以物流信息系统为实例,针对原有物流信息系统存在灵活性差等一系列问题,通过深入分析面向服务的体系结构(SOA)的相关理论,利用网络服务技术,提出了一种基于SOA架构的企业应用设计流程和建模方法.讨论了在跨语言、跨操作系统的平台下实现\订单处理\业务流程的问题:通过应用面向网络服务的业务流程执行语言(BPEL)组合、编排和协调本地的网络服务和其他异构平台的网络服务来实现面向服务体系结构.SOA技术使物流信息系统能够更容易地跨平台以服务形式访问商务,基于此架构模式开发的应用系统加快了应用程序的开发过程,并使非程序员也可以创建和重用信息技术资产

一、课程性质 结构力学综合训练是土木工程专业的一门课程设计课,属专业选修课性质。学 生在学习理论力学、材料力学和结构力学的基础上,通过本课程的学习,对所学的 力学基本原理、基本概念和基本技能加以综合提高,建立起结构整体受力分析的概 念,进一步掌握杆件结构的计算理论和计算方法,提高综合应用力学知识进行计算 分析的实际能力,学会使用结构分析程序进行结构计算,为学习有关专业课程以及 进行结构设计和科学研究打下良好力学基础。是一个综合提高的训练实践环节。以 此培养学生具有结构分析与结构计算方面的能力,培养结构定性分析的能力

费希尔R.A.(1890~1962) 英国数学家现代数理统计学的奠基人.1890年2月生于伦 敦, 1962年7月逝世他1913年毕业于剑桥大学,1933年起任伦 敦大学教授在20世纪二三十年代提出了许多重要的统计方 法开辟了一系列统计学的分支领域他发展了正态总体下各 种统计量的抽样分布,与叶茨合作创立了“试验设计”统计分 支并提出相适应的方差分析方法;费希尔在假设检验分支中 引进了显著性检验概念并开辟了多元统计分析的方向在20 世纪三四十年代费希尔和他的学派在数理统计学研究方面 占据着主导地位

本课程为生物工程专业本科段专业课程,主要指生物体内物质及其代谢产物,特别是生 物大分子的分离、检测、制备与改造技术。通过课程的学习,使学生了解生物体系的基本特 点及对分离过程的特殊要求,掌握生物分离最基本的各种技术,特别是生物大分子的分离、 纯化、制备、检测等,包括各种方法的基本原理、过程、设备、计算和应用,了解生物分离 技术的发展趋势,培养学生结合基础知识分析解决试验研究和工业化生产可能遇到的根本问 题的能力,为进一步学习专业课以及参加专业设计与科研打下基础

为了提高热成形钢的综合性能，设计了一种C-Si-Mn-Cr-B系热成形钢，采用热膨胀仪测定并研究了30SiMnCrB5热成形钢的连续冷却转变曲线和相变规律.分析了经轧制、退火及热成形模拟后钢板的微观组织形貌和力学性能，结合等密度线极图的方法，判定了热成形模拟后钢板中马氏体变体与母相的取向关系.30SiMnCrB5热成形钢具有较好的淬透性，临界冷速为5℃·s-1，有效抑制了珠光体和贝氏体的形成，完全马氏体组织的硬度可达600 HV以上.热成形模拟后的微观组织由板条马氏体和残余奥氏体构成，残余奥氏体主要以薄膜状分布在马氏体板条间，质量分数为6%~8%，抗拉强度为1800 Mpa左右，总伸长率可达10%以上，强度和塑性的匹配较好.热成形模拟后30SiMnCrB5热成形钢板中马氏体变体与母相的取向关系更接近N-W关系，12种变体没有都出现在原始奥氏体内

本书围绕基于面向对象方法学的软件开发过程，介绍了各个典型环节和各个环节中采用的技术，并给出了一个详细完整的案例。主要内容为：面向对象软件工程基本概念和统一建模语言UML的介绍，在此基础上，对软件开发计划、需求定义、分析、设计、构造、测试、交付和总结等各个阶段的步骤、采用的技术和交付物进行了阐述。书中给出了一个详细的案例，与每一个环节相对应。读者可以通过学习前半部分的指南并参考后半部分的案例了解软件开发过程的组织和实施的具体方式。本书可以作为高等院校计算机科学与技术、软件工程以及其他相关学科的“软件工程“课程的配套教材，也可供研究生、工程技术人员进行参考

为了研究Mn和Si元素对中锰热轧高强钢显微组织和力学性能的影响，设计了不同Mn、Si含量C-Si-Mn系试验用钢.利用热膨胀仪、扫描电镜、透射电镜、X射线衍射和单向拉伸等实验方法对试验用钢的相变点、显微组织、残余奥氏体含量和力学性能进行了测定与分析.结果表明：Mn和Si对中锰热轧高强钢的显微组织影响较大，对于低Si高Mn的试验钢，其显微组织主要由粒状贝氏体组成；对于高Si高Mn的试验钢，主要由贝氏体铁素体、马氏体和残余奥氏体组成；对于高Si低Mn的试验钢，则由块状铁素体、贝氏体、马氏体和残余奥氏体组成.高Si高Mn试验钢获得最高的综合力学性能，抗拉强度达1200 MPa以上，总伸长率为16%，强塑积接近20 GPa·%.分析认为，试验钢这种高强度和较高的塑性是由超细晶组织和TRIP效应共同决定的

随着我国隧道工程建设的快速发展,由隧道病害引发的隧道质量和安全问题越发常见.通过地质雷达探测隧道病害对于减少隧道质量和安全问题具有十分重要的意义,为了提高病害探测的效率及可靠性,基于雷达反射波信号多维度分析,提出一种隧道病害智能辨识的新方法.根据反射波信号时域、频域及时频域分析结果提取病害信号辨识的6个典型特征,利用支持向量机算法对典型特征的训练构建病害信号的二分类模型,实现了病害水平分布范围的自动辨识;再依据病害信号的第一本征模态函数分量振幅包络计算病害深度分布范围,最终实现隧道病害的智能辨识.结合某隧道回填层雷达实测数据对智能辨识算法的性能进行评价,与人工辨识结果的对比表明,该智能算法对于病害的辨识能力较强,病害的识别率高达100%,但辨识结果中同时存在少量误判,准确率达78.6%,满足工程应用的需求.该算法可用于隧道工程各类地质雷达探测数据中病害的智能辨识,而对于其他领域的地质雷达探测数据,本文研究成果亦可为不同类型探测目标智能辨识算法的设计提供可行思路

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