筹资顺序理论下我国上市公司融资结构分析

上市公司在证券市场上的筹资方式主要有股权融资和债券融资。在我国上市公司筹资过分偏好股权融资,与现代财务理论和发达市场经济条件下企业筹资惯例不相吻合。我国上市公司融资结构现状就从代理成本的角度、公司治理角度等方面分析,偏好股权融资是我国特殊市场经济条件下的必然产物,从经理人持股激励机制、建立有效的偿债保障机制等方面提出改善融资结构建议。     

自适应遗传算法在桁架截面优化设计中的应用

针对基本简单遗传算法中的交叉、变异概率均是恒定不变的参数的局限性,提出了可变概率的交叉、变异算子的针对离散变量结构优化设计的自适应遗传算法。以平面和空间桁架为算例,并将计算结果与其他算法所得结果进行比较,结果表明,这种算法对离散变量的桁架截面优化设计是有效可行的。     

关节型机械手的结构创新设计

分析了关节型机械手的总体要求,进行了机构设计,确定了驱动方式,研究并解决了全关节型机械手关节结构设计的关键技术,重点介绍了机身、肩关节、肘关节、小臂、手腕及抓手关节的结构创新设计思路和方法。     

Elman神经网络在动力配煤煤质预测技术中的应用

为了满足动力配煤数字化信息控制系统对配煤煤质在线预测的精度要求，利用Elman 神经网络建立了动力配煤煤质预测模型.该预测模型综合学习了各煤质指标内部以及和配比的关系，能够根据各参配煤种的M_ad,A_ad,V_ad和对应的配比X，直接预测出配煤产品的M_ad,A_ad,V_ad和Q_net,ad . 采用置信区间分析法和相关性分析法，对该预测模型的预测效果进行了检测.检测结果表明，该预测模型具有较高的预测精度和可信度.     

基于神经网络质量模型的磨矿过程智能控制

通过分析实际磨矿过程的生产状况和基本生产数据,建立在磨矿过程中结合比值调节控制前水和给矿量,运用专家 系统对给矿量进行优化控制和基于神经网络质量模型的智能控制方法。实际仿真研究表明,该方法能够提高生产效率,解决磨矿 过程中有一定难度的溢流浓度和分级粒度控制问题。     

基于神经网络的综采设备配套专家系统研究

对基于神经网络的综采配套专家系统进行了研究,给出了具体处理方法。在此基础上建立了工作面生产能力预测BP神经网络模型和综采工作面设备参数神经网络预测模型,并采用上述模型对济二号煤矿试验工作面的产量、工效和综机设备等主要技术参数进行了预测。     

基坑开挖过程中的土体体积变化试验

为了深入研究基坑开挖过程中周围土体的体积变化情况，采用英国GDS公司生产的STDTTS＋UNSAT（7 kN/1700 kPa）型号三轴测试系统针对基坑开挖过程中土体卸荷的应力路径进行试验研究，分析了不同初始有效应力、不同应力路径条件下土体卸荷体积变化规律，得出主动区、被动区土体随轴向应变增加经历相同的过程，但体积变化量存在显著差别;并进一步从土体内部结构的角度探讨了产生这一现象的原因，得出重塑土在制样过程中也产生结构性，在垂直向上呈现的似“环形”结构以及水平向表现为均匀分布，且随各向同性固结压力增加或单向卸荷而逐渐丧失.     

用红外光谱技术研究煤的低温氧化规律

利用傅立叶变换红外光谱(FTIR)分析技术，对暴露于空气中不同时期的氧化煤样的红外光谱进行了测试与分析。根据煤的主要特征光谱峰，确定出煤中参与氧化的不同种类的特征官能团；通过特征官能团吸收光谱强度变化，得出煤在氧化进程中官能团数量的变化规律，从而确定出煤的氧化能力。应用该技术对孔庄矿煤层的研究结果与现场实际基本相符。     

基于MATLABR的矿井涌水量神经网络预测方法及应用

在MATLAB神经网络工具箱的基础上实现基于时序的神经网络动态预测方法 ,通过采用快速的L—M算法 ,提高神经网络训练的速度与精度 ,实现煤矿安全监测数据的连续预测与提前预警。以一种相对简单的途径实现了神经网络这种复杂而有效的非线性预测方法。     

模糊神经网络控制在交流调速系统中的应用

在异步交流电机各种调速方案中，由于三相异步电动机是非线性，多变量，强耦合的复杂被控对象，很难建立它的精确的数学模型，而用传统的控制理论方法去控制电机难以获得比较理想的结果。近年来，采用模糊神经网