简介：

简介：经济新常态下资源消耗强度和再生资源价格下降、人口红利消失以及技术创新要求的提高，对再生资源管理和产业发展提出了严峻挑战。再生资源管理应体现其基本属性、价格和组织结构三方面的转轨特征，加快完善基本管理制度构建，具体包括统一监管制度、分类管理制度、生产者责任延伸制度和领跑着制度等。

简介：为了实现倒装和弯钩次品针头的自动检测，提出了一种基于BP神经网络的注射器针头合格性检测方法。该方法首先对针头图像进行去噪、目标分割和针头轮廓提取等预处理，其次采用边界区域不变矩法和针头边缘曲率法提取针头特征，然后用合格针头、弯钩针头和倒装针头样本的特征对设计好的BP神经网络进行训练，最后利用训练好的BP神经网络实现注射器针头的合格性检测。通过大量真实针头的合格性检测实验，验证了本研究所提出方法的有效性，可用于实际生产中。

简介：采用BP神经网络对聚酯玻璃钢氙弧灯加速老化的弯曲寿命进行了预测。通过对聚酯及其玻璃钢的人工氙弧灯加速老化,测试其不同老化时间的弯曲强度,对弯曲强度与老化时间进行BP神经网络的建模分析,借助MATLAB软件对聚酯玻璃钢的使用寿命分别进行分析与预测,并采用最小二乘法对所预测的结果进行了对比。结果表明：在以弯曲强度达到初始强度值的一半作为失效条件下,聚酯的氙灯老化寿命为813d,含填料玻璃钢老化寿命为1031d,无填料玻璃钢老化寿命为1065d,说明BP神经网络可以预测玻璃钢的老化寿命,预测结果与最小二乘法预测结果误差不大于8%,而且预测结果与该材料性能的实际情况相符。

简介：建立适合铝合金材料的各向同性线性强化薄板在平面应力状态下塑性变形时厚向应变的求解模型。当加载于薄板的应力分量之比在平面内塑性变形过程中为常数时,薄板的应变分量间呈线性关系,研究发现这一系列不同应力比例和对应的应变比例值构成直线方程,即η-η线。因此,当应力分量间呈恒比例关系加载于薄板时,其厚度方向的应变可以通过η-η线方程快速得到,避免了积分和微分运算。当薄板处于更加复杂的加载状态时,其厚度可以通过提出的迭代优化算法模型得到。研究表明,计算结果与现有理论和有限元仿真结果的相对误差小于0.75%,其精度达到工程应用要求。该模型可用于航空高强铝合金厚板预拉伸工艺分析等实际应用。