富营养化湖泊中沉积物原位治理技术进展

回顾了各种化学、物理和生物的原位治理技术,简要介绍了一种新的生物膜合成载体.在户外实验中,富营养的沉积物促进了毒藻的生长,而新合成的生物膜载体的布设可以阻碍藻类的生长.当应用这种新的合成载体来改善富营养化湖泊水质时,沉积物中P的形态也向有利于水质改善的方向变化.     

一个具有半连续Gteaux导数的泛函的minimax定理和非线性波方程的解(英文)

本文中,我们证明了一个minimax定理,利用这个定理,我们证明了一个新的非线性波动方程的边界值问题的解的存在唯一性定理．     

有理数的乘方教学案例

《有理数的乘方》一节取自华东师范大学《义务教育课程标准实验教科书》数学七年级（上）第二章《有理数》的第十一节。它是学生学习了有理数的加、减、乘、除后学习的，学生具有一定的有理数的运算经验。小学里学生只接触过加减乘除这四种运算，而乘方运算是一种特殊的乘法运算，这对学生来说是一种新的运算，因此教学中要特别注意概念的形成。初一学生考虑问题较单纯，不够全面，课堂教学要体现以学生发展为本的理念。初一学生以形象思维为主，喜欢发表自己的意见，因此本节课的课堂设计是从特殊到一般，具体到抽象。有意识地让学生主动去观察、比较，归纳形成有理数乘方的概念。     

《了不起的盖茨比》的象征意义解读

象征是一种非常宝贵的文学手法，小说家或剧作家通常采用象征手法来帮助表现人物性格或展现作品的主题。从事物的象征意义、颜色的象征意义及人物的象征意义三方面来探讨象征手法在《了不起的盖茨比》中的运用，从而进一步领会作者的写作意图极其反映的深刻社会意义。     

深部裂缝带——一种新的地震构造样式

黄河黑山峡大柳树坝址、雅砻江锦屏普斯罗坝址及其他一些水电工程区，在勘探过程相继发现了一种新的地质构造现象——深部裂缝带，并且多出现在我国强震活跃地区和强震发生断裂带上，沿断裂带历史上强震活动频繁；深部裂缝带向地下延伸超过300m，远远超出地表卸荷带的影响深度，故与强地震作用时岩体构造动力效应密切相关；讨论了根据弹性波作用下岩体的动力学响应，阐述了深部裂缝带发生的地震学原因。     

基于子结构分析的多重子步模型修正方法

为了解决模型修正过程中修正目标众多和测量信息有限的矛盾，提出了多重子步模型修正方法(MSMUM)，先进行误差定位，再实现参数修正，把复杂的模型修正过程分步实现。利用子结构技术，使结构模型在整体上仅包含有限数目的子结构，对各子结构所对应的超级单元的刚度参与系数进行识别来实现误差定位，通过建立测量信息与待修正参数间的代数方程来修正误差定位后子结构内部构件的参数。数值算例表明，建立的模型修正方法有效可靠。利用建立的多重子步模型修正方法对润扬大桥南汊悬索桥桥塔模型进行了修正。     

粗粒土路基的压实试验

通过改变室内击实试验的击实参数,对影响粗粒土压实特性的相关因素进行分析;利用现场试验,对粗粒土路基压实厚度、压实机械及压实遍数等影响压实效果因素综合分析后,针对粗粒土中粗粒含量的变化,提出采用三点二次插值函数的定量分析方法及定量与定性分析相结合的方法对粗粒土的压实质量进行评价。结果表明,含水量对粗粒土压实影响较小,应采用大吨位的振动压路机对粗粒土进行压实。     

基于模糊遗传算法的工业过程控制参数优化研究

针对复杂工业过程控制要求多样性、控制参数难调整的问题,提出了一种控制参数优化方法.其中,利用模糊评判方法设计了模糊适应度函数以改进标准遗传算法,把控制要求分解成多个对控制结果模糊评判的因素,由于其具有不同权重,因此控制结果与控制要求的接近程度就转化成了对遗传算法中个体(控制参数)的适应度.应用该算法优化了生物发酵罐温度控制器的控制参数,实验表明,控制器的控制精度、温度变化平稳性、能耗、电磁阀开关频率等指标均得到了改善,能够较好地解决复杂工业过程中控制参数优化的问题.     

多绕组变压器的多边形等值电路模型

通过求解多绕组变压器的支路电流方程和引入绕组等效阻抗的概念，得到了多绕组变压器的多边形等值电路模型，并推导了模型参数的计算公式，根据这些计算公式和多边形等值电路模型，可进一步推导出多绕组变压器的梯形和射线形等值电路模型．揭示了绕组等效阻抗概念和副边交叉耦合阻抗概念的一致性，以及多边形、梯形和射线形等值电路模型之间的内在联系．算例表明，多绕组变压器的多边形等值电路模型形式简单，计算准确，具有较强的一般适用性．     

同步电机在线参数辨识的混合算法

根据输出误差法(OEM)、遗传算法和神经网络的优缺点,提出了一种同步电机参数在线辨识的四步法.由于OEM辨识参数需要较好的初值,文中首先用遗传算法在大范围内进行参数寻优,然后以此值作为OEM的初值进行迭代,再用OEM求得的结果训练人工神经网络,最后通过成功训练的神经网络在线辨识各种运行状态下的电机参数.这样使得传统的OEM参数辨识算法、遗传算法和神经网络在辨识参数方面充分地扬长避短,解决了单一算法的不足.在对一台111kVA、440V同步电机进行的仿真试验中,该方法在保证精度的前提下,辨识时间仅为0 008s.