黄河下游水费征收存在的问题与建议

由于现行黄河下游地表水水费征收标准太低，致使水管单位亏本供水，这样一方面不利于企业重视节水，另一方面直接导致河断流加剧和下游水环境恶化，建议尽快民市场经济相适应的水资源价格体系，同时不断加大水行政热法力度，确保水费足额征收。     

基于VOF模型的长输管道水压试验中排空问题的数值仿真分析

长输管道进行水压试验中,排空方式是否合理将严重影响工作效率及试压成本。针对此问题采用VOF模型（Volume of Fluid Model）对管道排气过程进行了数值仿真,并以工程为实例,采取9种排空方式进行计算比较分析。结果表明：管道入口设计成多个均匀分布的入口,以及邻近入口处加1个漏板均可改善排空情况、提高工作效率、降低试压成本。     

探寻散落民间的历史建筑的保护更新策略——以云南省保山市板桥镇光尊寺为例

通过偶遇云南省保山市板桥镇光尊寺,引发了对散落于全国各地相对保护价值不高、未被保护利用及现状上处于破败状态的历史建筑的保护更新策略的探寻。通过借鉴现代成熟的保护理念,总结出诸如政府扩大保护范围,加强保护力度和资金投入、采取合理的保护更新方式、与周边较大规模历史文化村镇形成连带关系开发利用等策略,以期对众多散落民间的历史建筑保护更新有一定的帮助。     

第二代GPS(Geometrical Product Specification and Verification)标准与计量体系中的不确定度管理

产品几何量技术规范与认证(GPS)是目前国际上最具影响力的标准与计量体系,贯穿于几何产品生命周期的全过程。为了实现从设计工程师头脑中的产品构思到真实产品转化过程的经济管理,第二代GPS以计量数学为基础,应用物理学中的物像对应原理,使用不确定度作为经济杠杆,以控制不同层次和不同精度功能要求的产品规范与认证,使产品控制和检验的资源能合理、高效地进行分配。本文重点对各种不确定度与GPS模型的关系,以及测量不确定度的评定与管理进行了介绍。为尽快赶上国际GPS标准与计量体系的研究步伐,建议我国自主开展第二代GPS标准与计量体系的专项基础研究,以创建一个能全面与国际接轨的、具有可操作性的、以虚拟智能控件为依托的GPS标准与计量体系,为我国民族工业特别是装备制造业的振兴提供重要契机。     

义务教育信息技术教材知识体系的设计与建构

义务教育阶段的信息技术课程是基础教育课程的重要组成部分。作为一门新兴课程,相应的教材建设面临各种问题和挑战。在基础教育课程改革的背景下,设计和编写理念新颖、结构合理、内容适当、切实可行的义务教育信息技术课程教材,是基础教育课程教材体系建设的重要任务之一。本文通过分析义务教育信息技术教材的现状,     

从设计取向看信息技术教材的基本类型

教材设计是课程设计中有关课程内容的选择与组织的具体化与产品化,其根本目的是产生具有最优化体系结构和最佳教学功能的教材。课程设计的基础、取向和内容选择,直接决定和影响着教材设计的思路和类型。因此,教材设计表现为一个动态的研究过程,需要在课程设计理论的指导下反复探索、研究与实践。     

层状地基中埋置管道动力阻抗函数的分析方法

目前地下管道已经广泛地被用于能源、市政和水利工程等领域中。寻求一种求解层状地基内埋置管道动力阻抗函数算法对管道-地基动力相互作用问题具有重要的意义和实用价值。针对横观各向同性层状地基,利用容积法,结合方程转换和精细积分算法,计算并分析层状地基中埋置管道的动力阻抗函数。通过与已有算法的对比算例验证了本体提出算法的准确性,并分析了层状地基的横观各向同性属性对地基中埋管动力阻抗函数的影响。分析表明,水平和竖直向杨氏模型的比值对地基中埋置管道的动力阻抗函数有着重要的影响,在实际工程中应予以考虑。     

星轮偏心误差对浮动式星型齿轮传动动态特性的影响

以太阳轮浮动式星型齿轮传动系统为研究对象,基于集中参数理论,建立了星型传动广义动力学模型,建模中考虑了齿轮制造偏心误差、时变啮合刚度以及间隙浮动机构等因素。采用数值解法对系统的动力学微分方程进行求解,获得了系统的受迫振动响应,利用时间历程、相平面、Poincare截面图及Fourier频谱分析了系统的动态特性。着重研究各星轮偏心误差及间隙浮动机构对星型轮系动态特性的影响规律。结果表明:星轮偏心误差增强了系统振动;不同位置、不同数量的星轮偏心误差作用,对应的系统动态响应不同;间隙浮动结构影响了系统的稳定性,不利于振动噪声的控制。     

基于信息扩散近似推理的农业干旱预测模型

将信息扩散近似推理技术应用于农业干旱预测中,信息扩散近似推理将样本点转换成模糊集,部分弥补了由于数据的不完备性所造成的信息空白,并可以将样本中的矛盾模式转换成兼容模式.借助信息扩散近似推理模型,利用农业干旱历史灾情序列对未来年份农业产量进行预测,估算减产程度.实例表明,该模型能在小样本条件下,充分挖掘数据信息,较好的预...