一、专利实施权 专利实施即将获得专利权的发明创造应用于生产实 践中,使之产生效果的行为。《专利法》第11条规定: “发明和实用新型专利权被授予后,除本法另有规定的 以外,任何单位或者个人未经专利权人许可,都不得实 施专利,即不得为生产经营目的制造、使用、许诺销售、 进口其专利产品,或者使用其专利方法以及使用、许诺 销售、销售、进口依照该专利方法直接获得的产品。外 观设计专利权被授予后,任何单位或个人未经专利权人 许可,都不得实施其专利,即不得为生产经营目的制造 销售、进口其外观设计专利产品

一、掌握定员定额、劳动班次安排的方法 二、掌握员工培训与考核的要求与方法 三、明确员工激励的手段

教学目的本节讨论如何将环上的测度延拓到生成的代数上去.这是定义测度常用的方法.下一节将用这个方法定义重要的 Lebesgue测度。本节要点本节所述测度的延拓过程思路较复杂,论证较繁难应注意讲 清主要思路,定理的证明应注意交代主要思想

9.1JDBC原理 9.1.1JDB概述 9.1.2JDBC体系结构 9.2JDBC编程 9.2.1JDBC连接步骤 9.2.2配置数据库 9.2.3通过 execute Query()方法进行查询 9.2.4通过 executeUpdate()方法更新、添加、删除记录

针对AP1000核电主管道侧向双管嘴非对称分布的特点, 本文在单轴单向压力机平台上增加提升油缸的运动作用, 提出双管嘴同时挤压成形的新工艺.首先, 分析了双管嘴同时挤压成形的工艺原理并建立了可实现同时成形的上顶杆及提升油缸的速度与管嘴尺寸之间的解析关系.其次, 建立双管嘴同时挤压成形的有限元模型, 分析了同时挤压成形方案的可行性及在避免管嘴处材料撕裂缺陷方面的优势.最后, 从降低成形载荷和关键部位晶粒尺寸以及提高组织均匀性的角度, 分析了坯料温度、挤压速度和摩擦条件三个重要因素的影响规律, 为实施主管道挤压成形提供工艺参考

周期性非均质复合材料具有微观结构特征，需要均匀化理论进行宏观和微观的多尺度分析来研究其性能表现。针对其耐久强度性能，应用塑性极限安定下限定理，特别分析了其在长期交变载荷下的安定状态。结合工程应用目标，提出一种全新的代表性单元边界条件，结合圆锥二次优化算法进行数值计算，可以从材料微结构和组分性能出发，经过弹性应力场求解确定位移边界载荷数值，最终由优化求解得到复合材料板材的面内塑性性能容许域。所求得的应力域以单向应力为基，可根据结构宏观的单向应力状态变化幅值直接进行安定状态与否的判定。通过文中的多个算例，验证了所编写的软件及计算流程的可行性及数值准确性，展示了该方法在工程模型中的应用场合和工程实践意义

建立COREX竖炉三维半周物理模型,模拟竖炉围管粉尘初始堵塞位置及其演变过程,考察鼓风量、排料速度、非工况排料等操作条件对围管粉尘堵塞的影响.模拟结果显示,COREX竖炉围管初始堵塞位置为AGD架梁圆管前方的8#~12#导气槽区域.当导气槽前端填充床内形成粉尘沉积区后,若沉积区向上发展速度大于其随物料向下运动速度,粉尘沉积区向围管方向发展,并逐步堵塞围管导气槽,进而在围管内形成粉尘堆积区.该堆积区在围管内继续发展,使得其堆脚向围管远端运动,从而逐步将远端导气槽堵塞.此外,模拟发现随着排料速度加快及鼓风量增加,围管内不易发生粉尘堵塞.当炉内非工况条件发生时,粉尘堆积的动态平衡被打破,易造成围管内粉尘的堆积堵塞

第4节 数控车削加工工艺处理 ◼ 确定工件的加工部位和具体内容 ◼ 确定工件的装夹方式与设计夹具 ◼ 确定加工方案 ◼ 确定切削用量与进给量

针对机器或设备的剩余寿命（Remaining useful life, RUL）预测精度低的问题，提出基于一维卷积神经网络（Convolutional neural network, CNN）和双向长短期记忆（Bidirectional long short-term memory, BD-LSTM）的集成神经网络模型。为了更好地抽取时间序列上的特征，以及产生更多的训练样本，采用滑动窗口对数据进行处理，同时采用卡尔曼滤波对数据进行降噪处理，将数据标准化以及设置RUL标签。与人工提取特征不同，利用一维CNN对数据进行特征提取，并舍弃了CNN中的池化层。然后将提取到的高维特征输入到BD-LSTM进行回归预测，并采用Bagging的方式对此神经网络进行集成来预测RUL。最后通过在NASA的数据集上验证该模型的有效性，以及相比于其他机器学习或者深度学习模型的优越性，实验表明所提模型在RUL预测方面更加准确

提出一种以燃料消耗量最小为优化目标的加热炉生产调度新方法。首先基于热力学第一定律分析了流入及流出加热炉的各项能量，并对燃料消耗量的计算式进行了理论推导。进而根据加热炉区实际生产调度特点归纳各约束条件，以多台加热炉总燃料消耗量最小为优化目标，构建调度优化数学模型。采用自适应差分进化算法搭配禁忌搜索算法进行综合求解，并通过9组实际钢坯生产案例模拟验证了该算法的可行性和有效性。同时，为了探究加热炉燃料消耗量的影响因素，提出了分别衡量加热炉区缓冲等待、炉内加热两部分时间同理想生产时间匹配程度的评价参数μ1和μ2，并分析了燃料消耗量对二者的敏感性，结果表明：当连铸坯到达加热炉节奏与热轧工序出坯节奏之比由0.5增至2时，燃料消耗量对两评价参数的敏感性逐渐减弱