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成果簡介工程車是一個(gè)工程建設(shè)的主干力量， 由于它們的出現(xiàn)才使工程的進(jìn)度倍增，大大減少了人力。 混凝土攪拌車與泵車是工程建設(shè)中運(yùn)用最廣泛的工程車。 混凝土攪拌車在使用過程中， 會經(jīng)歷加速、 減速、 急剎車、 轉(zhuǎn)彎、 上坡以及行駛在不平路面等各種工況， 這使得混凝土攪拌車在使用過程中會承受各種復(fù)雜載荷， 車架及薄弱環(huán)節(jié)易產(chǎn)生開裂； 混凝土泵車工作環(huán)境惡劣， 移動頻繁， 在澆注過程中臂架姿態(tài)復(fù)雜多變， 易造成各臂架之間聯(lián)接件的破壞。 因此對混凝土攪拌車與泵車等工程車整車及關(guān)鍵結(jié)構(gòu)件靜動力特性

本發(fā)明屬于激光探針定量分析技術(shù)，具體為一種提高激光探針 分析精確度的方法，以利用多譜線比值法提高激光探針定量分析準(zhǔn)確 度和精密度。該方法首先對被測元素和基體元素的多條譜線間的強(qiáng)度 比值進(jìn)行優(yōu)化，然后將優(yōu)化后的一些強(qiáng)度比值作為定量分析模型的輸 入值，對模型進(jìn)行訓(xùn)練，使用訓(xùn)練后的分析模型實(shí)現(xiàn)對被測物中被測 元素的定量分析。該方法自動去除不合適的譜線比值，只留下那些能 很好地反映被測元素含量信息和等離子體狀態(tài)信息的被測元素

天然氣水合物存在于高壓、低溫的環(huán)境中，傳統(tǒng)的實(shí)驗(yàn)室可視化檢測需要配以耐高壓透明視窗，不但降低了壓力容器的耐壓范圍并且可視化效果也不理想。采用非光源性的可視化檢測技術(shù)——磁共振成像解決了這一難題。并且通過對天然氣水合物生成 / 分解過程圖像亮度的變化分析得到被測樣品中自由水的含量以及天然氣水合物飽和度。能夠?qū)Ρ粶y樣品中所包含的天然氣水合物資源量進(jìn)行評價(jià)。技術(shù)指標(biāo)如下，樣品管壓力 15MPa ；溫度控制范圍：常溫～ -15 ℃；樣品尺寸：φ 15mm ；圖像分辨率： 0.125mm /pixel 。

本發(fā)明公開了一種兩段式固體燃料分級反應(yīng)動力學(xué)分析設(shè)備，包括分級反應(yīng)發(fā)生裝置、耦連裝置、氣路裝置、爐溫控制裝置和分析檢測裝置，該分級反應(yīng)發(fā)生裝置包括獨(dú)立設(shè)置的熱解反應(yīng)器和焦炭氣固反應(yīng)器，所述微型氣流床與所述微型流化床由帶斜度的通管相連，所述固體燃料顆粒在微型氣流床中發(fā)生熱解反應(yīng)，隨后通過耦連裝置實(shí)現(xiàn)氣固分離，殘焦被脈沖氣流攜帶進(jìn)入微型流化床中進(jìn)行氣固反應(yīng)，所述耦連裝置為采用帶篩板的旋轉(zhuǎn)截止閥門，通過氣相快速過程質(zhì)譜儀和與其連接的計(jì)算機(jī)獲得氣固反應(yīng)動力學(xué)參數(shù)。本發(fā)明可直接解耦固體燃料熱解及焦炭氣固反應(yīng)過程，微型氣流床和流化床內(nèi)溫度和氣氛均可獨(dú)立控制，反應(yīng)裝置結(jié)構(gòu)簡單、檢測結(jié)果精確。

1.應(yīng)用化學(xué)，化學(xué)分析等專業(yè)專科以上學(xué)歷2.有實(shí)驗(yàn)室相關(guān)工作經(jīng)驗(yàn)；3.參與中試生產(chǎn)線工藝優(yōu)化實(shí)驗(yàn)；4.執(zhí)行實(shí)驗(yàn)工藝方案，及時(shí)反饋狀況及結(jié)果；5.跟蹤產(chǎn)品工藝在生產(chǎn)線的執(zhí)行狀況，及時(shí)反饋并糾正；6、跟進(jìn)樣品的制作和工藝參數(shù)調(diào)整和修改。

產(chǎn)品詳細(xì)介紹SC-G型自動考種及千粒重分析儀（含玉米果穗考種）1、貨物名稱：SC-G型自動考種及千粒重分析儀（含玉米果穗考種）玉米自動考種及千粒重分析儀所配的各種種粒自動考種及千粒重分析儀2、主要用途：SC-G型自動種子考種分析及千粒重儀系統(tǒng)是根據(jù)圖像識別原理來實(shí)現(xiàn)自動分析的。目標(biāo)照明模式可在背光和普通日光之間切換。可用于各類農(nóng)作物實(shí)粒種子（谷粒、玉米、小麥、油菜籽等）的精確考種、各類糧庫的蟲口計(jì)數(shù)分析，以及另加配件后可做發(fā)芽率、均勻度分析，可兼做表面光滑的昆蟲計(jì)數(shù)或蟲卵計(jì)數(shù)（如：米象、蚜蟲、蠶卵、魚籽等），以及被當(dāng)作種子凈度工作臺用于種子凈度檢驗(yàn)。內(nèi)置支持網(wǎng)上在線升級的模塊。3、主要性能指標(biāo)配A3幅面最高分辨率1600dpi × 1600dpi、紫光M1彩色掃描儀。可分析各類種粒的種粒直徑1～20mm。掃描儀分析工作區(qū)：A3幅面（431.8mm×304.8 mm）。可同時(shí)成像分析10個(gè)玉米果穗、35個(gè)玉米截面、1000粒左右玉米籽粒。配500萬像素分辨率的彩色數(shù)碼拍攝儀，及超薄的背光光源板（大于A4幅面），具有圖像調(diào)整、觀察特性。1）．籽粒數(shù)分析速度、精度：自動數(shù)粒速度：1500～3000粒/分鐘（玉米籽粒），其它籽粒為1200～20000粒/分鐘，數(shù)粒誤差≤±0.1~0.4%，監(jiān)視修正即達(dá)100%正確。具有相機(jī)畫面畸變、背光板均勻性的自動矯正特性，有效減小尺寸測量誤差。對于直徑較小的種粒（如油菜籽、蔬菜籽），單批次考種數(shù)量在5000-10000粒。可根據(jù)實(shí)際需求自行創(chuàng)制一鍵自動分析向?qū)Вm用于水稻、小麥、玉米、豆類、油菜籽、瓜子、蔬菜籽等各類農(nóng)作物的自動精確考種，自動測出籽粒數(shù)、各籽粒的粒形參數(shù)（長、寬、長寬比、面積、等效直徑、周長等），以及其平均值，能精準(zhǔn)顯示種粒外接矩形，并可自動排序輸出，及可輸出粒徑分布圖表。自動千粒重分析的精度誤差：≤±0.5%。具有對被分析目標(biāo)顏色、形狀進(jìn)行自學(xué)習(xí)和再學(xué)習(xí)，并實(shí)現(xiàn)自動分類的特性，以及品種比對特性。能大批量自動分析成像后的種粒圖片。2）．果穗、截面分析速度、精度：同時(shí)成像分析玉米果穗：10個(gè)/次/分鐘、玉米截面：35個(gè)/次/分鐘。全自動測出各玉米穗長、穗粗、禿尖長、左右穗緣角、穗行角、平均行粒數(shù)、粒厚、截面穗行數(shù)、穗粗、軸粗，以及其平均值，可自動測出各玉米截面上的平均粒長、平均粒寬等參數(shù)。3）．有被測樣本條碼、電子天平RS232重量數(shù)據(jù)的自動輸入接口，插上電腦條碼槍即可刷入樣本條碼編號；電子天平上的被測樣本重量數(shù)據(jù)可一鍵送到電腦保存為EXCEL表。4）．分析過程為全程電腦控制，高效、準(zhǔn)確、簡便易用，真正一鍵式操作，鼠標(biāo)一點(diǎn)，結(jié)果即現(xiàn)。5）．輔助刪補(bǔ)：用鼠標(biāo)選擇增加/刪除，或直接用鼠標(biāo)在屏上手工計(jì)數(shù)，以確保100%正確。目標(biāo)區(qū)的個(gè)性化計(jì)數(shù)：對工作區(qū)視野中任選范圍或矩形范圍內(nèi)的計(jì)數(shù)。6）．分析數(shù)據(jù)導(dǎo)出：分析圖像結(jié)果可保存，以及按大小形狀排列輸出，自動形成總報(bào)表，統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果能輸出至Excel表，以及，以及按寬度、長度、面積等輸出的排列圖和測量圖。3. 供貨配置表：SC-G型自動考種及千粒重分析系統(tǒng) 數(shù)量 備注SC-G型自動考種及千粒重分析軟件及《簡明手冊》 1張 光盤，3年免費(fèi)升級軟件鎖 1個(gè) 1年保換、2年保修SC-G型自動考種及千粒重分析系統(tǒng)軟件質(zhì)量三包卡 1張 光盤電子文檔中A3幅面的紫光M1彩色掃描儀 1臺 紫光公司全國聯(lián)保1年USB2.0接口的拍攝儀（彩色500萬像素） 1臺 非人為損壞，質(zhì)保1年超薄的背光光源板（A4幅面工作臺板） 1個(gè) 非人為損壞，質(zhì)保1年帶RS232通訊接口的量程220g電子天平（精度1mg） 1臺 生產(chǎn)廠家聯(lián)保1年RS232接口通訊傳輸線 1條 非人為損壞，質(zhì)保1年種粒成像盤、種粒收納小盤 各1 4. 推薦電腦配置（需另配，由投標(biāo)的經(jīng)銷商在當(dāng)?shù)卣夜?yīng)商）品牌電腦（酷睿i5 CPU / 8G內(nèi)存/ 19.5”彩顯/無線網(wǎng)卡，5個(gè)以上USB2.0口，運(yùn)行環(huán)境Windows 10完整專業(yè)版或旗艦版）

東南大學(xué)分析測試中心原位X射線衍射儀采購項(xiàng)目 招標(biāo)項(xiàng)目的潛在投標(biāo)人應(yīng)在江蘇省南京市鼓樓區(qū)鄭和中路118號D座16樓1612室（郵購）獲取招標(biāo)文件，并于2022年06月13日 14點(diǎn)00分（北京時(shí)間）前遞交投標(biāo)文件。

發(fā)明公開了一種基于關(guān)聯(lián)分析與關(guān)聯(lián)分類的蛋白質(zhì)二級結(jié)構(gòu)預(yù)測技術(shù)，以雙庫協(xié)同機(jī)制為基礎(chǔ)，將KDD*過程模型引入蛋白質(zhì)二級結(jié)構(gòu)預(yù)測問題中，KAAPRO方法以數(shù)據(jù)挖掘(知識發(fā)現(xiàn))為主體，采用基于KDD*過程模型Maradbcm算法以及關(guān)聯(lián)規(guī)則分類D-CBA方法。KAAPRO方法所取得關(guān)聯(lián)規(guī)則在一定程度上揭示了氨基酸物化屬性對蛋白質(zhì)二級結(jié)構(gòu)的影響關(guān)系，從而提高了預(yù)測的精度。其中Maradbcm算法挖掘意外規(guī)則的特性對純度較高的α蛋白質(zhì)庫與β蛋白質(zhì)庫進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘，由此獲得的挖掘結(jié)果是精化的規(guī)則。D-CBA關(guān)聯(lián)分類方法使用可信度與支持度的測度作為一個(gè)復(fù)合型度量來進(jìn)行蛋白質(zhì)關(guān)聯(lián)分類。在保證預(yù)測精度的同時(shí)，為生物學(xué)家對二級結(jié)構(gòu)進(jìn)一步分析提供了依據(jù)。

本發(fā)明提出一種隨機(jī)噪聲環(huán)境下基于對偶模態(tài)方程的動響應(yīng)分析方法，包括如下步驟：（１）將聲固耦合系統(tǒng)中的結(jié)構(gòu)和聲腔劃分成不同的子系統(tǒng)；（２）計(jì)算結(jié)構(gòu)子系統(tǒng)和聲腔子系統(tǒng)的模態(tài)；（３）計(jì)算相鄰子系統(tǒng)中模態(tài)間的耦合參數(shù)；（４）建立耦合系統(tǒng)的對偶模態(tài)方程；（５）通過前置處理，獲得隨機(jī)載荷作用下，子系統(tǒng)模態(tài)上受到的廣義力載荷的互功率譜；（６）計(jì)算對偶模態(tài)方程，獲得所有模態(tài)的參與因子的互功率譜；（７）通過模態(tài)疊加，計(jì)算系統(tǒng)隨機(jī)聲固耦合響應(yīng)。本發(fā)明提供的隨機(jī)動響應(yīng)分析方法，是一種基于對偶模態(tài)方程的隨機(jī)噪聲環(huán)境下動響應(yīng)分析方法，該方法把系統(tǒng)劃分成連續(xù)耦合的子系統(tǒng)，并用有限頻帶內(nèi)的子系統(tǒng)模態(tài)描述系統(tǒng)的隨機(jī)振動，該方法的分析效率高于傳統(tǒng)有限元法。