GH220合金渗Al层的逐层相分析

通过物理—化学相分析及其它物理手段对经900℃不同时间时效的GH220合金的渗铝层进行了逐层相分析。用联立方程分别求出离表面不同深度范围内β—NiAl相γ′相的含量。通过修正比重,对取层厚度进行了合理计算。提供了渗铝层中相变趋势。本文把计算过程全部编成程序。对微处理机在相分析中的运用作了初步尝试。     

如何写好统计分析

统计分析的广度、深度和力度决定于分析思路和表述思路,归结于写作思路。提高统计分析的广度、深度和力度,必须在写作思路的培养锻炼上下功夫,达到升华和提高。     

股份制企业筹资最佳资金结构的确定

最佳资金结构的确定，关系到股份制企业资金成本的高低和财务风险的大小．如何通过筹资发挥财务杠杆的作用，确定最佳资金结构是股份制企业筹资决策的关键．针对这一问题，比较详细地介绍了每股利润分析法、比较资金成本法在确定最佳资金结构中的运用．     

西部大开发与投资主体结构调整

投资主体结构调整是投资结构调整的重点，也是我国全面实施经济结构调整中的重要组成部分，更是西部大开发的关键。西部地区要改变以前不合理的投资主体结构，需要从转变投资观念，改善投资环境，投资主体以政府投资为主转向多元化投资，投资客体从硬件力向软件等方面来调整投资结构。     

基于k-分辨-FB级数展开的多分量LFM信号分离

针对傅里叶-贝塞尔变换(FBT)难以估计和有效分离多分量LFM信号的问题,提出了一种k分辨-FB(k-FB)级数展开结合dechirp的信号分离与估计算法。在FB级数的基础上引入k分辨参数,通过理论推导,得出了信号频率与级数的关系,证明了参数估计精度与k取值正相关。通过解线频调和k-FB级数计算,实现了信号分离重构和参数估计。在不同信噪比、信号功率比和k分辨条件下对信号的分离精度进行了仿真研究,并与基于分数阶傅里叶变换(FrFT)的方法进行了对比。仿真结果验证了算法的有效性。     

液压支架压力变送器的电路设计

分析了液压支架的压力特性并提出对压力变送器的技术要求，阐述了压力传感器的选择和外围电路的设计，对压力变送器的信号调理电路进行了仿真分析。     

基于AHP的居民个人住房购房决策模型

影响个人住房购房的因素很多,如价格因素、家庭收入因素、区位因素、楼盘小区配套因素等,这些因素对于购房者的影响程度各不相同,于是选择一套适合自己的住房便成为摆在购房者面前的一道难题。运用多目标决策分析中的层次分析法解决了购房者的这个难题。     

基于GIS的生态功能区划在生态城市建设中的应用——以陕西省凤县为例

在对目前生态功能区划众多方法进行比较的基础上,将GIS技术应用到陕西省宝鸡市凤县生态功能区划中。根据研究区生态环境要素、生态环境敏感性及生态服务功能的差异,把区域划分成四个不同的生态功能区,即北部森林生态重点保护区,中部林、药、养殖、矿产限制开发区,中部粮、椒、果、城镇与贸易重点开发区,南部生物多样性保护与生态旅游区,并综合考虑区域实际情况进行深一步规划研究。     

光引发丙烯酰胺沉淀聚合研究

以丙酮/水为溶剂，采用紫外光（UV）引发丙烯酰胺（AM）沉淀聚合，考察了聚合反应的特征以及溶剂、初始单体浓度、引发剂浓度、表面入射光强、液层厚度等参数对聚合物分子量的影响。结果表明，紫外光引发丙烯酰胺沉淀聚合过程中单体转化率和聚合物分子量都随反应时间的延长而增加，光照80min时，单体转化率可达90％以上。所得聚合物分子量为10⁵～10⁶，提高单体浓度可使聚合物分子量增加，增加引发剂浓度和提高光强导致聚合物分子量降低，液层厚度对聚合物的分子量影响不大。所得聚合物粒子粒径约为200～300nm左右，粒径分布较为均匀，溶剂组成对聚合物粒子相貌影响较大，增加水含量可使粒子粒经变大但分散性变差。     

Solving Non-Uniqueness in Agglomerative Hierarchical Clustering Using Multidendrograms

In agglomerative hierarchical clustering, pair-group methods suffer from a problem of non-uniqueness when two or more distances between different clusters coincide during the amalgamation process. The traditional approach for solving this drawback has been to take any arbitrary criterion in order to break ties between distances, which results in different hierarchical classifications depending on the criterion followed. In this article we propose a variable-group algorithm that consists in grouping more than two clusters at the same time when ties occur. We give a tree representation for the results of the algorithm, which we call a multidendrogram, as well as a generalization of the Lance andWilliams’ formula which enables the implementation of the algorithm in a recursive way. The authors thank A. Arenas for discussion and helpful comments. This work was partially supported by DGES of the Spanish Government Project No. FIS2006–13321–C02–02 and by a grant of Universitat Rovira i Virgili.