增材制造的研究现状与发展趋势

增材制造（Additive Manufacturing,AM）技术,直接将材料逐渐叠加形成所需要的零件,也称作3D打印,是目前国内外研究的热点,也有人将其称为引起第三次工业革命的新兴制造技术。回顾了增材制造的发展历程,介绍了增材制造的主要类型,论述了国内外发展现状,分析了增材制造的关键技术、发展中的关键问题及其发展趋势。     

基于图学教育的学科分类研究简

图学教育是研究、传承人类文明发展、创新的平台,生命不息图学教育不止。定义了图学教育和相关学科的概念,研究了支撑图学一级学科和学科分类的科学依据,论述了提高图学学科地位的必要性。分析了建设创新型国家、世界强国、文化大国对图学教育高层次人才的需求,展示了图学教育未来的发展趋势。     

中国铸造新技术发展趋势

在评介工业发达国家铸造技术发展现状和中国大陆铸造技术发展现状的基础上,从铸造合金材料、铸造原辅材料、铸造合金熔炼、砂型铸造、特种铸造、铸件质量保障和铸造信息化七个方面概括描述了近期可以看到的中国大陆铸造技术的发展趋势.     

论现代双线干油集中润滑系统的高压化趋势

本文论述了双线干油(脂)集中润滑系统的发展简史和现代高压双线干油集中润滑系统,并对低压(138bar)、中压(210bar)和高压(400bar)系统的管路内润滑脂滞留时间及它们的综合投资费用和经济性等进行了分析比较,阐明了其高压化趋势的原因。     

复种指数遥感监测研究进展

复种指数是对耕地资源利用状况的一种度量,其对于指导农业生产及研究气候变化等具有重要意义。利用遥感技术进行复种指数监测,不仅客观、高效、低成本,而且可以获取更佳的空间分布信息,近些年已成为农业遥感领域的研究热点。对复种指数遥感监测进展进行了综述:首先归纳和梳理了已有的几种复种指数遥感监测方法,并分析了各种方法的优缺点;然后在总结该领域研究现存关键问题的基础上,探讨了未来的发展趋势:(1)在内容上丰富,加强特殊的作物熟制信息监测;(2)在空间上拓展,加强地形复杂区域的复种指数监测;(3)在时间上延伸,加强复种指数长期的动态变化监测。     

鄱阳湖近60年天然入出湖径流特征分析

依据鄱阳湖流域“五河”7个入湖控制水文站及出湖湖口站观测资料,对其中人类活动影响较大的李家渡、柘林站进行径流还原,得到7个入湖站和出湖站1953～2011 年天然径流序列。综合采用多种方法对各站径流序列进行了分析。结果表明：李家渡站年径流量比以往研究结果增加25%左右,且枯水期增加更明显,与上游站点天然径流演变规律更具有一致性;“五河”各站天然径流量的年际变化和年内分配总体上具有相似性;入、出湖各站径流年内分配极不均匀;1953～2000年,入、出湖各站径流均呈现小幅度上升趋势,但21世纪以来各站径流量处于下降趋势;各站年径流序列存在33~35 a的变化主周期,与流域年降水量变化主周期基本一致。研究结果可为鄱阳湖流域水资源的合理开发和科学管理提供参考依据。     

广西水资源近年来变化趋势及可利用水资源潜力分析

对近10年来广西降水量、水资源总量以及用水情况进行了统计分析,并在此基础上对广西各地级市水资源潜力进行了计算与评价,结果表明：（1）全区水资源量受降雨量的影响较大,近10年来全区降水量、水资源量呈现下降趋势,用水量呈上升趋势;（2）各地级市由于经济发展以及用水结构不同,近5年来用水量变化不一,其中柳州、桂林呈明显的下降趋势,南宁、贵港上升趋势明显;（3）广西可利用水资源潜力比较大,多数行政区等级为较丰富及以上,其中梧州最多,达到10973．81m3／人,钦州、玉林、北海为缺乏和较缺乏地区,其中玉林最少,仅有247．8m3／人;（4）广西地区间可利用水资源潜力存在巨大的差异,在进行经济人口布局规划时应合理考虑。     

淮安市地表水水质变化趋势分析

应用季节性kendall检验法,对2000—2009年淮安市主要水系河流的地表水水质指标变化趋势进行分析评价。结果表明:随着近年来淮河流域水污染防治力度的加大,以及对洪泽湖作为南水北调东线工程输水主干线自身的治理,淮安市境内的主要河流湖泊总体水质略有好转,由于淮河入海水道水功能区划的调整,入海水道总体水质有所下降,而洪泽湖水体TP含量呈逐年上升趋势,其他水体水质总体变化不大。     

运动控制技术及其相关技术发展研究

阐述了运动控制技术的涵义,并从电机技术、控制器、控制策略等几个方面综合介绍了运动控制技术及其相关技术的现状与发展趋势。     

Finding the number of clusters in ordered dissimilarities

As humans, we have innate faculties that allow us to efficiently segment groups of objects. Computers, to some degree, can be programmed with similar categorical capabilities, which stem from exploratory data analysis. Out of the various subsets of data reasoning, clustering provides insight into the structure and relationships of input samples situated in a number of distributions. To determine these relationships, many clustering methods rely on one or more human inputs; the most important being the number of distributions, c, to seek. This work investigates a technique for estimating the number of clusters from a general type of data called relational data. Several numerical examples are presented to illustrate the effectiveness of the proposed method.