色谱条件进行了优化。进样方式为双通道进样，采用TG5-SILMS（10m×0.10mm×0.10μm）分离。优化后的条件可以实现3min每个样品的快速测定。结果表明，可萃取石油烃(C
10～C
40)在9300mg·L
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基于机器学习的汽车吸能结构耐撞性智能预测方法
来源:同济大学学报(自然科学版) 发布日期:2024-10-15
汽车零部件正向设计中，为快速预测所设计的吸能结构的碰撞吸能特性，以吸能盒为研究对象，通过有限元压溃变形仿真生成数据集，训练得到一种新的可识别几何结构和记忆时序特征的预测模型。模型通过基于图的编码器进行几何结构识别，采用长短期记忆网络和图卷积神经网络处理时序数据，并输出预测结果。对比表明：吸能盒压溃形态预测结果与有限元仿真结果一致，压溃变形量的预测精度可达95.33%，最大吸能值的预测精度可达99.
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