非完整系统在非高斯脉冲式噪声下的随机响应

目的 研究非完整系统在非高斯脉冲噪声扰动下的随机响应。方法 本论提供了一种非完整力学系统在Ｐｏｉｓｓｏｎ分布脉冲（ＰＤＰ过程）扰动下统计矩响应的计算方法,该方法的基本出发点是将传统的Ｉｔｏ随机微分方程加以推广,即将Ｉｔｏ方程ｉｅｎｅｒ过程的增理代之以复合Ｐｏｉｓｓｏｎ过程的增量,结果 首先给出非高斯噪声下非完整系统要应的完整系统的随机向分方程,导出了对应的矩方程,其次考虑到非完整约束的限制而得到     

论道路交通的宏观控制

采取行之有效的交通控制措施,提高道路网的通行能力和服务水平,对解决目前日趋严重的道路交通问题具有重要的现实意义。本文对我国目前城市道路中的主要交通控制方式(微观控制为主)进行了分析,找出其局限性,提出必须建立并完善道路交通的宏观控制思想,完善道路交通控制方式,才能达到有效解决道路交通问题的目的。     

蜚蠊尾须毛形振动感受器的反应性

蜚蠊尾须表面上细长的感觉毛是激发快速逃避反应的感受器。组织学观察表明该毛杆空腔、底部盘形与感觉神经原相联接,毛杆由弹性膜固定于几丁质体壳。 单个毛形振动感受器发放冲动的振幅为25—150微伏,该感受器具有与刺激随动的特性,对低频振动敏感性较高。 本文分析了不同振动(短音、纯音、空气流)对尾须神经诱发电位的影响。     

响应面法优化超临界CO_2流体萃取红橘种子油

以红橘种子为原料,研究了萃取时间,萃取压力,萃取温度,CO_2流量4因素对萃取红橘籽油得率的影响,以期获得超临界CO_2流体萃取红橘种子油的最佳工艺.经响应面分析方法,确定了超临界CO_2流体萃取柑橘种子油的最佳工艺实际操作条件:萃取压力27MPa,萃取温度46℃,CO_2流量33L/h,萃取时间2.3h,在此条件下红橘种子油得率为31.90%.所得油脂色泽金黄,透明澄清,且符合食用植物油的常规理化标准.     

论社群主义在当代中国的价值合理性:个人与社群之关系的检视

社群主义强调社群本位,社群对个人属性进行建构,并在价值上具有优先性.作为一股社会思潮,社群主义起源于对以罗尔斯为代表的新自由主义的批评否定,具有合理的价值诉求.然而,其合理价值是在与新自由主义的张力关系中得以凸显.鉴此,对于集体主义思想影响相对强劲的中国而言,检视社群主义在当代中国的价值合理性,对规避社群主义过度膨胀所带来的负面效应更具建设性.     

横跨天山的人工爆炸地震剖面

横跨天山的人工爆炸地震测深剖面揭示出天山的地壳结构。结果表明,天山地壳分为上地壳和下地壳两层结构,层速度和厚度纵向和横向变化都很大。上地壳底部断续分布低速层,莫面深度在奎顿地区为４７ｋｍ,沙雅地区为５０ｋｍ。天山之下莫霍面变深,北天山和南天山交界处之下达到最深,为６２ｋｍ。地壳Ｐ波平均速度６．１－６．３ｋｍ／ｓ,上地幔顶部Ｐ波速度为８．１５ｋｍ／ｓ,奎屯炮记录的剖面识别出两组可靠的莫霍面反射波震相     

3，5-二硝基苯甲酰化的β-环糊精键合固定相的合成及性能评价

对 3,5 二硝基苯甲酰基衍生化的 β 环糊精键合固定相进行研究 ,采用均匀设计法对衍生化反应的工艺条件进行优化 .用红外光谱、元素分析及热重分析方法对键合相进行表征 ,结果表明此键合相性能稳定 ,适用于正相及反相液相色谱 .用 3,5 二硝基苯甲酰化的 β 环糊精键合相做薄层色谱的手性固定相 ,结合氯仿 丙酮 三乙胺和乙腈 φ =1%乙酸三乙胺 乙酸展开剂系统 ,7种手性药物得到完全分离 ,对映体间的相对比移值 α 为 1 19～ 2 0 3.     

大采高综放面强矿压显现机理

为分析综放工作面强矿压显现的机理,对龙王沟6煤在6上煤已采和未采两种情况下,进行大采高综放开采(5 m放15 m单次采高达20 m)物理相似材料模拟对比实验.研究结果表明:在6上煤采空区下进行6煤开采,工作面前方出现超前裂隙,工作面矿压显现异常强烈,支架工作阻力巨大,顶煤被压碎,工作面煤壁片帮严重.综合分析实验现象及实测数据发现,超前裂隙的影响是工作面强矿压显现的主要原因,强矿压出现的机理是超前裂隙造就了"超前"岩柱,超前岩柱的回转给支架施加了附加应力,并由此建立了超前裂隙对工作面液压支架受力影响的力学模型,得到了超前裂隙影响下的支架工作阻力计算公式,通过验证与实测数据基本吻合.     

佛山顺德区居民出行特征分析及交通对策研究

根据2005年居民出行调查数据,对顺德区居民出行特征的一系列指标如出行强度、出行方式、出行的时间分布、出行的空间分布等进行了分析研究,并针对顺德区居民出行总量增大、出行耗时较长、私人交通方式比重较高、高峰小时峰值强劲等特点,对顺德区交通发展提出了发展公交、建设快速交通系统、加强交通需求管理等相应的对策。     

基于神经网络的织物剪切性能的预测研究

探讨织物剪切性能和结构参数之间的关系，在33种精纺毛型织物实验数据的基础上，利用BP神经网络方法，建立了精纺毛型织物剪切性能与织物结构参数之间的网络模型，并对模型进行验证和评估。结果表明可以用神经网络来预测织物剪切性能指标，限于样本量，预测平均误差率在15％左右。