位移放大型扭转阻尼器性能分析

为了加固梁柱节点、避免框架结构出现"弱节点"的破坏模式、提高框架结构整体的抗震和耗能能力,研制出一种具有自主知识产权的位移放大型扭转阻尼器(DATD),并对其进行数值分析和试验研究.首先,设计了18个具有不同参数的DATD,建立其有限元模型进行数值分析;随后,设计并制作了一个DATD,进行性能试验并与有限元分析结果对比.结果表明:DATD滞回曲线饱满,耗能能力强;有限元分析与性能试验的滞回曲线吻合较好,且随着加载位移的增加,两者间误差变小,因此可以采用建立的有限元模型来研究DATD的力学性能.最后,对DATD进行参数影响分析,研究了铅芯直径、铅芯距中轴距离、橡胶层直径、橡胶层厚度及橡胶剪切模量对其特征参数的影响,结果表明:DATD的屈服剪力、等效刚度、等效阻尼比及耗能系数随着铅芯直径增大而明显增大,随着铅芯距中轴距离的增大略有增大;随着橡胶层直径、橡胶剪切模量的增大,屈服剪力及等效刚度逐渐增大而耗能系数及等效阻尼比逐渐减小;4个特征参数均随着橡胶层厚度的增大而略微减小.     

成人高等教育质量监控体系研究论纲

加强成人高等教育质量监控研究,有利于实现成人高等教育教学的目标管理、精细化管理,也有利于实现成人高等教育的制度化、规范化和科学化.目前学界对成人高等教育质量监控的研究,虽然取得了不少研究成果,但还存在许多不足之处,需要进一步探讨成人高等教育质量的价值取向,全面把握当前成人高等教育质量监控工作的基本现状,从教学信息、教学督导、教学管理等方面系统构建起成人高等教育质量监控体系.     

基于Web of Science的河北大学科研论文统计分析

以Web of Science数据库为文献来源，利用文献计量学的方法，从文献年收录量、文献类型、语种、学科分布、作者分布、合作情况、来源期刊和引用情况等方面，对Web of Science收录河北大学2004—2013年的科研论文进行统计分析，结果表明：河北大学近10年来被Web of Science数据库收录的文献数量和被引频次呈现逐年上升的趋势，在化学、物理学、动物学和数学方面具有一定的科研能力和影响力，但同时应注重国际合作交流和文献的质量。     

“二三结合”开发模式渗流特征研究

L油田B区块开展"二三结合"实验区,"二三结合"开发模式渗流特征对区块的合理高效开发具有重要意义。为了明确其渗流特征,利用油藏数值模拟软件Eclipse建立代表意义的油藏数值模型,研究区块"二三结合"开发模式下原射孔层和补孔层的渗流特征,分析了"二三结合"开发模式下,不同开发阶段综合含水率、采出程度、井底压力、地层压力及含水饱和度的变化特征。研究表明,"二三结合"开发模式先通过水驱开发挖潜原射孔层剩余油,提高厚油层顶部剩余油的采出程度,再通过聚合物驱进一步提高开发效果,通过水驱与聚驱的综合作用,最终得到较好的开发效果。     

带变量核的分数次积分交换子在变指数Herz-Morrey空间上的有界性

证明了带变量核的分数次积分算子T_(Ω,μ)与Lipschitz函数b生成的高阶交换子[b~m,T_(Ω,μ)]在变指数Herz-Morrey空间MK_(q,p)~(α,λ)(·)(R~n)上的有界性.     

运用试验设计法优化某军品压铸弹尾工艺

根据某军品部件出现的问题，应用试验设计法成功地找出了最优组合，提高了该部件的强度，解决了该强度问题，使生产得以正常进行。     

经常购买模型及其参数的极大似然估计

在分析巴斯模型和重复购买的产品生命周期模型等的基础上，提出经常购买模型，详细讨论该模型的参数的极大似然估计法，并采用实例检验模型及参数估计方法，分析模型的参数估计结果，在此基础上使用模型做产品销量预测，表明模型的参数估计方法及预测方法的有效性。     

ZD15振动机除铁原理

去除粉状耐火材料、玻璃原料、电瓷物料中的铁磁物质，目前工业上普遍采用酸洗法。但该法生产周期长，效率低，成本高。而振动电磁除铁不但可快速、高效、低耗地除去这类物料中的铁磁杂质，且操作简便。本文给出了所设计的除铁器的振幅、生产率及振体空间在励磁回路中所需的磁感应强度等基本设计参数，为结构设计提供了理论依据     

论社会主义民主发展道路和指导原则：学习邓小平社会主义民主建设思想

邓小平提出民族制度化、法律化思想，为我国民主建设健康发展提出了一条正确的发展道路。民主制度化、法律化的实践，有效地保障了人民民主权利，规范了人民行使民主权利的行为，使建设法治国家目标的实现了可靠的保证。为使我国民主建设实践在正确道路上顺利前进，邓小平还提出一系列的指导原则，强调社会主义民主建设，必须在共产党的领导下，有秩序地进行；必须从国情出发，切合中国实际；必须保证国家兴旺发达和长治久安。     

Finding finer functions for partially characterized proteins by protein-protein interaction networks

Based on high-throughput data, numerous algorithms have been designed to find functions of novel proteins. However, the effectiveness of such algorithms is currently limited by some fundamental factors, including (1) the low a-priori probability of novel proteins participating in a detailed function; (2) the huge false data present in high-throughput datasets; (3) the incomplete data coverage of functional classes; (4) the abundant but heterogeneous negative samples for training the algorithms; and (5) the lack of detailed functional knowledge for training algorithms. Here, for partially characterized proteins, we suggest an approach to finding their finer functions based on protein interaction sub-networks or gene expression patterns, defined in function-specific subspaces. The proposed approach can lessen the above-mentioned problems by properly defining the prediction range and functionally filtering the noisy data, and thus can efficiently find proteins’ novel functions. For thousands of yeast and human proteins partially characterized, it is able to reliably find their finer functions (e.g., the translational functions) with more than 90% precision. The predicted finer functions are highly valuable both for guiding the follow-up wet-lab validation and for providing the necessary data for training algorithms to learn other proteins.