系统性思维在岩土工程科研、教学管理中的应用

新的世纪 ,新的时代 ,呼唤着新的思维方式。系统性思维在岩土工程科研、教学管理中的目的是以管理科学为技术手段 ,针对现代岩土工程教育的新特点 ,实行有效管理 ,充分发挥教师、科研人员的创造性和积极性 ,从而加快出人才、出成果、出效益。文章就如何运用系统思维方法优化现代岩土工程科研、教学管理的问题 ,提出了几点方法     

可持续发展思想与人才素质培养

本文结合未来社会对大学生素质的要求,论述了可持续发展思想在培养学生正确的世界观、价值观和技术观,以及培养学生综合分析能力、宏观决策能力等方面的重要性和积极作用     

高压管汇由壬导槽部缺陷超声相控阵检测研究

基于超声相控阵检测技术开展复杂由壬螺纹结构导槽部位缺陷检测研究。根据延时聚焦偏转法则使用MATLAB计算探头各晶片不同声束角度的激发延迟时间,在COMSOL Multiphysics中仿真分析刻槽缺陷的声学特性,得到相控阵检测参数。试制模拟对比试块开展实验,验证了超声相控阵检测技术用于由壬螺纹导槽部缺陷检测的可行性。     

基于GMDH—GM（1，N）的模型对工业增加值预测

工业增加值的准确预测对于政府部制定工业发展政策有重要的作用。本文分别建立了四川省工业增加值的GMDH模型和GM（1,N）模型,并把两者结合起来建立基于GMDH—GM（1,N）的组合预测模型。将组合预测的结果与实际值以及单一的GMDH模型、GM（1,N）模型的结果进行了分析和比较,实证分析结果表明组合预测模型能够提高预测精度,从而为宏观经济预测提供了参考。     

10kV系统TV高压保险频繁熔断事故的分析与仿真

在中性点不接地系统中,经常发生电磁式电压互感器（TV）高压保险熔断现象,严重影响了电力系统的安全可靠性,以往把TV高压保险熔断的原因归结为铁磁谐振,通过对一起TV高压保险熔断事故的分析,得出TV保险熔断的根本原因是故障恢复时电容放电引起的低频振荡电流,在Matlab／Simulink上的仿真结果验证了理论分析的正确性。     

甲钴胺联合依帕司他治疗糖尿病周围神经病变疗效观察

目的采用甲钴胺联合依帕司他对糖尿病周围神经病变进行治疗,观察其临床疗效。方法 78例糖尿病周围神经病变(DPN)患者随机分为2组,治疗组和对照组各39例,2组患者均给予基础治疗,同时对照组采用甲钴胺对DNP治疗,治疗组在甲钴胺治疗的基础上加用依帕司他,2组疗程均为3个月。根据2组治疗前后神经症状、神经反射、感觉功能等方面分析,比较临床疗效。结果 2组患者治疗前后其运动神经肌电图传导速度和感觉神经肌电图传导速度比较,差异均具有显著性意义(P<0.05);治疗组和对照组总有效率分别为97.4%和71.8%,差异均具有显著性意义(P<0.01)。结论甲钴胺与依帕司他联合应用可有效治疗糖尿病周围神经病变,疗效满意,值得临床广泛推荐使用。     

高压管汇的磁记忆检测

高压管汇又称高压流体控制件的总汇,为石油行业井下酸化压裂时酸化压裂液的主流通道。常见高压管汇件包括直管、活动弯头和三通。由于在服役过程中承受上百兆帕的压力、酸化液的腐蚀以及迂回管汇转折引起的巨大的拉压应力作用,极易产生应力集中。随着使用年限的增长,应力集中将直接导致疲劳裂纹、应力腐蚀坑等宏观缺陷的产生,并引发高压管汇件刺穿和破裂,导致重大工业事故,造成经济损失和人员伤亡。因此,工程界极为关注对高压管汇件的破损预测和使用寿命的评判[1]。金属磁记忆检测技术基于铁磁性构件的磁记忆特性,是金属前缺陷状态和疲劳损伤的早期诊断方法,可探测高压管汇件上以应力集中为特征的危险部位。与常规无损检测方法相比,磁记忆检测技术具有可检测微观缺陷、无需磁化设备、无需表面处理、提离效应小、检测速度快以及设备轻便、操作简单、灵敏度高、重复性与可靠性好等特点。笔者利用磁记忆检测技术对高压管汇件进行应力集中程度评估,对应力集中部位进行预测和使用寿命评判,以进一步加强高压管汇件的使用安全,降低事故率。1检测工艺1.1检测工艺参数(1)检测设备:TSC-1M-4型磁记忆应力集中检测仪。(2)扫描探头:1型和3型。其中1型探头为由四个传感器和四轮...     

从Web日志中挖掘用户兴趣路径算法改进

引入一种挖掘用户兴趣路径的算法,并对其进行有意义的改进。算法的主要思想是：首先利用Web日志建立以引用网页URL为行、浏览网页URL为列的两个网站访问矩阵,分别采用访问次数和平均到网页中字符数的访问时间为元素值。然后,通过对矩阵进行路径兴趣度计算得到兴趣子路径,最后进行合并生成用户兴趣路径集。     

基于ARCH模型的工业经济预警系统

研究了工业经济预警问题,以四川省工业经济预警系统为例,阐述了基于ARCH预测技术的工业经济预警模型的原理,应用工业经济效益综合指数建立预警体系,并对四川省白酒酿制业的经济预警问题进行了实证研究。     

模糊认知图在股票市场预测中的应用研究

复杂系统中存在着大量的过程依赖、自组织,并且一直是进化的,用传统的方法对其建模十分困难。模糊认知图作为一种模糊逻辑和神经网络相结合的产物,为复杂系统建模提供了一种有效工具。文中根据模糊认知图的特点,提出了用遗传学习算法建立系统的模糊认知图方法,为复杂系统分析及预测提供了一种解决方案。最后,以股票市场的数据为例进行了分析和预测模拟,结果表明,该方法是有效的。