“锈丽江山”的立体构成研究

整个传统茶壶知识结构体系中,茶壶是一个实用性的器皿,但是有很多国内外大师在以审美为目的的概念茶壶上也做了颇多的研究与创作,这使得茶壶慢慢形成了有自身体系的一套艺术形式。因此,本文从概念茶壶出发,凭借立体构成的方式,以此来分析构成在茶壶中的应用。试图以茶壶为载体,以构成方式来塑造,开拓出陶瓷艺术在纯艺术理论与构成主义相结合的新方向,并尝试形成一套新的茶壶构成艺术样式。     

滇中城市群城镇用地扩展驱动因素综合影响分析

城镇用地的扩展受到多种驱动因素的综合影响.本文以2009—2015年滇中城市群土地利用数据和社会经济统计数据为基础,基于结构方程模型构建了滇中城市群城镇用地扩展驱动因素综合影响模型,定量分析了各驱动因素对城镇用地扩展的影响路径、直接影响、间接影响及总效应,进而揭示了驱动因素对城镇用地扩展的综合影响及驱动机理.结果表明:第二产业产值、总人口、固定资产投资额、人均GDP对滇中城市群城镇用地扩展的总效应分别为0.83、0.62、0.55和0.46,是滇中城市群城镇用地扩展主要驱动因素;总人口主要通过影响第二产业产值、人均GDP和固定资产投资额间接影响城镇用地扩展,影响路径分别为0.32、0.15和0.52,并且总人口的间接影响大于直接影响;固定资产投资对城镇用地扩展的直接影响(0.63)最大,而第二产业产值对城镇用地扩展的间接影响(0.83)最大.     

基于双“泥质指示因子”的砂泥岩薄互层饱和度模型

砂泥岩薄互层的电阻率受泥岩影响,导致直接应用阿尔奇公式计算的含油饱和度偏低.针对砂泥岩薄互层内部沉积结构特征,将储层看作多个不同岩性薄层交互分布的层状介质,考虑层间耦合与层内泥质的共同导电效应,提出了一种横向、纵向双"泥质指示因子"导电等效模型,由此建立了砂泥岩薄互层饱和度计算模型.通过处理分析实际测井资料可知,利用该模型计算的含水饱和度比阿尔奇公式计算结果低10%~20%,更接近于岩心试验分析结果.研究表明,新建立的饱和度模型可降低薄互层层内及层间泥质对含水饱和度计算的影响,适用于砂泥岩薄互层测井资料的处理解释,对于厚砂岩层同样适用.      

先进理念是创新工作的先导

一、先进的理念是解决企业深层次矛盾的金钥匙近年来,国企改革呼声从上到下日渐增强,但其实际进程不尽人意,多数国有企业的整体素质还没有明显增强。国企改革之所以遇到重重阻碍,企业界人士普遍认为存在三个问题:一是体制、机制问题;二是分配激励问题;三是观念和文化素质问题。其实,造成体制僵化、机制不灵活、分配制度缺乏应有的激励作用的根源恰恰在于这些制度的设计者和执行者(政府及其管理部门、企业经营者及各级领导干部)思想观念的落后。制度是理念的物化存在形式,没有正确的理念,就没有科学的制度。所以,理念高于制度,理念是第一竞争…     

树立科学发展观 搭建全员创新平台

一、以市场为导向,明确企业的发展战略邢机是始建于1958年的国有大型企业,经过40多年的建设,不仅创造了历史上的辉煌,也享有中国轧辊龙头企业、世界轧辊五强的美誉。上世纪90年代后期,发展速度减缓,市场份额萎缩,经济效益下滑。2000年10月,新组建的邢机领导班子,认真分析了企业     

PCB电路电磁脉冲效应混合仿真方法

电磁脉冲作用于屏蔽腔内的微带线电路的过程十分复杂。目前已有的研究存在局限,缺少将场分析与电路分析结合起来的研究方法。通过一个混合模拟方法计算了电磁脉冲辐照下的含屏蔽腔的微带线电路上的耦合电压。该方法通过建立腔体与微带线的电磁拓扑模型,利用BLT方程计算得到电磁脉冲在微带线上的耦合电压,结果表明电场强度为1 000 V/m的电磁脉冲会在微带线终端产生1.5 V左右的耦合电压。通过电路仿真软件仿真计算了外辐射场对电路工作状态造成的影响,外辐射场在300 V/m时会影响信号放大电路的正常工作。     

河南黄河水资源开发利用存在的问题与对策

河南省自50年代开始引黄以来,黄河水已成为沿黄地区供水的支柱水源,是沿黄地区经济发展的命脉,在全省社会经济发展中占有举足轻重的地位。 一、河南黄河水资源概况 河南省黄河流域多年平均降雨量466mm,多年平均水资源总量为60.4亿m~3,其中地表水资源量47.4亿m~3,地     

数字岩心技术测井应用与展望

分别从数字岩心的建模、岩石物理属性模拟及数字岩心技术在测井领域中的应用等3个方面介绍了数字岩心技术。介绍了2种建模方法——物理实验方法和数值重建方法,指出其各自优缺点。提出了数字岩石物理实验的概念,基于数字岩心进行岩石电性、声学特性、核磁共振特性及渗流特性等数值模拟实验。重点探讨了数字岩心技术在测井领域中的应用——定量分析低电阻率的成因、确定碳酸盐岩储层的饱和度指数、建立测井解释模型等。指出了数字岩心技术在测井领域的发展方向。     

基于长短时记忆网络的旋转机械状态预测研究

作为深度学习算法的一种,长短时记忆网络越来越成为时间序列预测的重要手段,简要阐述长短时记忆网络的基本原理,并将其应用于旋转机械状态监控领域,以轴承数据为样本进行仿真,针对轴承数据的非平稳性,运用经验模态分解方法将其分解为平稳信号,并计算其本征模态分量能量熵作为状态特征,通过计算长短时记忆网络对旋转机械状态单步预测的结果,并与支持向量回归机模型的预测结果进行比较,证明长短时记忆网络在旋转机械状态预测方面可以取得比支持向量回归机更好的效果。     

基于D-S证据理论的故障诊断方法

采用信息融合的方法,对高功率微波打击后的装备进行故障诊断。使用D-S证据理论,将信息融合应用于高功率微波(HPM)效应的故障诊断中,并用实例进行了仿真分析。结果表明：采用信息融合方法来诊断高功率微波效应后的故障是有效的,随着融合次数的增加,故障诊断的确定性增大,该方法提高了故障诊断的正确率。