磁流变液屈服应力测试装置温度场优化

磁流变液（magnetorheological fluid,MRF）屈服应力测试装置在工作运行过程中产生了大量的热,导致测试装置温度升高,屈服应力测试精度下降的结果;同时对磁流变液特性也造成了很大的影响。课题组基于FLUENT软件对测试装置进行仿真分析,以提高测试精度。首先,设计屈服应力测试装置,建立包含漆包线、装配间隙等特征的测试装置温度场模型;其次,对测试装置进行网格划分并运用仿真软件对温度场变化进行模拟研究;最后,在仿真模型的基础上,对漆包线绕组综合热导率和测试装置装配间隙进行分析。研究得到了温度对装置的影响规律,确定了最佳综合热导率及装配间隙;并确定该装置测试屈服应力时的最佳温度场。温度场研究提高了该装置对屈服应力测试的精度。     

基于喷墨打印技术的微小粒子发生器

在分析现代喷墨打印技术机理的基础上，研制了一台基于喷墨打印技术的微小粒子发生器。大量的实验结果表明，这种发生微小粒子的方法是简单可行的。     

解析财税“刚柔错位”

1994年的分税制改革新老体制并行 ,基数法和税收返还承认和保护了地方既得利益 ,铸就了刚性财政体制的根基。在近十年的运行中 ,不合理的财政体制在全国范围内得到了固化 ,使应当具有柔性的财政体制刚性化。长期以来 ,层出不穷税收优惠政策使本应具有法律刚性的税收变得十分柔软。财税刚柔错位给我国社会经济带来极大危害 ,已到非改革不可的地步了。从表层看 ,矫治财税刚柔错位涉及完善分税制和转移支付制度、坚持依法治税等财税重大问题 ;从根本上讲 ,矫治财税刚柔错位必须按照市场经济的要求对我国政府及政权结构进行重大改革。     

正确认识和处理学校建设和发展中的若干关系

认为正确处理好建设和发展中的提高水平与加固基础、扩充规模与发掘内涵、物质激励与事业激励、体制创新与再造文化等方面的关系 ,是学校实现全面腾飞的根本保证     

微分方程零解的稳定性与不稳定性的一个判定定理

在已知导函数 d V/dt负定的情况下 ,通过 V( t,x)函数的符号性质判定微分方程零解的稳定性与不稳定性 ,并举例说明了定理的应用性     

耗散结构视角下的矿业城市产业转型路径

针对矿业城市产业结构现状,以耗散结构理论为依据,对政府政策、投资环境、中小企业、技术创新、人才培训等环节在产业转型中的作用进行了分析,阐述了产业耗散结构的形成机制。     

韩村河村的发展经验对辽宁省新农村建设的启示

社会主义新农村建设是解决“三农”问题,全面建设小康社会的重大战略举措。作者根据对新农村建设的先进典型村—北京市韩村河村的调查研究,总结了该村建设新农村过程中依靠优秀带头人、大力发展建筑业带动当地农业生产发展、农村经济繁荣、农民富裕的成功经验,指出应采取诸如选拔好带头人、重视培育和发展龙头企业、根据地方特色搞好规划、用现代工业的理念谋划农业的新发展、加强农村基层的党组织建设等政策措施,以促进辽宁省这样一个老工业基地的社会主义新农村建设。     

论市场秩序的本质与作用

市场秩序在本质上是一种利益和谐、竞争适度、收益共享的资源配置状态和利益关系体系。因此,治理市场秩序的重心不应当是目前流行的简单的行政处罚或道德教化,而应当是在必要的法制建设、行政管理及制度完善的基础上,进行利益关系的重构和协调,消除各种经济主体之间、政府之间和政府与各种社会经济主体之间的利益冲突,从而实现利益和谐及利益和谐条件下市场秩序的和谐。     

Penalized likelihood regression: General formulation and efficient approximation

The authors consider a formulation of penalized likelihood regression that is sufficiently general to cover canonical and noncanonical links for exponential families as well as accelerated life models with censored survival data. They present an asymptotic analysis of convergence rates to justify a simple approach to the lower‐dimensional approximation of the estimates. Such an approximation allows for much faster numerical calculation, paving the way to the development of algorithms that scale well with large data sets.     

Smoothing spline Gaussian regression: more scalable computation via efficient approximation

Summary.  Smoothing splines via the penalized least squares method provide versatile and effective nonparametric models for regression with Gaussian responses. The computation of smoothing splines is generally of the order O ( n ³), n being the sample size, which severely limits its practical applicability. We study more scalable computation of smoothing spline regression via certain low dimensional approximations that are asymptotically as efficient. A simple algorithm is presented and the Bayes model that is associated with the approximations is derived, with the latter guiding the porting of Bayesian confidence intervals. The practical choice of the dimension of the approximating space is determined through simulation studies, and empirical comparisons of the approximations with the exact solution are presented. Also evaluated is a simple modification of the generalized cross-validation method for smoothing parameter selection, which to a large extent fixes the occasional undersmoothing problem that is suffered by generalized cross-validation.