对中小学教师关于学生创造性的观念的研究

通过对邯郸市城乡220名中小学教师关于学生创造性问题的看法进行调查，结果发现主要观点有：（1）促进学生创造性的七种方法观，如激发学生的兴趣爱好，进行多种（发散性、逆向性、开拓性等）思维训练；培养学生敢于质疑的精神等等；（2）促进学生创造性的五种问题观，如开放性的问题、有多种答案的问题等等；（3）促进学生创造性的主要因素观依次为：强调自主和独立、强调发现学习、质疑理论和假设的机会、强调竞争和强调内部动机等。     

再生丝素固体的微细结构

研究了蚕丝丝素水溶液经不同方式干燥后，所得到的再生丝素固体的微细结构，以及存放过程中丝素的结构变化，指出经30℃热风干燥或经高于－20℃冷冻干燥后，所得到的丝素固体的结构是无定形和Silk I共存，在室内温度湿度环境中存放后，部分无定形结构转化为Silk I；蚕丝丝素水溶液经－80－－20℃冷冻干燥后，所得到的丝素膜的结构主要是无定形，含少量Silk II，存放过程中部分无定形结构转化为SilkI；室温放所自然形成的丝素凝胶中，丝素的结构是无定形和Silk Ⅱ共存；丝素水溶液表面膜中甘氨酸和丙氨酸的含量较高，表面膜的结构主要是Silk I和Tilk Ⅱ结晶度高。     

谱聚类的扰动分析

以矩阵的扰动理论为工具对谱聚类（spectral clustering）进行了分析，通过引入图的权矩阵并对权矩阵的谱和特征向量进行分析，得到了权矩阵的谱与聚类的类数、权矩阵特征值的大小与每一类所含点的个数、以及权矩阵的特征向量与聚类之间的关系．据此，设计了一个基于权矩阵的无监督谱聚类算法（unsupervised spectral clustering algorithm based on weightmatrix，简记为USCAWM），并在模拟点集和实际的数据集上进行了实验，实验结果肯定了理论分析的正确性．     

一种考虑摩擦与排斥的人员疏散元胞自动机模型

在人员疏散过程中, 人与人之间、人与环境(如建筑物)之间存在相互作用力, 包括吸引力、排斥力和摩擦力. 3种力对人员疏散的行为、速度和效率起着关键作用. 在以往的模型中, 吸引力可以得到较好地描述, 但对排斥力和摩擦力的定量描述还不完善. 近年来提出的多粒子自驱动模型(社会力模型)可以较好地体现3种力的作用, 但由于它是一种连续型模型, 运算的速度较慢并很难得到改善. 目前研究较多的离散型模型, 如元胞自动机模型和格子气模型等, 可以达到较高的运算速度, 但很难考虑到摩擦力与排斥力的作用, 造成运算结果误差较大. 针对这种情况, 本文在经典元胞自动机模型的基础上, 量化确定了摩擦力和排斥力的运算规则, 提出了一种新的元胞自动机模型. 通过将模型的运算结果与多粒子自驱动模型进行比较表明, 新模型在人员行为、疏散速度以及“快即是慢”效应等方面都可以得到与后者相同的结果, 而运算速度则与普通的元胞自动机及格子气模型相当, 比社会力模型大为提高.     

基于新型轴对称无网格方法的水下爆炸冲击波和气泡运动数值模拟

采用无网格光滑粒子流体动力学（smooth particle hydrodynamics,SPH）方法,结合粒子体积自适应技术（volume adaptive scheme, VAS）构建高精度、高效率的新型轴对称SPH模型,实现水下爆炸冲击波和气泡运动模拟。在冲击波传播阶段,通过与经验公式及文献理论值对比,验证了该轴对称SPH模型的精度。针对气泡脉动模拟,选取典型的双气泡耦合问题,分析气泡形态和压力载荷的力学特性,讨论了两气泡之间的距离参数对气泡相互作用过程的影响。结果表明,该新型轴对称SPH模型可实现水下爆炸过程压力载荷和气泡形态演化的精确预报。     

一种磁流变弹性体执行器的联合优化方法研究

磁流变弹性体（magnetorheological elastomer, MRE）执行器作为智能减振应用系统的核心元件,其结构的优化是决定执行器性能上限及系统控制成效的关键。针对目前MRE执行器优化方法及理论研究欠缺的问题,文中面向一款横向隔振的MRE执行器,基于其机械结构和有效磁路,以优越磁控性能、低功耗和快速响应时间为优化目标,提出了一种新的MRE执行器联合参数优化方法。首先,基于MATLAB和COMSOL的联合仿真,将遗传优化算法和电磁有限元分析方法进行有效结合,实现对MRE执行器的优化编程;其次,完成对器件的全局尺寸结构优化设计,使得器件具备优越磁控性能（526.21 mT）、低功耗（44.05 W）及快速响应（5.43 ms）;最后,通过搭建测试系统对优化后装配的MRE执行器进行测试和评估,验证了文中优化方法的可行性和有效性。提出的联合优化方法不仅适用于MRE执行器结构,还可为多领域减/隔振应用的共性MRE器件优化设计提供理论参考。     

区间删失数据下基于OLLGG分布的多参数回归模型的参数估计

该文基于Ⅱ型区间删失数据,在OLLGG分布下提出多参数回归模型,通过线性回归刻画分布参数与协变量之间的关系,并通过极大似然方法给出了模型的参数估计,数值模拟验证了模型参数的估计有良好的性质,将提出的模型应用到血友病患者HIV感染的数据中,发现提出的模型对数据有灵活的拟合效果.     

武汉市暴雨气候特征分析

利用武汉市东西湖区,蔡甸区,江夏区气象站１９５９￣１９９６年５￣９月降水资料及武汉城区各雨量站,１９８８￣１９９５年５￣９月降水自记资料,统计分析武汉市暴雨、大暴雨时空分布特征及其变化规律,确定武汉市灾害性暴雨标准,其研究结果可为武汉地区暴雨防灾减灾工作提供背景依据。     

基于神经网络的学位与研究生教育评估

随着学位与研究生教育评估的发展，加强评估是保证其质量的重要措施。面对日益复杂的评估对象，有必要引入非线性的评估手段，这对于弱化评估过程中的人为因素，保证评估结果的准确性有重要意义。神经网络是近年来发展迅速，固其具有自学习、自适应、联想记忆、并行处理和非线形映射等特性而成为良好的非线性建模工具。在提出了基于神经网络的学位与研究生教育评估模型的基础上，阐述了这种评估方法的实际应用价值。