含摄动二次指标的线性奇异摄动最优控制问题的广义系统途径

通过讨论降阶慢子系统的奇异二次指标最优控制问题 ,研究了指标含摄动的线性奇异摄动系统的最优控制问题 .在一些假定下 ,奇异摄动系统的最优性能指标逼近于降阶控制所得到的最优性能指标     

关于上海应用技术学院科技统计的若干思考

科技统计是统计学中的分支学科,是体现当代科技发展、管理水平的重要依据,也是一所本科院校合格评估体系的特征指标,本文从教育部普通高校科技年度统计数据着手分析一所由专转本的新建院校从科技意识的转变到跨越式发展,提出推进科研上水平的几个要素.     

氢对Ti—Al—Zr钛合金管材的组织和性能的影响

分析和试验了Ti -Al -Zr单相α -钛合金管材的化学成分、金相组织和室温机械性能后 ,采用人工吸氢法使该种钛合金材料获得了不同的氢含量。进而 ,测出了其延伸率随氢含量变化的关系曲线 ,从而认识到氢对该材料的塑性指标会造成显著的影响。随后 ,用氢含量为 132× 10 -6、342× 10 -6和 80 8× 10 -6的 3种试样和它们的拉伸断口分别进行了金相和SEM分析。观察到了不同氢含量的样品中氢化物的金相形态及其分布特征 ;由对拉伸断口的分析工作 ,得出氢化物呈薄片状析出的特点 ,而惯析面为α相 (hcp结构 )的基面、近基面和其它易滑移面。最后 ,讨论了氢化物的种类、析出特征 ,并对氢化物在无织构的钛合金管材内的分布特点对其氢损伤的影响程度作了说明     

实验性糖尿病动物模型制备及指标测定评价

目的：综合实验性糖尿病的动物模型及指标测定的特征，以评价他们的优缺点。方法：对国内外文献进行归纳、分析及总结。结果：系统阐述该领域在国内外的研究现状，为今后的研究起到指导作用。结论：实验性糖尿病的动物模型及测定的指标很多，各有其特点。     

不定需求情形下确定生产批量的方法

引入模糊技术，在只考虑产品的生产成本、潜损成本、折价成本、存储成本情况下，建立了具有单生产周期、需求不确定情况下的最佳生产批量模型。并以成本最，λ—化为目标，运用模糊数的隶属函数、λ—截集的相关理论，采用模糊数的积分值指标排序法，推导出了模型的最优解。即：成本最小的最佳生产批量。该方法特别适合那些缺乏历史数据和统计数据的情况，具有广泛的实用性。     

一类理想二次损失函数下多参数统计模型的风险估计

Bunke曾讨论了一类多参数控制的线性模型在带正定“加权”矩阵的二次损失函数下，最佳线性无偏估计量的极小极大性。然而，对于相应风险中具有大估计温差的不合理加权，上述损失函数巳不适用。为此，提出了一类更为理想的二次损失函数，并在此损失函数下，对相关风险进行了极小极大估计与比较．结果表明，所提出的二次损失函数是合理的、适用的．     

纤维沥青混合料马歇尔试验

近年来 ,纤维沥青路面得到了广泛应用 ,但在设计与施工中却存在许多问题 ,对其推广应用不便。为了便于设计与施工控制 ,通过对不同纤维类型、纤维长度、细度及纤维用量的沥青混合料马歇尔试验研究 ,分析了纤维对沥青混合料马歇尔试验结果影响的原因 ,从而得到了纤维沥青混合料马歇尔指标的变化规律 ,为纤维沥青混合料设计与施工提供了依据 ,为大面积使用该路面结构提供了便利条件。     

查新项目分类统计及其分析

2000年12月,科学技术部发布了<科技查新机构管理办法>和<科技查新规范>并于2001年1月1日起施行,这标志着我国的科技查新工作步入了正规化、法制化的轨道.<科技查新规范>对查新作出了明确的定义:查新是科技查新的简称,是指查新机构根据查新委托人提供的需要查证其新颖性的科学技术内容,按照该规范操作,并作出结论.由此可见,查新工作是一项严肃的、可避免委托人重复劳动的重要科学活动.目前,查新工作的服务范围主要包括:科研立项、成果鉴定、申报奖励、专利申请、产品与技术引进咨询等.安徽省科技情报研究所是全省唯一的国家一级查新机构,近几年来,科研查新课题逐年增加,从侧面反映了全省科研工作的发展现状及进展.本文通过安徽省近年的查新课题对全省的科研课题类型作出分析.安徽省科技情报研究所的查新课题通常划分为:科研立项查新、成果鉴定查新、申报奖励查新、新产品查新及其它项目查新等.     

走出城市『水泥化』困境

在“建设绿色生态城市”已成为北京人都熟悉的口号的今天，却有一个问题显现出来：那就是不少以“城市环境建设”为由而实施完成的工程，却几乎没有生态设计的常识。其结果是：工程完成后给城市的生态环境带来了明显的负面影响。城市大面积的“水泥化”就是最典型的一种。     

基于神经网络的冲击地压危险性预测预报

文章分析了影响冲击地压危险性的主要因素，首次利用神经网络模型模拟各个因素之间的复杂的非线性关系，消除了传统预测方法中的人为确定冲击危险指标的影响。检验结果表明：模型可靠，预测精度高。为冲击地压与人工智能等高新技术的进一步结合奠定了基础，进一步拓宽了神经网络技术的研究领域。