山东科技大学青岛校区校园空间形态分析

结合当前校园空间形态面临的现状,对山东科技大学校园空间形态进行分析,从空间形态整体性方面进行了论述,提出了增强校园整体性的方法,总结了该校园规划的特点,并在此基础上提出若干建议和对策.     

研究型教学方式在双语教学中的实践探索——以《环境生物电化学》课程为例

针对目前双语课程存在学生英语水平参差、主动性难以调动、重理论轻实践等问题,提出以研究型教学带动双语课堂的教学方法。以《环境生物电化学》双语课程为对象进行实践探索,通过构建合理的教学框架、进行课程中英文教材及教学资源建设、理论传授与分组研究相结合,建立了一套较为完善的教学模式,根据学生评价对课程进行总结和改进,旨在提升授课质量,培养国际化及创新型的环境领域人才。     

整体煤气化固体氧化物燃料电池并网测试系统设计

整体煤气化固体氧化物燃料电池(integrated gasification solid oxide fuel cellI,IG-SOFC)发电系统,利用煤气化合成气作为SOFC燃料,可以实现煤发电的近零排放,是一种非常有前景的清洁煤电技术,尤其契合我国以煤为主的资源秉性.提出一种IG-SOFC并网发电测试系统设计方案,搭建了可实现"并网测试模式"及"并网发电模式"实时切换的SOFC并网发电系统测试平台.基于自主研发的5 kW级SOFC堆塔模块,在煤制合成气作为燃料的条件下进行了实验测试,以验证系统设计方案的可行性和有效性.根据实验测试结果,SOFC堆塔发电功率达到4.5 kW时,并网功率为4.25 kW,堆塔电效率55.1％,发电系统电效率为52.0％,逆变效率约为94.5％.最后,通过"并网测试"模式下168 h长周期测试,验证了系统长周期运行的稳定性.     

不同装配结构的气体绝缘母线接头 温升数值计算

为有效监测GIL母线接头温升,建立水平、90°转角单元装配两种不同结构下,GIL母线接头位置包含外部空气在内的GIL母线接头电磁场、流体场以及温度场耦合计算的有限元模型。迭代计算了与温度相关的焦耳热损耗,并将其按照区域映射至温度场、流体场进行温升计算。采用Boussinesq模型模拟GIL母线壳体内SF_6气体及空气的自然对流引起的温度场变化。利用该模型研究了运行电流及母线结构对GIL母线接头温升及外壳温升的影响,并对比了是否考虑气体自然对流时的温升计算结果。计算结果表明,气体对流作用下外壳内表面存在温度敏感点,结论为GIL设计和GIL母线接头温度监测提供了可靠的理论依据。     

一个巨亏企业的扭亏路径

宁波钢铁公司是个亏损额每月都在不断扩大的企业,2009年1月和2月的利润总额是-16．51亿元,完全陷入资不抵债。一年后,宁钢就已经今非昔比,去年3～12月份累计盈利4亿元,成功实现了扭亏。扭亏的节点与宝钢集团的入主不谋而合。去年3月1日,宝钢以20．214亿元人民币的代价,正式取得了宁钢56．15％的控股权。之后宝钢一直在把宁钢当做试验田,尝试着如何将规范的国有体制与灵活的民营机制更好地结合。     

国有企业可持续发展问题初探--浅析家电企业可持续发展战略

市场竞争日益激烈，企业要想赢得竞争的主动，必须拥有独到的管理战略，打出自己的品牌。中通过对一些国有家电企业尤其是生产电冰箱的几个厂家的调查研究，分析了企业中可持续发展方面的经营战备措施，为其他企业实施可持续发展战略提出一些可供借鉴之处。     

我国旅游业发展问题研究

旅游业在国民经济中的地位和作用日益重要。文章通过对我国旅游行业的表现以及对旅游市场主要特征的分析，揭示了在旅游业的发展进程中仍然存在着的旅游消费水平低下、旅游方式单一等问题。并从旅游产业的、可持续发展角度对有关问题进行了一些探讨。     

创建跨国经营企业文化

中通过对企业在跨国经营过程中所面临的由于化差异性引起冲突的原因的描述，指出跨国经营企业应采取多种措施，保证企业顺利地进行跨国经营活动。     

高压脉冲放电等离子体技术处理有机废水试验

采用针-板式高压脉冲放电等离子体反应器处理苯酚有机废水。考察了脉冲电压峰值、电极间距、氧气鼓入量、溶液初始pH值等因素对苯酚去除率的影响。在脉冲电压峰值为35 kV,电极间距为20 mm,氧气鼓入量为150 mL/min,溶液初始pH值为10.5的试验条件下,苯酚废水放电处理60 min的去除率可达90.8%。TOC的质量浓度随处理时间的延长而下降,当放电处理300 min时,TOC的质量浓度下降了76.8%。研究表明,高压脉冲等离子体技术处理有机废水具有良好的应用前景。     

基于区间适应值交互式遗传算法的加权多输出高斯过程代理模型

融合了用户认知和智能评价的交互式遗传算法（Interactive genetic algorithm,IGA）是解决一类定性性能指标优化问题的有效方法,但是,评价不确定性和易疲劳性极大地限制了该算法解决实际问题的能力. 基于用户已评价信息,采用合适的机器学习方法,构建用户认知代理模型是解决上述问题的常用方法之一. 但是,现有研究成果均没有考虑用户评价不确定性对学习样本、代理模型的影响,以及模型拟合不确定性对基于适应值的进化操作有效性的影响. 针对上述问题,本文提出基于加权多输出高斯过程（Gaussian process,GP）代理模型的交互式遗传算法. 首先,在区间适应值评价模式下,提取学习样本的噪声特性,以确定相应学习样本对代理模型的影响度权重系数,构建两输出高斯过程代理模型;然后,利用代理模型提供的预测值及预测置信水平,给出一种新的个体适应值估计方法和个体选择方法;基于模型预测信息,实现模型更新管理. 将所提算法分别应用于含噪函数和服装设计问题中,所得结果表明本文算法可更好地拟合和跟踪用户认知,减小对进化搜索的误导,更快找到用户满意解.