智慧政务:基于云计算建设服务型政府的新理念

政府由重管制向重服务的职能转换是全球行政改革与发展的导向和目标,而构建智慧型政府是我国政府转变政府职能、打造服务型政府的重要举措。智慧政务的建设围绕政务数据,通过云计算、数据挖掘等技术向公众提供更加精细化、个性化的服务。通过智慧政务建设,提高城市管理工作的精确度、敏捷度、高效性,为社会公众创造和谐、整洁、安全、优美的城市环境,逐步实现服务型政府的目标。     

分子生物学创新性实验教学的实践与探索

将分子生物学实验教学作为教学创新和提高教学质量的一个平台,通过实施优化课程设置、重组课程体系、因材施教、采用多媒体教学手段、开放实验室和实施小班教学等一系列创新性实验教学改革手段,强化学生的理论知识和实验技能,提高学生的科研素质和科研技能,培养创新性研究人才。     

模块式实验课程体系构建探索

对生物技术大实验进行了教学改革,实行模块式课程体系,为学生构建清晰的理论专业知识和实验操作框架,使学生认识每个独立实验在整个实验过程中所处的地位和作用。实践证明该项措施可以加深学生对专业知识的掌握,培养具有创造性思维和开拓精神的科研人才,激发学生的实验兴趣,有利于掌握正确的科研思维和实验技能。     

全媒体时代红河彝族文化的保护与开发

在全媒体时代保护和开发红河彝族文化,要利用先进、便捷的新媒体传播手段,以优秀的彝族传统文化为保护和开发对象,以文化遗产名录为重点传承和保护项目,打造红河彝族文化品牌,实现以发展民族文化产业促进民族地区经济发展,以弘扬民族文化精神促进民族地区社会和谐。     

无溶剂条件下硅胶固载硫酸催化酮与芳香醛的Cross-Aldol缩合反应

在无溶剂条件下,用硅胶(mSiO2·nH2O)固载硫酸催化环己酮与芳香醛的Cross-Aldol缩合反应.结果表明,反应时间60～150 min,产率可达72%～93%,共得到5个相应的α,β-不饱和羰基化合物.该方法操作简单,催化剂可重复使用,且对环境友好.     

带横缝预应力拱坝振动台模型试验与计算分析

为了探究施加预应力对带横缝拱坝抗震性能的影响,进行了振动台模型试验.试验模型采用新疆石门子拱坝的三心圆体型及特定刚性地基的方案(用型钢支架实现),研究了带横缝拱坝在动荷载作用下的反应规律.试验和计算结果表明,在施加预应力之后,不仅在一定程度上减小了横缝在强震荷载下的张开度,也在一定程度上提高了非整体拱坝结构的自振频率.与试验结果对比表明,计算预应力拱坝的简化数值模型基本上可以反映出拱坝在动力荷载作用下预应力钢丝或钢索对坝体动力反应的约束作用.     

微带阵列互耦的时域有限差分法(FDTD)仿真

在微带阵列天线中,贴片间的耦合是阵列性能下降的一个重要原因,对互耦进行正确的评估、计算,有助于深入了解阵列特性并指导设计工作.采用时域有限差分(FDTD)法计算微带贴片间的互耦系数,其中采用非均匀网格对天线进行网格剖分,并引入了电阻性电压源,在保证计算精度的前提下,大大节省了计算空间和计算机时间.利用N端口网络知识通过简单计算即可得到互耦系数,与传统方法相比降低了计算、编程难度,计算结果与矩量法及测量结果基本一致.     

拱坝横缝配筋动力响应的模型试验和计算分析

配置横向跨缝钢筋后,拱坝在动力荷载下的非线性响应是高拱坝领域的一个重要课题。该文在采用脆性材料制作的带横缝配筋拱坝模型的基础上,通过振动台模型试验研究了带横缝拱坝在谐波和地震波作用下的动力响应,并运用改进的拱坝非线性分析有限元程序ADAP-88(增加配筋数值模型)进行计算比较。试验结果验证了横向配筋数值分析模型的正确性,揭示出带横缝拱坝在地震荷载作用下的一些反应规律,包括配置跨缝钢筋可明显减小强震作用下横缝的张开度,防止止水遭到破坏,并明显提高拱坝的整体性。     

拱坝横缝配筋动力响应的模型试验和计算分析

配置横向跨缝钢筋后,拱坝在动力荷载下的非线性响应是高拱坝领域的一个重要课题。该文在采用脆性材料制作的带横缝配筋拱坝模型的基础上,通过振动台模型试验研究了带横缝拱坝在谐波和地震波作用下的动力响应,并运用改进的拱坝非线性分析有限元程序ADAP-88(增加配筋数值模型)进行计算比较。试验结果验证了横向配筋数值分析模型的正确性,揭示出带横缝拱坝在地震荷载作用下的一些反应规律,包括配置跨缝钢筋可明显减小强震作用下横缝的张开度,防止止水遭到破坏,并明显提高拱坝的整体性。     

基于径向基神经网络的Delta机器人位置精度补偿

针对Delta并联机器人末端控制精度问题,提出一种基于RBF的提高Delta并联机构运动学控制精度的方法。首先对Delta并联机器人的运动学逆解进行分析,探讨了影响控制精度的因素和现有提高控制精度方法的局限性。其次,求解Delta并联机器人的工作空间,结合实际工作,通过试验采集训练样本。以末端实际位置为输入样本,末端的期望位置与实际位置之差为输出样本,进行RBF神经网络模型训练,得到末端实际位置与位置偏差之间的非线性映射关系,基于此设计位置补偿策略。最后,在Delta机器人平台上进行实验验证,使用训练好的RBF网络结合运动学逆解,对Delta机器人末端进行轨迹跟踪控制。实验结果表明,末端控制误差由±30mm减小到±5mm,有效的减少了末端位置误差,为Delta机器人精准控制提供了一种简单易行的方法。