Investigation on Relationship between Cost and Software Reliability

Based on the fact that the software development cost is an important factor to control the whole project, we discuss the relationship between the software development cost and software reliability according to the empirical data collected from the development process. By evolutionary modeling we get an empirical model of the relationship between cost and software reliability, and validate the estimate results with the empirical data.     

浅谈金属墙板在发电厂主厂房建筑中的应用

结合具体工程设计实例，分析了火力发电厂主厂房建筑设计中，采用金属墙板做外墙围护结构的适用条件，并探讨了机组容量不同时及采用不同的建筑结构时，主厂房建筑围护结构体系适宜采用的新技术、新材料。     

我国机械行业发展形势浅析

介绍了机械行业的现状及发展趋势，分析了现阶段我国机械行业存在的结构性矛盾和体制障碍，提出了改善结构、理顺体制、加快行业发展的几点建议。     

对系统工程中模型化原则的研究

从模型的定义、模型的表现形式以及建模的原则和步骤等方面对实施系统工程时应遵循的原则之一——模型化原则进行了研究,阐述了对模型化原则的理解和认识。     

纳米晶体材料的本构模型研究进展

纳米晶体材料具有优异的力学性能，近年来，不少国内外研究者对纳米晶体材料的力学行为和本构模型进行了深入的研究。有针对性地回顾了国内外纳米晶体材料本构模型的研究工作，对国际上最新成果进行了评述，指出了尚未解决的一些关键技术问题。结合相关领域的最新研究成果，提出了今后应着重研究的4个关键点分别为：纳米晶体相与应变速率和晶粒尺寸相关的变形机理和本构方程、晶界相与应变速率和晶粒尺寸相关的变形机理和本构方程、含孔隙多相复合夹杂体的协调变形力学理论研究、实验制备和表征，并就这4个关键点提出了一些思路与建议。     

高师院校"数学建模"课程教学研究

在高师院校多年开设“数学建模”课程的教学实践与理论探索基础上,界定了其目标与性质;构建了基于数学建模方法的模块化、程式化、渐次递进的课程教学模式;提出了讲授、探究、讨论相结合的教学方法.     

Vondrak滤波法用于结构振动与GPS多路径信号的分离

根据Vondrak滤波法在信号的截断频带上具有较高信号分辨率的特点，将Vondrak带通滤波法应用于全球定位系统（GPS）结构变形监测中以分离结构振动和多路径效应的影响。对GPS实际观测资料进行分析，结果表明：采用该方法不仅能从坐标序列中成功提取结构振动信息，也能正确分离载波相位双差观测值的残差序列中的结构振动和多路径效应影响，因而在提高GPS定位精度上具有较大的应用潜力。     

单自由度体系地震能量反应的计算

在地震中，结构吸收地震波输入的能量，并以阻尼耗能和滞回耗能的形式消耗能量。通过结构弹塑性地震反应分析的时程分析法，可以计算出结构地震总输入能及结构阻尼耗能和滞回耗能的时程曲线。这些曲线可以为结构抗震分析提供依据。简要介绍了计算单自由度体系弹塑性地震能量反应的基本过程，并以算例说明。     

三峡左厂3号坝段坝基深层抗滑稳定性有限元分析

三峡工程左厂3号坝段的主要工程地质问题是深层抗滑稳定问题。根据结构面和断层的实际产状建立了包含41条长大结构面及5条断层的三峡大坝左厂3号坝段和4号坝段联合作用的三维有限元模型，模型中的结构面采用Goodman节理单元。采用强度折减有限元法研究了左厂4号坝段对3号坝段深层抗滑稳定安全系数的影响，分析了不同折减系数时大坝的塑性区分布规律，给出了基于有限元计算结果的大坝安全系数评价方法。结果表明，3号坝段对3号坝段安全系数为3．5，4号坝段对3号坝段安全系数的提高有一定的帮忙作用，但作用不大。     

基于模糊遗传优化支持向量机的系统辨识研究

在实际应用中支持向量机的参数选取问题一直没有得到很好地解决,限制了其应用。为了能够自动获取最优的支持向量机参数,提出了基于模糊遗传算法的SVM参数选择方法,用模糊逻辑在线调整遗传算法的交叉概率pc和变异概率pm,并采用基于模糊遗传优化的支持向量机回归和BP神经网络对非线性系统辨识问题进行了研究。仿真结果表明,在小样本情况下,支持向量机比神经网络具有更高的系统辨识精度和更好的泛化能力。