“小浪底排沙洞后张法无粘结预应力衬砌的试验研究”及“黄河小浪底水利枢纽斜孔灌浆、排水技术研究”两项成果日前通过省级鉴定

１９９９年９月１５日至１６日，黄委科技外事局受河南省科委委托，在小浪底水利枢纽建设工地主持召开鉴定会，对由黄委设计院完成的小浪底工程建设重大科研项目“小浪底排沙洞后张法无粘结预应力衬砌的试验研究”、“黄河小浪底水利枢纽斜孔灌浆、排水技术研究”两项成果进行了技术鉴定。鉴定委员会由国内水利水电界知名专家、教授组成。鉴定委员会在听取了项目的研究情况汇报，审查了研究报告、查新检索报告和应用证明后，得出主要鉴定意见如下：①“小浪底排沙洞后张法无粘结预应力衬砌的试验研究”成果在小浪底工程中的成功应用，填补了…     

“土石坝稳定分析程序系统”通过验收

20 0 4年 3月 9日 ,黄河勘测规划设计有限公司在郑州组织召开验收会 ,对该公司和河海大学联合开发的“土石坝稳定分析程序系统”(HH_SLOPER1.0 )进行了验收。验收组由公司内土石坝设计和计算机方面的专家组成。该软件采用现代软件工程和系统工程理论 ,紧密结合《碾压式土石坝设计规范》(SL2 74— 2 0 0 1)要求进行研制开发 ,覆盖了土石坝设计规范规定的基本方法 ,概括了各种滑裂面形态。软件以AutoCAD作为图形窗口 ,符合工程师的工作习惯 ,操作简单。验收组认为 ,该软件是紧密结合新版标准要求研制开发的 ,系统功能包括了规范规定的计…     

洛河故县水库工程设计获水利部优秀工程设计银质奖

日前，由黄委会勘测规划设计研究院设计的洛河故县水库工程荣获水利部优秀工程设计银质奖。洛河故县水库工程位于黄河支流洛河中游峡谷区河南省洛宁县境内，坝址以上控制流域面积5370km‘，占洛河流域面积的44．6％。是一座以防洪为主，兼有灌溉、发电等综合利用的大型水利枢纽     

WEB数据挖掘在电子商务中的研究应用

WEB数据挖掘旨在从大量的WEB数据信息中发现有用的模式和隐藏的信息,从而为决策者提供决策支持,优化市场策略,有效地解决当今互联网信息膨胀的问题。WEB数据挖掘的一个重要应用就是电子商务。电子商务是一个基于网络平台的现代化的商业模式,目前电子商务发展势头强劲,WEB数据挖掘在电子商务中必定有广阔的应用前景。本文将WEB数据挖掘与电子商务相结合,介绍了在电子商务平台中进行WEB数据挖掘的方法,从而为电子商务从业人员提供借鉴,以便更好地分析数据间的隐藏关系和模式,掌握用户喜好,为电子商务平台的市场决策提供决策支持,减少风险。     

极端天气下大型中线法尾矿库调洪演算技术研究与应用

随着我国矿山开采规模的不断扩大和矿石处理量的逐步提高,作为选矿尾砂存储主要构筑物的尾矿库已逐步趋向大型化。然而,这些大型尾矿库由于堆积坝高、汇水面积大、尾矿堆存量大,汛期容易造成漫顶甚至溃坝事故,造成不可挽回的后果。为此,针对大型中线法尾矿库,在汛前多次进行调洪演算,动态分析判断当前库容是否满足汛期来洪需求,并在必要时采取工程措施,是有效防止洪水漫顶的一种重要对策方法。本文针对大型中线法筑坝尾矿库在极端天气下的调洪需求,采用公式推理法和水量平衡法,以德兴铜矿4#尾矿库为典型案例,依据尾矿库的实际运行状态数据,研究极端天气下尾矿库的调洪演算方法,并据此分析计算了尾矿库当前状态在遭遇5000年一遇洪水时的库水位变化过程,分别采用经验公式法和物模试验法获得下泄流量。通过对调洪结果进行对比分析,建立了适合大型中线法筑坝尾矿库的调洪演算技术体系。在德兴铜矿4#尾矿库的应用结果表明,本研究成果可满足大型中线法尾矿库的动态调洪需求,也可为我国大型尾矿库在极端天气下的有效调洪提供有益参考。     

探寻最合适的高端物业服务模式——“定制化服务典型案例研讨”互动论坛举行

主持人：用心为业主做好每一件小事是物业服务的关键。不管我们的物业服务是多么的高端,最终还是要通过一件一件的小事来体现,所以首先有请各位和我们分享一下,在您印象里最深刻或最典型的一件能够体现自身企业高端物业水平的小事。     

基于LabVIEW的砂带磨削力动态监控系统研究

目前砂带的需求量越来越大,砂带的磨削性能是评价砂带优劣的主要因素,而磨削力是评价砂带磨削性能的重要指标。以SDSYB50砂带磨削试验机为硬件平台,构建砂带磨削力动态监控系统,实现磨削力信号的获取、采集、分析和识别、输出等,并利用LabVIEW软件对砂带的磨削状态进行监控,对砂带的锋利度和耐用度作出评价,为生产和使用砂带的选择提供科学依据。     

机械蒸汽再压缩与多效蒸发火用耗对比

主要对比了机械蒸汽再压缩与多效蒸发的能耗对比,特别是火用的对比,得出当沸点升小于10℃时,机械蒸汽再压缩与四效蒸发相比,才有火用上的节能优势。     

基于聚类和微粒群优化的基因选择方法

在高维的基因表达谱数据中,只有少量基因对分类诊断其作用,而且还存在大量冗余的与癌症分类诊断无关的噪声基因,这些都会导致分类性能的下降。通过基因选择选取与分类紧密关联的基因,不仅能够剔除与疾病无关的基因,减少机器学习算法的时间复杂度和空间复杂度,提高分类的正确率,而且选出的特征基因可以作为肿瘤基因诊断和肿瘤药物治疗靶标确定的依据,降低后期生物学分析成本。本文提出一种基于聚类和粒子群算法（Particle swarm optimization,PSO）的基因选择方法,在PSO算法进行搜索之前,先对基因进行聚类,并对聚类结果进行选择,将被选中的簇的中心作为PSO的初始值,每个被选中的簇作为一个搜索空间,并利用极限学习机（Extreme learning machine,ELM）的分类精度作为特征选择的适应评价标准。该算法不仅有效地利用了聚类算法对基因进行初步归并的能力,也利用了PSO算法的全局优化能力,克服了传统PSO算法早熟、局部收敛速度慢的缺点,因此它能够高效地完成最优基因子集的确定,同时提高癌症分类正确率。     

横观各向同性地基上四边自由薄板的弯曲

根据横观各向同性饱和多孔半空间问题的二重傅里叶变换解答,选择带扩展项的二重余弦级数作为矩形板的挠度解答,结合板的边界条件及板和地基的相容条件,求解横观各向同性地基下薄板的弯曲问题,指出该方法具有一般性,但收敛速度较慢。