闻一多被“逼上梁山”留给我们的深远思考

纵观闻一多一生漫长阶段的探索,他之政治思想和文艺思想历程的巨大反差即从艺术的忠臣转变为人民的忠臣,从绅士转变为斗士,从对国家主义崇奉到对人民至上呼喊这种根本性转变,就较之鲁迅在知识分子中更具典型意义。因为,闻一多转变的认识意义超越了他个人的范围而成为人们认识社会存在决定社会意识的象征。因此,我们纪念闻一多,作为知识分子就要学习他爱祖国爱人民的崇高精神和最终愿意跟着中国共产党走而为人民根本利益勇于赴汤蹈火的不怕牺牲精神,作为各级政府则应汲取闻一多转变的经验和教训,坚持三个代表重要思想,努力落实科学发展观,提高执政为民的能力。这就是闻一多被＂逼上梁山＂留给我们今天的深远思考。     

过黄浦江顶管工程的精密导向技术

在误差分析的基础上研究了长距离顶管工程中精密导向技术,所采取的各种合理分配、施测方案、竖井的精密方位传递、提高陀螺经纬仪的定向精度以及为满足顶管工程动态顶进特点而采用精密导线控制自动导向系统等一系列的方法和措施,确保了贯通的高精度,有铲地解决了顶管中精密导向问题,本项于上海市过黄浦江顶管工程,效果显著。     

改进遗传算法在齿轮减速器优化中的应用

以一个标准齿轮减速器体积（中心距）最小为优化目标的优化模型,描述一种改进遗传算法的实现,并将之应用于两级圆柱齿轮传动的优化设计。其优化结果与单纯形的比较表明,遗传算法更能脱离局部解而取得更优解,在工程设计中具有一定的应用价值。     

一种离散事件系统建模新方法及其应用

为增强Ｐｅｔｒｉ网技术和Ｏ－Ｏ技术相结合而形成的ＯＯＰＮ的描述能力,提出了一种基于消息驱动机制的新型ＯＯＰＮ——ＭＯＰＮ的定义及其特性,它用面向对象方法为系统建立起整体框架,用有色Ｐｅｔｒｉ网具体实现各个对象,并加入消息驱动机制以在对象间传递消息,能较好地将Ｏ－Ｏ技术和Ｐｅｔｒｉ网的优点结合起来．用离散事件系统的典型实例——ＦＭＳ的建模来说明其在离散事件系统建模、分析中的应用     

新型盘丝驱动内模直压机构的设计

针对传统硫化机的胶囊对胶料和能源损耗过高的问题,设计了一种新型内模直压机构用于代替传统硫化机的胶囊。利用上下双盘丝机构分别驱动大小金属成型鼓并使其完成复杂的轴径向收缩运动,实现了硫化机无胶囊的硫化过程。以大小金属成型鼓的关键运动参数和结构参数为基础,完成了内模直压机构关键部件的结构设计,实现了机构的功能,同时有效地避免了机构各零部件之间产生运动干涉。用ANSYS软件对内模直压机构进行静力学仿真分析,根据模拟仿真的分析结果对机构进行了优化设计,使机构满足了硫化状态下的强度要求。     

一种基于MDA的领域对象建模工具

基于MVC架构,设计并实现了采用元对象设施(meta object facility,MOF)的四层模型分层管理架构对象建模工具,应用两阶段建模理论,将传统的建模工作分解为元建模和传统建模两个阶段.对特定领域进行分析后,使用改进自MOF元语言的XKL语言实现领域建模.结果表明,该建模工具提高了开发效率,减少了重复开发.     

高速CCD数据采集系统的驱动电路设计

以CCD图像传感器IL-P3为例,设计一种可调节曝光时间的CCD驱动电路.CCD作为光电转换式图像传感器,以其灵敏度高、动态范围大、光谱响应宽、功耗低、分辨率高和采样速度快等一系列特点成为现代电子学和现代测试技术中最活跃的传感器.在CCD应用技术中,用于产生CCD驱动时序的设计,是CCD数据采集电路设计的关键之一.     

业务过程模型驱动的网格工作流互操作机制

从工作流调度模型、工作流映射模型和业务过程评价模型等角度，建立了业务过程模型驱动的动态网格工作流的互操作机制．通过不同层次的业务过程模型，驱动支持企业间集成的全局工作流机、支持企业内异构平台集成的工作流机、企业内同一平台下的工作流机，建立工作流调度模型，解决面向业务流程的动态集成问题；通过建立业务工作流、抽象工作流、执行工作流的映射模型，解决复杂业务工作流到执行工作流的映射与纵向式集成问题；通过建立业务过程选择模型，解决企业业务过程在动态联盟合作伙伴间的评价、动态选择与共享问题．     

基于机器人竞赛的应用型人才培养模式研究

应用型或技术型人才培养作为高等教育改革的重要内容近年来备受关注。结合近10 a开展的机器人竞赛实践活动,对应用型人才培养模式进行探究,提出了一种以机器人竞赛为驱动的计算机人才培养模式。通过该培养模式的实施,有效地提高了在校学生的自主创新和实践能力,较好地实现了高校到社会的知识与实践衔接,提高了学生的就业率,对应用型本科高校计算机专业的教学改革起到了积极的促进作用。     

模块化神经网络子网的动态集成方法学研究

提出一个模块化神经网络的广义定义,它包含了几乎所有多神经网络(系统)。简要分析了模块化神经网络子网集成的相关概念和问题。针对一类模块化神经网络,提出了5种基于"分而治之"原理和自适应组合的新型动态集成方法。它们之间的主要区别在于:距离测度(绝对距离测度和相对距离测度);个体数目(有些全部参与集成,有些则是部分参与);集成策略和规则(数据驱动和数据/知识驱动)。仿真实验证实了这些方法的有效性。同时,还提出了一种基于"一专多能"思想的子网训练方法。