论地方政府财政分权与我国基础教育支出

进入二十一世纪以来,我国基础教育面临严重的困难,其中最主要的是财政投入不足。投入不足的原因一是中央和地方的财权结构不合理,二是地方政府预算结构的不合理,当然还有落后地方的经济实力确实不足以支撑九年义务教育的问题;在此基础上提出相对应的建议。     

多指灵巧手的运动学模型研究

要对灵巧手的各个关节进行实时控制，就必须要对各关节的位移、速度、加速度、力等情况进行研究．以自行设计的仿人多指灵巧手结构为基础，建立DH模型，对灵巧手的位姿和坐标变换进行分析，设置手指各关节的坐标系，确定各关节的齐次坐标变换矩阵，建立运动学方程．运用运动学的正解和逆解，分析、求解出相应的参数．为下一步研究动力学以及研究灵巧手的抓取规划和运动控制提供依据，从而灵巧手达到良好的动态性能和最优指标．     

基于系统参数估计时间序列的小波分析故障诊断方法

提出了一种失效性故障诊断的新方法.这种方法将基于解析模型的故障诊断技术和基于信号分析的故障诊断技术结合起来,对系统参数的递推最小二乘估计时间序列进行小波分析,得到故障特征值,兼有两种故障诊断技术的优点.本文还讨论了对于模型参数估计时间序列小波分析的基函数及尺度选取方法问题,仿真结果表明该方法的有效性和准确性非常明显,具有一定的实用价值.     

基于正交试验的板料冲压回弹多工艺参数优化

以U形板料为研究对象,综合考察评价了多个工艺参数对U形板料冲压回弹量的影响.通过正交表安排试验,对板料的冲压进行数值模拟获得冲压回弹量,取得试验数据.研究了不同工艺参数对板料回弹影响的程度,得到了使板料回弹量最小的参数组合.将正交试验法用于冲压工艺参数的优化,在保证一定的分析精度前提下,显著节省了工艺制订的时间,提高了工艺参数设计的效率.     

大型立式淬火炉温度分布参数系统动态解耦控制算法

针对大型立式淬火炉体积庞大,工况复杂,炉内温度分布呈本征非均匀性,具有多输入/多输出、非线性、强耦合等特性,难以实现炉内温度高精度高均匀性控制目标等问题,提出一种温度分布参数系统动态解耦控制算法,其原理是:采用有限维逼近方法将对象解耦为多个独立的子系统,简化控制器的实现过程;通过分析有限维逼近方法的收敛性,获得保证收敛性的空间和时间步长应满足的条件;解耦后的子系统采用自学习PID控制算法,实现炉内温度高精度和高均匀性控制以及升温过程的快速性和小超调。研究结果表明:温度均匀性由原来的-6～6℃提高到-2～2℃,升温时间由原来的40 min缩短到25 min,超调量由大于15℃减少到小于7℃。     

多建筑类型集中供热系统的节能优化策略

针对寒冷地区某高校集中供热系统建筑类型不一致、供热需求复杂、运行成本高等现状,提出了多建筑类型集中供热系统节能优化运行调节方法.根据对各类型建筑的供热需求分析和改进基本供热调节方程,分别提出基于室内区域特征温度的建筑分时、分区、分温控制方法和换热站变压差质-量动态调节方法,并于2016-2017年供暖季将调节方法运用于该高校某复杂集中供热系统的实时控制.运行结果表明,在满足供热需求的前提下,与2015-2016年供暖季相比,2016-2017年供暖季耗热量下降22.9%,用电量下降33.6%,证明了所提优化运行调节方法节能的有效性,可为复杂集中供热系统提供参考.     

论当前房地产市场的情况

结合目前房地产市场的情况，论述了房地产市场隐含的矛盾须宏观调控、有的放矢地进行。     

分布参数系统参数辨识的最佳测量位置

许多有关集中参数系统参数辨识的方法经改造后可推广到分布参数系统中,但其涉及的问题复杂,其中传感器的测量位置则是分布参数系统参数辨识过程的特有问题,它对分布参数系统的参数辨识精度有着很大的影响.从受噪声干扰的不同位置传感器检测值出发,构造了分布参数系统的信息矩阵,提出了一种基于信息矩阵行列式的优化算法,并采用D-最优试验设计准则优化传感器的位置配置,得到了分布参数系统检测传感器的最佳测量位置,同时保证了系统的参数辨识精度.仿真结果表明,该方法对于分布参数系统的输出和状态检测传感器位置的选择具有参考价值.     

基于NSGA-Ⅱ的冷源机房设备运行参数多目标优化

中央空调冷源机房设备系统运行参数优化是提高空调运行性能的重要途径之一,但由于机房设备种类繁多,运行工况复杂,运行参数诸多,参数之间耦合作用较强,其优化问题是学者们广泛关注的重点和难点.提出了一种基于非支配排序遗传算法Ⅱ(non-dominated sorting genetic algorithmⅡ,NSGA-Ⅱ)的冷源机房设备运行参数多目标优化方法.以制冷量最大和能耗最低为目标函数,以冷冻出水温度、冷冻回水温度、冷却回水温度、冷冻水流量和冷却水流量5个变量为决策变量,根据实际运行工况设定其约束条件,建立系统运行参数优化模型.此外,以负荷率、室外环境温度和室外环境湿度作为划分工况的依据,采用等宽离散化方法并结合K-means聚类方法共划分出32种运行工况.最后仿真结果表明,在4种典型运行工况下,多目标优化方法相对于普通优化方式,能得到更高的循环性能系数(coefficient of performance,COP);同时,多目标优化方法能够使系统能效提升14.35％,能耗降低12.52％.因此,本文方法适用于空调领域,并能为工程应用时的参数设置提供一定的指导作用.     

基于支持向量回归机的空调逐时负荷滚动预测算法

针对当前空调负荷预测算法精度不高难以满足空调系统节能优化控制的问题,提出基于支持向量回归机(Support Vector Regression,SVR)的空调逐时负荷滚动预测算法,建立SVR滚动预测模型,模型参数采用网格搜索遍历算法进行寻优。为简化模型的复杂性,还对影响空调负荷的主要因素进行了相关性分析。此外,算法利用当日前1 h的滚动信息,不断对模型进行修正以提高负荷预测精度。最后探讨以期望误差为预测精度评价指标时,不同训练样本长度对神经网络和SVR算法预测精度的影响。预测结果表明:基于支持向量回归机的空调逐时负荷滚动预测算法较BP神经网络算法的预测精度提高10.3%,比常规支持向量回归机算法预测精度提高23.9%,训练样本较小时,算法预测性能更为优越。