陕西省产业结构的现状及其优化

分析陕西省产业结构的特点及其优化途径.认为陕西省产业结构的特点是第一产业总量缓步增长而比重下降,第二产业总量增长迅速,比重快速上升,而第三产业快速增长.陕西省产业结构趋向合理,但也存在着第二产业发展滞后,竞争力低下,缺乏集群效应和主导产业模糊等问题.产业结构的优化可通过技术创新改造传统产业,培育主导产业,发挥集群效应等途径实现.     

结构动力分析一种简易的直接积分法

本文利用方块脉冲函数优良的运算性质,提出一种结构动力分析简易的直接积分法——方块脉冲函数法,具有无条件稳定的积分格式,并表明方法的可行和有效.     

高含沙水流河床稳定性试验研究

利用过程响应模型试验原理,模拟了高含沙水流河道的形成过程,从平面、横断面和纵向变化3方面揭示了高含沙水流窄深河道的形成过程及河道形态特征。试验结果表明:在高含沙窄深河道形成初期,河道平面摆动剧烈,同时水流漫滩并大量淤积,河床抬高,主槽保持窄深形态;在后期,水流不漫滩和保持高含沙水流的条件下,这种单一窄深河道形态变化较小,在空间和时间上都能够相对稳定。     

玻璃钢地下输水管的生产工艺

阐述了生产玻璃钢地下输水管道的工艺流程及管壁各层的设计内容及其作用,分析了各工艺中的工艺要点,并给出了生产工艺数据。     

公务员招聘问题的模型分析

介绍了公务员招聘问题的数学模型的建立与应用,并对招聘公务员提出了建议。     

结构力学计算机辅助教学模式的应用研究

针对结构力学这门课程,从教学改革的需要出发,分析了计算机辅助教学的必要性,介绍了CAI课件的研制与课堂应用效果。     

Sn的质量分数对Bi-Sn合金熔体结构的影响

用相对能量耗散方法在升温过程中对纯Bi、纯Sn及Bi-Sn合金熔体进行了较系统地研究。结果表明,随着Sn质量分数的不同,熔体表现出不同的相对能量耗散行为;富Sn合金熔体的相对能量耗散行为与纯Sn相似,富Bi合金熔体的相对能量耗散行为与纯Bi相似。     

基于复杂网络的指挥控制信息协同模型研究

网络化作战的时代特征迫切需要新的仿真模型和评价方法,以预测信息优势对作战效果的影响。在描述网络化指挥控制活动特点的基础之上,从复杂网络角度出发建立起指挥控制信息协同模型,并就不同规则演化下的网络特征变化进行了定量分析,从而为评估信息协同对作战效果的影响提供了新的研究思路和方法。     

世界经济层内进化浅论

本文将物理系统层内进化扩展到世界经济系统中去，通过对世界经济循环结构与物理系统进化的层次结构关系的探讨，论述了世界经济周期的特征及经济周期的熨平作用。     

Samples Selection for Artificial Neural Network Training in Preliminary Structural Design

An artificial neural network (ANN) is applied in the preliminary structural design of reticulated shells. Major efforts are made to enhance the generalization ability of networks through well-selected training samples. Number-theoretic methods (NTMs) are adopted to generate samples with low discrepancy, i.e.uniformly scattered in the domain, where discrepancy is a quantitative measurement of the uniformity. The discrepancy of the NTM-based sample set is 1/6-1/7 that of samples with equal spacing. In a case study,networks trained by NTM-based samples are compared with those trained by equal-spaced samples in generalizing performance. The results show that both the computational precision and stability of the former ANNs are more satisfactory than those of the latter. It is concluded that the flexibility of ANNs in generalizing can be effectively increased by use of uniformly distributed training samples rather than simply piling data.More reliable uniformity should be obtained, however, through NTMs instead of equal-spaced samples.