本发明公开了一种铁磁性细长构件轴力检测方法及装置,其方法 包括以下步骤：1)在标样上施加轴力 T0；2)将磁化器吸附在标样上；3)测量标样上的磁感应强度的法向分量和轴向分量；4)计算并得到表征 标样轴力的特征量 1/k0；5)重复测量并计算得到不同轴力下表征标样 轴力的一组特征量，绘制 1/k-T 标定曲线；6)在与标样同类型的被测铁 磁性细长构件上测量轴力特征量 1/k，通过 1/k-T 标定曲线获得被测铁 磁性细长构件的轴力 T。其装置包括磁化器、霍尔元件、磁感应强度 测量装置和数据计算装置。本发明采用磁化器来磁化铁磁性细长构件 以进行轴力检测，因此，现场安装检测操作方便，可方便地实现铁磁 性细长构件轴力的检测。 

 山东力得汽车科技股份有限公司是国内知名的重卡制动系统制造企业。公司成立于2007年10月，注册资金8153.3420万元，位于东昌府区郑家镇。拥有各种先进设备660余台（套），主要产品为冲焊重卡制动器、制动鼓、轮毂、车桥总成等汽车零部件产品，现已形成三大系列，100多个品种，产品销往全国各地。 公司先后被评为聊城市“技术创新示范企业”；和 聊城市“节能示范企业”；聊城市“守合同重信用”企业；工行聊城分行 “AA+”级信用客户。公司先后通过了IATF16949:2016质量管理体系认证；ISO14001环境管理体系认证和OHSAS18001职业健康安全管理体系认证。公司已申报“国家高新技术业”。 公司的生产、检测设备齐全，为中国一汽、中国二汽、济南重汽、陕西重汽、江淮汽车、华菱重卡、柳汽、北汽福田、中通客车等国内众多大型知名企业配套了各类制动器、制动鼓轮毂等产品。我公司研发的重卡制动系列产品，现已达到国内先进水平，冲焊制动蹄达到国内领先水平。         

任何具有温度的物体表面都会产生红外线，利用红外线感应装置和计算机信息处理与成象技术，可以将物体表面的温度场以可视画面形式显示出来——红外图象。采用现代的图象分析与处理技术，结合被检测设备的结果参数和现场可方便采集的一些其它数据，如电信号、压力、流量等参数，利用先进的模糊聚类、神经网络、人工智能等理论可以对热设备的运行状况进行有效的在线检测、故障分析与趋势预测。 设备运行状况的在线评估与故障分析和诊断一直是生产实际中有待解决的问题。本项目的主要特点是：红外图象可以实现非接触的、在线（或离线）检测，也可以做离线普查。基于红外图象的热设备运行状况、故障分析与诊断系统除红外图象以外的其它信息可根据现场实际情况适当提供，并不强行要求。当然信息越多越准则判断的结果越客观，因此具有智能性。目前已有针对催化裂化、加热炉、常用电器设备等多套专用的设备运行状况评价和故障诊断系统通过鉴定，并在多处投入实际使用，受到普遍好评。

本发明公开了一种基于并发改进的大规模图数据流式划分方法 及系统，属于计算机存储领域。本发明包括：工作节点登记同步；代 理服务器发送顶点信息；工作节点返回梯度信息；代理服务器发送最 优分区信息；工作节点保存分区结果。本发明通过一次发送多个顶点 及其相关信息的方法，解决了现有流式图划分方法一次网络时延处理 一个顶点的问题，减少网络时延对系统的影响，提高了图划分效率。

西安电子科技大学机电工程学院多智能体研究中心郑元世教授团队通过引入了智能体及邻居的历史状态，提出了一种基于记忆信息的一致性协议并建立了该协议下显式的一致域。

本发明的主要工作是基于多源异构网络推断主体(用户)之间的社 会关系(包括同类型之间或不同类型之间的主体关系，本发明中只以用 户为例)的方法，异构网络是指网络中主体类型多种或者主体之间的关 系类型多种，关系可以分为好友和其他两种。主要内容包括在两个(例 如 Twitter 网络、通讯网络)异构网络中，两个网络的主体类型都包含有 用户，但不同网络中主体之间的关系链接类型是不同的在 Twitter 网络 中用户之间的关系是

成果描述：通信网络关键节点可视化分析系统提供了Degree、 Betweenness centrality、Closeness centrality、 Eigenvector centrality、 HITS和PageRank等中心性计算算法。 不同的算法适用于不同的场合。Degree算法表示节点的直接影响力强弱。 节点的Degree中心性值越高，该节点的直接影响力越大。 Betweenness centrality算法研究节点之间的通信程度和节点对信息的控制， 使用该算法可以准确找到网络中某些“流量”非常大的重要节点；本算法可用于设计网络的通信协议、 优化网络部署和检测网络瓶颈等。Closeness centrality研究信息传播的独立性和有效性； 本算法反映了节点在网络中居于中心的程度；本算法可用于考察一个节点不依靠其它节点来传播信息的程度。Eigenvector centrality基于特征向量的方法不仅考虑节点邻居数量还考虑了其质量对节点重要性的影响， 这是从网络中节点的地位和名望角度考虑，适用于网页排序。HITS是一种重要的网页重要性排序算法，主要适用于网络信息检索领域。 PageRank是网页排序领域中最著名的算法；该算法基于网页的链接结构给网页排序；它认为万维网中一个页面的重要性取决于指向它的其它页面的数量和质量；本算法适用于网页排序。 在本系统中可以方便、轻松和快捷的使用以上算法；输入数据，选择中心性算法，系统会快速展现算法分析结果；结果中越重要的节点在画面展示中直径越大， 直径越小的节点表示节点的重要性越低；在系统右侧栏目中节点以重要性程度降序排序，前五个节点名字用红色突出标记。 以上展示方式是为了让分析人员方便分 析数据。市场前景分析：发掘网络中重要性节点 （边）一直是图论领域 的一个基本问题。随着 近年来复杂网络研究热 潮的兴起，特别是很多 实际网络所抽象出来的 复杂网络，表现出了与 以往图理论不同的特性， 如小世界特性、无尺度 特性等。如何在复杂网 络环境下，发掘重要性 节点已经成为复杂网络 研究的一个基本问题， 同时网络中节点的重要 性进行评估具有重要的 实用价值。尤其对各种 各样具体的网络，更可 以有针对性地分析其性 质，制定正确的策略和 措施。与同类成果相比的优势分析：本系统提供了更多的中 心性算法，分析人员可 以在本系统上从多角度 分析数据，从而得出更 为准确的分析结果； 本系统提供了数据可视 化的展示方式，并且将 重要的节点突出展示； 本系统提供了不同算法 的对比分析表，方便分 析人员对比分析； 本系统提供重要节点的 进一步分析思路，提供 节点的详细分析页面。