传统民本思想的现代性转换

民本思想是中国传统政治思想的重要组成部分。从商周到清末,传统民本思想不断得到充实和完善;民本思想的核心是重民,但它同时又是与封建专制联系在一起的,具有着自身的逻辑和推论,不能等同于现代的民主理念;但是近代中国却是以民本为支点,逐渐认识和接受民主思想的。这说明传统民本和现代的民主思想仍有对接之处;实现传统民本思想向现代政治理念的转化是现在对待传统民本思想的态度。     

基于自适应乘法正则化的结构随机激励识别

针对结构随机激励识别存在的激励位置未知以及重构效率偏低问题,本文提出了一种基于自适应乘法正则化的结构随机激励识别方法。该方法无需依赖于激励位置的先验信息,仅通过结构响应即可实现激励的准确定位和高效重构。首先,利用不同响应功率谱之间的传递特性来计算任意指定激励位置的定位误差,进而通过最小化定位误差来识别目标激励位置;在此基础上,借助自适应乘性正则化方法,定义全局正则化项来构造新的重构优化函数;然后,引入广义迭代加权最小二乘算法对优化函数进行求解,从而实现了结构随机激励识别;最后通过数值算例验证了所提方法的有效性。结果表明：所提方法能够精准的定位结构随机激励位置,且在与Tikhonov方法重构精度相似的基础上,提高了识别效率约15倍,同时具备良好的抗噪能力,为结构外部作用效应的获取提供了一种新思路。     

头孢孟多酯钠的波谱学特征和结构确证

建立了利用分析仪器确证头孢孟多酯钠化学结构的方法。通过元素分析仪分析头孢孟多酯钠的元素组成,并利用核磁共振（NMR）、质谱（MS）、红外光谱（IR）、紫外光谱（UV）对头孢孟多酯钠进行结构分析。通过解析确证,头孢孟多酯钠的结构为7-D-( 2-甲酰氧苯乙酰胺)-3-［(1-甲基-1H-四唑-5-基)巯甲基］-8-氧代-5-硫杂-1-氮杂双环[4.2.0]辛-2-烯-2-甲酸盐。该方法准确可行,可为头孢孟多酯钠的结构鉴定提供依据。     

界面裂纹的Cell-Based光滑有限元法研究

为提高求解含界面裂纹结构断裂参数的精度,基于界面断裂力学和Cell-Based光滑有限元法,提出了求解双材料界面裂纹断裂参数的Cell-Based光滑有限元法,给出了求解应力强度因子的光滑子域交互积分法,对含中心界面裂纹双材料无限板进行了模拟,并与FEM计算结果和解析解进行了对比,讨论了光滑子元数和单元个数与正则应力强度因子的关系及其收敛性.数值算例结果表明该方法具有很好的收敛性和精度,可为研究人员和工程师设计制造多层材料提供必要参考.     

甲骨文计算机识别方法研究

甲骨文是中国最古老的一种象形文字，富有绘画的特点，因此不能用目前识别汉字的方法进行识别。该文提出一种两级分类的识别程序设计方法：首先，将街识字符抽象为一种图，并其拓扑特征进行了第一级识别；然后，给出一种广义笔划定义，并在此基础上提取有关的特征进行第二级识别。初步实验表明，识别率达９４％。     

基于强跟踪滤波器估计的最优融合方法

在分布式雷达数据处理模式中 ,数据融合是获得较精确的目标轨迹的主要环节。为克服卡尔曼滤波器对初始值敏感、鲁棒性差和对机动目标跟踪性能差的缺陷 ,通过利用各传感器的观测数据 ,采用强跟踪滤波器对目标进行跟踪 ,以改善目标状态估计的精度。对判定源于同一目标的状态估计值 ,给出了一种估计状态线进行性组合的最优融合准则。得出了实际数据的实验结果。     

LPG-柴油双燃料发动机燃烧特性研究

提出了一种根据燃烧分析仪测录的示功图计算 LPG-柴油双燃料发动机燃烧放热规律的新模型 .简要介绍了该模型的计算原理和方法 .利用该模型分别计算了 LPG-柴油双燃料发动机的引燃柴油、LPG及总的燃烧放热率 ,分析了其燃烧过程及燃烧特性 ,并与试验结果进行了分析比较 ,从而为研究分析双燃料发动机的燃烧特性提供了一种便捷有效的方法     

颗粒模拟技术在内燃机缸内流场计算中的应用

采用颗粒模拟技术处理气门, 不对气门单独生成网格, 而是用大量微小颗粒来模拟气门. 其模拟气门的思想是:颗粒点按气门规律运动, 在颗粒点占据的网格单元中,根据两相流动的原理,其中的气体运动停止.数值模拟结果表明,此技术简单易行,是现有条件下较为合适的气门处理方法.     

超声波协同酶法提取菝葜中总黄酮工艺参数优化

【目的】为开发菝葜(Smilax china)资源提供理论和实践依据。【方法】采用超声波辅助酶法提取菝葜中总黄酮,通过单因素试验考察酶用量、pH值、酶解时间和酶解温度对菝葜中黄酮得率的影响。在此基础上,再利用响应面法优化提取条件,研究pH值、酶解时间和酶解温度3个自变量之间的交互作用对黄酮得率的影响。【结果】最佳提取工艺条件为pH值5.10,酶解时间48 min,酶解温度为53℃,在此条件下总黄酮得率达到2.289%。【结论】该优化工艺合理可行,可用于菝葜中总黄酮的提取。     

多元时间序列聚类算法分析

为解决高多元时间序列聚类算法的问题,采用了一种基于主元分析方法的多元时间序列聚类分析方法,利用MTS序列的前z个主元与每个簇的代表元素之间的Eros距离,将原有的复杂数据降维.在此基础上通过改进K-means算法对选取的多元时间序列的主元进行聚类分析,最后得到K个MTS聚类.理论分析和实验结果表明该算法能有效解决聚类问题.