浅述副驾驶安全气囊设计方法

汽车副驾驶安全气囊是汽车被动安全系统的重要组成部分,其设计的好坏直接决定了车辆在碰撞过程中是否能有效保护乘员的安全。基于此,笔者分析了副驾驶安全气囊开发设计过程中应注意的布置方式的选择、布置要求、材料的选择和气囊框的一些重要参数等设计要点,详细介绍了零件在设计验证阶段如何进行副驾驶安全气囊的爆破试验,包括试验温度要求、样件数量、摄像机布置方法以及试验合格的判断依据,以期为后续汽车副驾驶安全气囊的设计开发提供参考。     

垧半地养活五口人——记绥德劳动英雄刘培润谈话

陈星同志这篇通讯原登在1943年5月23日的延安《解放日报》上。它反映了党中央、毛主席领导的抗日根据地大生产运动的一个小角落;反映了陕北干灾贫瘠的黄土高原劳动农民用手工搞深耕细作的有机农业的一点宝贵经验;反映了我国传统农业智慧的一点火花。故交《农业考古》重新发表。近阅《陕甘宁革命根据地历史学术讨论会文集(第一辑)》(陕甘宁革命根据地历史研究会筹备委员会、陕西省中共党史学会编印)中《抗日战争时期陕甘宁边区的农业》(张扬)一文,上载:边区土地瘠薄,过去粮食产量很低,绥德分区每亩平均为9升多(每斗30斤)刘培润种垧半地,合四亩丰,按平均产量为121.5斤。但他每亩能收获谷子三百多斤,比一般高出两三倍。认真总结我国传统农业的宝贵经验,对促进中国式的社会主义农业现代化事业,是很重要的。     

秋播草花——享受养成之乐

正秋天在普通人眼中大多是收获的季节,而对于养花人却是得天独厚的播种时节。作为去年冬天才跌入花坑的新人,我在今年春天播下了人生第一批花种,选的多是些易种的草花。边种边学习的过程中,看到更多的却是关于秋播的建议,诸如秋冬漫长的低温利于植物的塑形,或是经过春化的花卉更易开爆成球,于是熬过了整个炎热夏天的期盼,终于等来了九月的降温。九月一日,气温从持续的35℃以上降到了比较稳定     

枯草芽孢杆菌对樱桃谷肉鸭生长性能、免疫器官指数、肠道菌群及肠道形态的影响

本试验旨在研究枯草芽孢杆菌(Bacillus subtilis)对樱桃谷肉鸭生长性能、免疫器官指数、肠道菌群及肠道形态的影响。试验选取2周龄体重相近、健康的樱桃谷肉鸭600只,随机分为3组,每组4个重复,每个重复50只。对照组饲喂基础饲粮,试验组分别在基础饲粮中添加2 g/kg枯草芽孢杆菌(BS组)和1 g/kg复合芽孢杆菌(CB组)。试验期为4周。结果表明:1)与对照组相比,BS组和CB组肉鸭第5周和第3~6周的平均日采食量均极显著降低(P0.01),第5周的料重比显著降低(P0.05);CB组第3~6周的料重比显著降低(P0.05)。2)BS组和CB组肉鸭的胸腺指数显著高于对照组(P0.05),各组之间的脾脏指数和法氏囊指数差异不显著(P0.05)。3)BS组和CB组肉鸭盲肠中菌落总数、芽孢杆菌数量均显著高于对照组(P0.05),大肠杆菌数量显著低于对照组(P0.05);BS组肉鸭盲肠中乳酸菌数量显著高于对照组(P0.05)。4)BS组和CB组肉鸭十二指肠绒毛高度、黏膜厚度、绒毛高度/隐窝深度以及空肠黏膜厚度显著高于对照组(P0.05),并且空肠隐窝深度显著低于对照组(P0.05)。由此可见,饲粮中添加枯草芽孢杆菌可改善肠道形态,增加肠道内有益菌的数量以及刺激免疫器官的发育,促进肉鸭生长。     

十路气体样品自动测定仪

为加快测定多个气体样品的速度,并提高各样品对比观测的精度,降低观测人员的劳动强度,实现无人自动测定,最近我们组试制成功了一台可同时对十路空气样品进行自动巡回测定的控制器。该仪器的控制部分完全由电子电路组成,并配有微处理系统,可对各路气体进行取样,并可对测出的数据进行各种处理,最后打印出各种所需的结果,包括表格和曲线图。     

试论贮木场生产中的工艺与设备的关系

按照通常的理解,生产工艺是指生产产品所采用的方法,生产设备是指这种生产方法所需要的工艺装备。本文就从这个含义上探讨它们二者之间的关系,也就是它们二者对生产力和生产技术的发展所起的作用。在木材采运生产的研究中,特别是在对贮木场生产的研究中,生产工艺与生产设备的关系问题早在二十几年前就提出了。争论了多年,没有统一。归纳起来,基本上有下面两种观点:第一种观点认为在生产工艺与生产设备二者的关系上,设备起主导作用,     

山药水溶性粗多糖提取工艺的研究

通过单因子试验和正交试验设计,研究了山药水溶性粗多糖的提取工艺。结果显示,较佳的提取工艺为:山药捣碎后按1∶15的料水比在100℃沸水浴中浸提3h,然后离心分离上清液与沉淀,沉淀在相同条件下再浸提一次,离心后合并两次上清液,上清液浓缩后用95%乙醇醇析、Sevage法去蛋白、30%H2O2脱色,即得山药粗多糖。在此工艺条件下,多糖得率为2.325%。     

基于蚁群聚类算法的板式定制家具订单聚类分析

为研究在定制家具分批生产之前的订单聚类问题,根据不同订单的信息,选取对定制家具排产影响较大的订单特征,将订单文本向量化,计算家具订单之间的相似度。利用蚁群算法的状态转移规则,通过聚类数目未知的蚁群算法将订单类别进行归并,以聚类完成后所有类别的材料种类总数最少为目标。通过仿真试验将其与聚类数目已知的蚁群聚类算法和K-means算法聚类结果进行比较,结果表明:相对于上述两种聚类算法,在定制家具订单聚类问题研究中,本文研究的算法聚类效果更好。