浅析平潭及闽江口水资源配置工程中的生态补偿

生态补偿是以保护和可持续利用生态系统服务为目的,以经济手段为调节相关利益者关系的制度性安排.当前我国生态补偿的制度还欠完善,该文以平潭及闽江口水资源配置工程为例,从经济、行政、法律、科技以及文化等方面对生态补偿进行制度优化,供国内供水及其它类似工程参考.     

基于多传感器组合定位系统的列车追踪优化分析

列车定位在列车运行控制系统中起着非常重要的作用。通过设计一个低成本的车载列车组合定位信息采集平台,来优化现有各种先进闭塞方式下的列车调度与列车追踪。该平台主要依靠全球卫星定位系统GPS、惯性测量单元IMU、里程计ODO等多源传感器来采集数据,并采用卡尔曼滤波原理来综合处理数据,从而得到列车的相对位置。平台的主要功能是为列车提供高精度的实时定位,它可以完全独立于现有的闭塞方式,最终能够以较小的成本实现列车追踪优化。     

厉以宁 国企改革,重在国有资本配置体制改革

正国家的政策目标是国有企业和民营企业发挥各自优势,有公平竞争也有合作,形成双赢共赢。现在,一个关键性的问题是要把国有企业体制改革提升到国有资本体制改革的高度,着重提高国有资本配置效率,把国有资本用到最有利的地方,比如新兴行业和高新技术行业。要在现有基础上赋予国有企业更多经营自主权,让国企成为自主经营的主体,有健全的法人治理结构,这样才能调动国企的积极性。国有资本体制改革分两个层次:一是国有资本配置体制改革,要点是使国有资本配置优化,结合结     

小学数学五年级下册第五单元自测题

正~~     

弧齿锥齿轮的向量式有限元静态啮合分析

针对目前向量式有限元的类型和应用范围,根据向量式有限元的基本理论推导了八节点六面体实体单元的基本理论计算式,阐述了逆向运动和单元内力的求解过程,将向量式有限元的应用范围拓展到空间和工程应用领域。对于空间实体结构的接触行为,采用主从面算法和内外算法分别进行了全局搜索和局部搜索,以实现碰撞检测,并通过罚函数法来处理接触问题。以一对弧齿锥齿轮为例,建立了向量式有限元模型,利用该模型进行了分析和计算,并将计算结果与传统有限元计算结果进行了对比,结果表明:通过向量式有限元计算得到的接触力、接触应力以及齿面印痕等与传统有限元方法计算的结果吻合程度较高,并且可以在网格单元较少的情况下得到较为精确的结果。     

10kV供配电线路的配置及线损分析

10kV供配电线路配置质量的好坏，决定了整个电网供电的安全性和稳定性。但是现阶段我国电网在10kV供配电线路配置上还存在某些问题，电网故障时有发生，为了防止这种现象的发生，需对线路配置进行合理安排。文章基于神华准能公司居民住宅小区10kV供配电线路配置的特点，以及周边城镇10kV供配电线路配置情况，论述线路的配置方法以及线损防护的分析。     

FLAC3D中pile单元模拟钢筋混凝土桩的参数研究

由于三维有限差分软件FLAC3D普遍应用于地下工程,而参数的选择是否合理极大的影响了大型三维数值分析的可靠性,在对基坑围护的三维力学分析方面,采用pile单元模拟钢筋混凝土围护桩是比较好的一种方法,但是pile单元参数繁多,参数选取较为繁琐.考虑到以上因素,该文对pile单元模拟钢筋混凝土围护桩时参数进行了详细研究,提出各参数的计算公式,为此类分析的参数选择提供可参考的依据.     

颗粒流润滑力链演变及动力学状态的研究

为了研究颗粒流润滑状态下的力链演变及动力学状态,基于非连续介质力学的离散单元法理论建立了剪切平行板间颗粒流润滑的分析模型,并利用该分析模型研究了颗粒流润滑的接触力分布规律、力链网络的演变规律及动力学状态、力链的分布及对颗粒流润滑系统的影响。数值分析结果表明,颗粒润滑介质间的法向接触力、切向接触力和接触力分布均按幂函数规律变化,颗粒流润滑系统的承载和动力学特性主要受法向接触力的影响;颗粒润滑介质的动力学状态可以转变为阻塞态、准静态流、慢速流和快速流4种状态,在4种不同的动力学状态下,总力链的大小在阻塞态、准静态流和慢速流时较大,而在快速流时则较小;在颗粒润滑介质的动力学状态从快速流转变为慢速流和准静态流时,弱力链的数目明显减少,超强力链和强力链的数目明显增加,与此同时,颗粒润滑介质的流动速度和力链解构与重构的速度则明显减缓。     

深圳国家自主创新示范区：广东创新驱动发展先锋队

沐浴着改革开放的春风,作为经济特区的广东深圳,三十多年来不断探索前行,在改革创新方面取得了一系列较为成功的经验。党的十八大后,深圳又成为国家正式批准建设的首个以城市为基本单元的国家自主创新示范区。《决定》提出,“充分发挥广州、深圳市在全省实施创新驱动发展战略中的龙头带动作用”,“支持广州、深圳市加快创建国家自主创新示范区”。借着深化改革的东风,作为国家自主创新示范区的深圳,更将义不容辞地继续为创新驱动发展、经济转型升级探路。     

基于深度强化学习算法的无人机智能规避决策

为提升无人机在复杂空战场景中的存活率，基于公开无人机空战博弈仿真平台，使用强化学习方法生成机动策略，以深度双Q网络(double deep Q-network, DDQN)和深度确定性策略梯度(deep deterministic policy gradient, DDPG)算法为基础，提出单元状态序列(unit state sequence, USS),并采用门控循环单元(gated recurrent unit, GRU)融合USS中的态势特征，增加复杂空战场景下的状态特征识别能力和算法收敛能力。实验结果表明，智能体在面对采用标准比例导引算法的导弹攻击时，取得了98%的规避导弹存活率，使无人机在多发导弹同时攻击的复杂场景中，也能够取得88%的存活率，对比传统的简单机动模式，无人机的存活率大幅提高。