纺织类高校国家自然科学基金资助情况及科研竞争力分析

基于国家自然科学基金委网站科学基金网络信息系统平台,对7所具有纺织背景的高校在2006—2016年间获得国家自然科学基金资助的情况进行全面的统计分析,探讨了纺织背景高校近年来纺织学科的发展现状,客观评价了各高校纺织学科的学术影响力.研究结果显示:苏州大学和江南大学获得国家自然科学基金资助项目的数量和金额都明显高于其他高校,总体科研竞争力较强;武汉纺织大学、浙江理工大学和天津工业大学的纺织学科获得资助项目的数量和金额占比较高,其纺织学科科研竞争力强;综合性的纺织背景高校越来越倚重其他学科的发展,而对传统纺织技术创新性的研究很少,今后应在传统纺织技术上有所突破.     

热网络法预测车内温度的理论和实验研究

为对车内温度水平进行预测,采用热网络法对车辆停车和行驶状态下的车内温度进行计算。太阳辐射是影响车内温度水平的主要因素,而热网络法通过建立和求解节点热平衡方程,获得各节点的温度,尤其适用于以辐射为主的换热问题。车内外的对流换热采用实验关联式进行计算。由热网络法建立的节点热平衡方程组为非线性方程组,采用牛顿迭代法进行了求解。计算结果与实测温度值的比较显示,两者吻合较好,表明热网络法用于车内温度预测的有效性。另外,计算结果也显示车窗玻璃的透射率对车内温度有明显影响,在考虑安全的前提下,选取合适透射率的车窗玻璃材料可起到减少车辆能耗的作用。     

人参皂苷Re的药理作用研究进展

为了使人参皂苷Re(Ginsenoside Re,GS-Re)在新药研究开发方面得到更深入的探讨,通过整理近十年的相关文献,对GS-Re的保护心血管系统、中枢神经系统、降血糖以及抗休克、抗血小板聚集等多种药效作用及药动学进行了综述。提出未来可考虑采用成酯的修饰方法对其结构内部的羟基官能团进行化学修饰,进而改变或加强GS-Re原有的理化性质。     

煤矿硫化氢防治技术研究进展

 煤矿H₂S气体异常富集而导致的突然涌出和伤亡事故越来越频繁。根据H₂S在煤矿中的分布特征、赋存形式和涌出形态,综述了含煤岩层、巷道风流中和地下水体中的H₂S防治技术。目前使用的H₂S防治技术主要有煤层施钻高压注碱中和、巷道碱液喷洒、加大风量稀释、改变通风方式、抽排、疏堵及综合治理等方法;采用的碱性药剂主要是质量百分比浓度为0.5%～3.0%的碳酸钠、碳酸氢钠溶液等;部分碱性溶液中添加有表面活性剂、芬顿试剂、十二烷基苯磺酸钠、次氯酸纳或氯胺-T等。分析了各类防治技术的治理效果及存在的主要问题,提出了一种新型的煤矿H₂S综合防治技术方案。各矿井应根据H₂S在煤岩层中的赋存、分布情况和涌出形态,依据目前技术水平,结合H₂S防治成本进行有效治理。     

中国灾害性海浪研究进展

 海浪灾害是海洋灾害的重要组成部分,是各种海洋灾害中导致人员死亡或失踪的最主要致灾因素,是各种涉海工程设计、施工和运维工作必须考虑的动力因素,是中国海洋安全与保障工作必须面对的自然灾害。通过讨论灾害性海浪的常用定义和分类,评述了有关典型灾害性海浪特性的主要研究成果,总结了主要灾害性海浪预报业务化现状,提出了灾害性海浪研究尚存的主要问题和未来的研究方向。     

新时代视域下大学生创新创业教育的路径研究

十九大报告指出,我们已经进入中国特色社会主义新时代.在这个时代背景下,大学生创新创业教育发展的不平衡、不充分与创新创业人才培养内在要求的矛盾较为突出,存在理论匮乏、创业实战指导欠缺、学校经济支持乏力、学生双创热情不高、双创教育推进艰难等问题.为了有效推进大学生创新创业,需要重构双创教育评价体系,引领双创教育尽锐出战;需要实施双创教育供给侧改革,精准培育创业家精神;需要创建双创交流网络平台,提供创新创业智力支持;需要积极推广创业双导师制,联合培育大学生创新创业能力;需要增加投入实现多元融资,提升双创金融服务水平.     

新型可调间隙RV减速器回差分析与实验研究

推导了变厚齿轮调隙量与回差之间的关系式及计算内啮合变厚齿轮副和变厚齿轮RV减速器的回差计算公式。并对该减速器样机进行了回差的实验研究。     

近年来CCA在气候分析与气候预测中的应用

详细论述了CCA方法应用于气候分析与预测中所取得的成果。着重分析了CCA方法在理论上和实践上所存在的优缺点。给出了CCA在我国汛期预报中应用的实例。     

干线公路养护信息管理系统研究开发

研发的干线公路养护信息管理系统具有地图编辑器、公路数据库、计划项目、路况平分、数据输入输出与传递等7个功能模块,能够实现所管养公路桥梁的养护数据信息与线路图形动态联系,具有方便的录入、编辑、查询、统计、分析、数据上传下达、图表输出等功能,经应用表明,该系统具有较高的推广价值.     

基于BP神经网络的电解加工精度预测模型

为精确地预测电解加工精度,采用了BP神经网络的方法进行建模．在分析影响加工精度主要因素的基础上,确定了BP神经网络模型的特征参数,并根据实际情况,确定了输入层和中间隐层的维数,从而确定了模型的结构．用试验参数对模型结构进行训练,最终建立了一个用于电解加工精度预测的BP神经网络模型．利用该模型进行的精度预测结果表明,该模型的预测误差可以控制在10％以内,具有很高的精度预测能力．