基于LabVIEW 7．0 Express的测定化学电池E—t关系的虚拟仪器

研制了基于LabVIEW 7．0 Express的实时测定电池电动势(E)与温度(t)关系的化学虚拟仪器系统．运用集成运放器设计制作了电池电动势和温度的调理电路，通过PCI2002卡双通道同时采集，实现了E随t变化关系的跟踪测定，计算机实时绘出E—t曲线．用LabVIEW Function模板中的相关函数编程，剔除野值，获得最佳拟合E—t函数表达式．应用结果表明：该系统操作简单、界面友好，实时数据显示和自动处理数据，避免了人工操作和数据处理的人为误差，结果令人满意．     

基于短信息平台的教务信息查询系统研发

介绍短信息查询系统的原理、设计和实现。本系统利用Java通信事件机制，以PDU模式接收短信并解码，把符合查询条件的短信传递给数据库操作线程，经处理后的结果利用管道流技术传递给短信息发送线程，然后以Text模式发送短信息。     

基于混合遗传算法的多约束组播路由问题的求解

研究了延时、延时抖动约束的最小费用组播路由问题,并且提出了一种混合遗传算法.遗传算法是一种模拟生物进化过程的并行最优算法,适合在大型、复杂的空间中寻找最优解.遗传算法并不需要求解问题具有连续性,因而适宜于约束组播路由问题的求解.此外,遗传算法的并行分布式处理实现简单,因而用遗传算法解决约束组播路由问题十分有效.并通过计算分析,表明本算法能够快速有效的构造出所要求的满足延时、延时抖动约束的最优组播树.     

钻孔灌注桩施工操作及质量控制

随着用地日益紧张，高层建筑越来越多，钻孔灌注桩在高层建筑基础方面的应用已相当普遍，特别是大直径钻孔桩的使用能适应建筑物单桩单柱的承载力要求。钻孔灌桩的成桩质量从钻芯取样抽检的情况来看，主要的质量问题是桩径缩小、露筋等。出现这些质量问题的主要原因是施工中的泥浆使用、清孔、水下混凝土的配制和浇注，但更重要的是现场的施工管理，要充分调动工作人员的工作积极性和树立高度的责任心从事基础工程施工。     

一种基于时序分析的大型重载支承轴隐蔽部位疲劳裂纹诊断方法

大型重载支承轴隐蔽部位因发生不可观测的突发性疲劳断裂事故,严重影响生产的正常进行,给企业带来重大的经济损失.在分析支承轴振动特性的基础上,通过在机械结构外部便于检测部位提取反映结构疲劳裂纹状态的特征信号,编写相应的MAT-LAB程序构建时序模型,然后模拟支承轴实际工况,将裂纹产生、发展、断裂过程划分为5种状态,建立标准故障模式特征向量空间.运用模糊聚类分析方法,结合Euclide距离判别函数,找出与标准故障模式特征向量中隶属度最大的特征向量,从而有效诊断支承轴隐蔽部位疲劳裂纹状态的程度.最后通过实例验证了该方法的正确性和可行性.图2,参5.     

英语传统教学与创造性教学

传统的教学即以“教教材”为传统现念，以学习写与用为目的，通过多镇多练的方式达到教学效果；但是传统并不意味着落后，传统的教学培养了一批又一批的基础扎实，学习习惯踏实的学生；现代英语教学理念将教材皇作一种教学资源。其中新颁布的课程标准提出：“在英语教学中，除有利合理利用教材外，还应积极利用其它课程资源……”可见创造性生认知规律，有选择性的选择方法或将传统教学与创造性教学在英语教学中合二为一，将教学得灵活高效。     

灰色系统与时序组合模型在高层建筑沉降预测中的应用

将高层建筑沉降监测数据视为具有确定性趋势的非平稳时间序列，运用灰色GM(1，1)模型提取其中的趋势项，用AR(n)模型表示随机残差项，利用灰色-时序组合模型进行沉降预测．算例结果表明，该组合模型具有较高的预测精度，是一种简单、实用的高层建筑沉降预测方法．     

HDTV视频同步与消隐时序控制信号的CPLD设计

ATSC HDTV视频输出采用了SMPTE的相应标准．将像素计数与行计数相结合，采用统计行分类编码的算法对SMPTE274M、SMPTE296M、SMPTE293M和SMPTE295M标准的同步与消隐时序控制信号进行了多平台的仿真分析，并在ALTERA公司的EPM7128上最终实现了本设计．     

利用DLL技术实现化学虚拟仪器的端口操作

通过采用Windows下的动态链接库技术（DLL），在VC中将对端口寄存器的读写操作封装起来作成DLL供VB调用，实现了开发化学虚拟食品时对底层物理端口访问，极大地方便了后续软件开发。     

Flow-Shop Scheduling Models with Parameters Represented by Rough Variables

In reality, processing times are often imprecise and this imprecision is critical for the scheduling procedure. This research deals with flow-shop scheduling in rough environment. In this type of scheduling problem, we employ the rough sets to represent the job parameters. The job processing times are assumed to be rough variables, and the problem is to minimize the makespan. Three novel types of rough scheduling models are presented. A rough simulation-based genetic algorithm is designed to solve these models and its effectiveness is well illustrated by numerical experiments.