乐百氏公司以传统的牛奶品牌闻名于全国,酸 奶、纯净水后来居上,纯净水和矿泉水市场份 额均居全国第二。乐百氏取得如此辉煌的成绩 ,得益于供应链的建设,如在深度分销、直运 直汇、集中库存、全国范围建设工厂、采购管 理体系等方面采取一系列的措施。物流管理与 这些方面存在着天然的联系,成为乐百氏取得 供应链综合成本优势和创造客户服务价值的核 心驱动力。乐百氏物流供应链属于功能性产品 供应链,供应链的设计主要着眼于各环节综合 成本最小化,以推动策略、预测囤货型生产为 主,通过采购、生产、配送的平稳运作来降低 成本。具体来说,大体有以下几点情况

1交变应力与疲劳失效 2交变应力的循环特征,应力幅和平均应力 3持久极限 4影响持久极限的因素 5对称循环下构件的疲劳强度计算 6持久极限曲线

7.1 基本概念 7.2 氧化还原方程式的配平 7.3 高温氧化还原反应的自发性及埃灵罕姆图 7.4 水溶液中氧化还原反应的自发性和电极电势 7.5 电势数据的图示法 7.6 影响氧化还原反应的动力学因素和氧化还原反应机理 The primary concepts of redox reactions Balancing redox equations Spontaneity of redox reactions at high temperature and the diagram of llingham Spontaneity of redox reactions in aqueous solution and electrode potential Diagrammatic representations of electrode potential Influence of dynamic factors on redox reactions and mechanism of redox reactions

基于人机动态协同控制的车道保持辅助系统有助于兼顾汽车的安全性与驾驶员的舒适性，分析了该系统在车道偏离决策模型、驾驶权动态分配及性能评估等方面的研究现状和发展趋势。在车道偏离决策模型方面，应根据驾驶员的状态制定不同的决策模型，既可以建立自适应调节的决策模型，又应允许驾驶员根据自己的喜好和外部驾驶环境手动调整决策模型中预设的参数；在驾驶权分配方面，应探索更加合理的驾驶权动态分配方式，设计智能的优化算法或控制模型；在性能评估指标方面，应加入与降低人机冲突及减少驾驶员控制量相关的评估指标，制定科学完善的主观评估体系。未来研究应该深度融合驾驶员因素，实时发出警报与主动干预，并能够对系统进行完善的测试与评估

§4 -1 化学反应的速率和机理 §4—2 基元反应的速率方程 §4—3 温度对反应速率的影响 §4—4 复杂反应的速率方程 §4—5 复杂反应的近似处理方法 §4—6 表观速率方程的参数确定

第三节应收及预付账款 一、应收账款 二、应收票据 三、预付账款 四、其他应收款

第12章供应链管理 12.1供应链管理概述 12.2供应链管理模式与优化 12.3基Internet于的供应链管理

第六章负债和所有者权益 第一节流动负债 一、短期借款 流动负债是指将在1年或者超过1年的一个营业周期内偿还的债务,包括短期借款、应付票据、应付账款、预收货款、应付工资、应交税金、应付利润、其他应付款、预提费用等

采用频率为100 Hz的电磁谐振疲劳试验机进行疲劳拉伸试验, 研究了两种应力比(R=0. 1和-1) 对TC4钛合金的超高周疲劳失效机理的影响.结果表明, 两种应力比下的S-N曲线都呈现\双线\型, 但各自表示的意义及失效机理不同.当R=0. 1时, TC4钛合金的疲劳失效形式有两种, 即由加工缺陷诱发的表面失效和内部鱼眼失效, 这两种失效形式都伴随着颗粒平面(Facet) 出现; 而当R=-1时, 仅存在表面失效, 且无Facet的出现.基于断裂力学的讨论可知, 在正应力比及真空环境下, 对应小裂纹扩展的门槛值更低, 更有利于裂纹扩展及Facet的形成. TC4钛合金的整个内部疲劳失效过程及机理可解释为: (1) 滑移线或滑移带在部分α晶粒上的出现; (2) 微裂纹的萌生和接合; (3) 颗粒亮区(GBF) 的形成; (4) 鱼眼的形成; (5) 鱼眼外的失稳裂纹扩展; (6) 最终的瞬时断裂

由于转炉冶炼过程中的热力学和动力学反应复杂，副枪控制模型和传统的烟气分析模型存在很大的局限性，导致了转炉冶炼终点碳含量的预测精度偏低，是实现智能炼钢的主要技术瓶颈. 针对上述问题，提出了基于烟气分析的炼钢过程函数型数字孪生模型. 首先，利用烟气分析得到连续监测的实时数据，以此来实时监控转炉熔池内钢水的碳氧反应状态; 然后，根据熔池反应所处的不同阶段，利用函数型数据分析方法建立吹炼前期和吹炼后期的函数型预测模型; 在此基础上，按照吹炼前期和吹炼后期这两个阶段来分别自动修正模型中的系数函数，从而能在复杂的实际工况条件下完成对熔池碳含量的准确预测. 通过260 t氧气转炉的工业应用实例，证实函数型数字孪生模型具有良好的自学习和自适应能力，对异常冶炼状态具有良好的鲁棒性，可以实现全过程的熔池碳含量动态预测，终点碳质量分数在± 0. 02% 范围内的命中率为95%. 利用函数型数字孪生模型在拉碳阶段对钢水中碳含量的预测值来控制终吹点. 更为重要的是，在保证入炉原料成分、温度、质量等参数稳定的前提下，采用该模型可以有望取消基于副枪的停吹取样步骤，从而降低生产成本，提高产品质量和生产效率，具有广泛的工业应用前景