社工对于城市流动摊贩治理的介入

摊贩这个群体已经存在了数千年,涉及范围广,群体数量庞大,给很多人提供了就业岗位,弥补了城市就业的缺口,创造了很好的经济效益。以中国来说,摊贩经济收入高达1.14亿元,相当于总城镇就业33%创造了15%的GDP。流动摊贩具有门槛低、价格低廉、种类多样等特点,不仅满足了低收入群体的消费需求,更代表了地方文化,深受老百姓的喜爱。但是随着摊贩经济的发展,大量的三轮车堵塞了交通,果皮、油烟影响了市容市貌,低廉的价格破坏了市场经济秩序,没有食品安全保障还影响了大众的身体健康,所以治理摊贩变得十分迫切。

基于现场数据与神经网络的热工对象动态建模

基于神经网络可以建立热工对象的线性或非线性动态数学模型 ,在论述神经网络辨识与建模原理的基础上 ,通过对电厂现场数据的分析 ,分别建立了汽包水位相对于给水流量的线性数学模型和过热汽温相对于比值 β的非线性模型。基于神经网络建模计算速度快及模型精度高 。

两类热工对象动态特性的通用辨识方法

以传递函数为数学模型讨论了利用频域数据辨识有自平衡能力和无自平衡能力两类热工对象动态特性的通用方法,分别描述了阶次、积分环节数和各参数的辨识过程,并给出了两类热工对象的辨识实例,结果表明:该方法具有一定的精度和工程应用价值,其递推的特点使其对于热工对象动态特性的在线辨识也有参考价值。

灰色数列预测模型在热工对象模糊控制中的应用

针对现有很多热工过程控制系统“大时滞”特点与典型模糊控制器在应用中的不足 ,结合灰色系统预测理论在对连续时间事件预测的良好性能 ,该文基于热工过程控制输入信号的特点 ,建立了在线算法简单的灰色数列预测模型 ,仿真及其改进模型 ,并经仿真研究后证实模型具有较好的预测性能。该方法很好的一个特点是在线计算简单、易于硬件实现 ,可以推广应用在热工控制领域。

单相热工对象的一种解析——数值仿真方法

该文针对热力系统中常见的单相分布参数热工对象,建立了分布参数数学模型；在指定的控制微元内,通过对模型的假设和简化以及对系数T,X的常数化,并对该模型进行双拉普拉斯变换,获得了模型的解析解；并以此为基础,构造了单相分布参数热工对象的一种解析一数值混合仿真方法。利用此方法,既可以进行单相分布参数换热系统的动态过程分析,又能够完成此类对象的静态热力特性校核。与其他分布参数模型的处理方法相比较,该文的仿真方法不仅具有较高的运算精度,而且在较大的时间步长下也有非常好的数值稳定性。通过调节步长可以提高计算速度,以满足不同仿真目的的需要。

克里格估计方法在复杂热工对象动态建模中的应用

对于复杂多变的热工对象,难以建立较为准确的动态模型,这是影响动态控制品质的主要因素。对此,提出了运用空间统计学中的克里格估计方法来建立复杂多变的热工对象的自适应动态模型。该方法是一种基于样本数据的非参数回归建模方法,具有多维插值的形式,不需历史数据和模型训练,只需添加实时数据即可建立对象的自适应动态模型。通过对Mackey-Glass混沌时间序列的预测仿真和实际电站锅炉NOx排放的动态预测,表明了该方法在复杂热工对象动态建模中的有效性。

热工对象时变系统的自校正预报

针对热工对象具有慢时变性的特点，提出一种将其近似为时不变系统的方法。利用该方法离线建立的系统预报模型，具有在线计算量大为减少的优点。并把单输入、单输出的多步自校正方法推广到了多输入、单输出系统。计算机仿真表明本方法是确实可行的。

劳伦斯法在热工对象动态特性辨识中的应用

描述了利用劳伦斯法由频域数据进行传递函数拟合的过程,并采用该法对分轴燃气轮机在三个运行工况下的传递函数进行了拟合,拟合结果与实验结果在各工况下都有较好的吻合,说明劳伦斯法是可信的;此外,又采用辨识与数字仿真相结合的方法对拟合结果进行了简化,获得了与实验结果相符的简化模型。

基于小波去噪的热工对象鲁棒辨识

文章指出对于热工对象动态特性采用传递函数的模型表示方法存在未建模动态。把现场数据中存在的未建模动态成分和其它随机噪声视为有色噪声。分析了有色噪声导致的模型辨识有偏性。利用小波优越的多分辨率分析特性去除现场数据中的有色噪声,有效提高了模型辨识的精度和算法的鲁棒性。

养老机构中护工对护理分级的认知调查

目的了解养老机构中护工对护理分级的认知情况,分析存在的问题,提出改进措施,以提高护理分级质量。方法采用自行设计的问卷对122名护工进行有关护理分级及其内容方面的调查。结果护工对护理分级、护理分级的依据和全照顾护理(介护)项目认知程度相对较高,其余项目认知较低;不同工作年限、文化程度的护工,对护理分级的认知情况差异无统计学意义(P>0.05)。结论护工对护理分级认知不足,应加强其专业训练与教育,从而提高其对护理分级内容判断的准确性,提高护理服务的效果及病人满意度。

热工对象模型降阶的一种时域算法

对高阶状态方程描述的热工对象,若使用通常的降阶方法,将会有很大的计算工作.本文从对象的输入输出特性出发,对于一类指定的降阶模型,证明了可以用二步线性最小二乘求得降阶模型的参数,方法简单.计算实例说明降阶模型较好地重现了原型的响应特性.

面积收缩比相同条件下不同体型齿墩式内消能工对管道内部水力特性的影响

为研究同一面积收缩比情况下不同体型齿墩式消能工对管道内部水力特性的影响,采用物理模型试验与理论分析相结合的方法,分析了5种方案消能工的消能率、过流能力、时均压强和脉动压强的变化特征。结果表明,面积收缩比相同时,方案3消能率最小,齿墩高度比不等于0.5时消能率随齿墩高度增加而增大,流量系数的变化规律则相反;时均压强系数在消能工进口处骤降,并在距离消能工进口4 D处逐渐恢复至稳定,但比消能工进口处低2.5~2.8,表明齿墩高度比对时均压强系数影响较小;脉动压强系数沿程基本呈双峰分布,双峰分别位于消能工进口和出口附近,第二个峰值最大值及最小值分别是方案2、3。综合分析后知方案2最佳,为推荐方案。

Matlab实现热工对象的模糊神经控制

实现了对锅炉汽包水位的参数自调整的模糊神经控制 ,通过Matlab对其实现了控制系统的仿真 ,并且在被控模型参数有变化的情况下 ,讨论了该控制方法的鲁棒性。结果表明 ,与传统的PID方法相比 ,其控制性能更为优越。

孙俍工对外国文学的译介与借鉴——以日本文学为中心

中国现代作家、教育家孙俍工,与外国文学有着不解之缘。20世纪20-30年代,孙俍工对世界文坛状况尤其是日本文坛和文论进行了一系列的译介。他或编著世界各国著名作家的传记,或根据自己的学习研究乃至教学需要将外国(主要是日本)的文艺理论著作译介到国内。他还根据日本作家武者小路实笃的《一个青年的梦》创作了剧本《续一个青年底梦》。孙俍工的教育思想、教育理念与外国文学也有密切的联系。

阶跃面积法热工对象特性辨识及工程自动控制系统仿真

对能源需求的日益增加促进了电力工业的发展,增加了对高参数、大容量机组的需求。大机组的自动控制系统结构更加复杂,机组的安全经济运行更为重要,因此对工程控制系统设计人员和现场人员提出了更高的要求。掌握被控对象特性(即数学模型)是确定最佳控制参数、设计合理系统的基础。而建模后对复杂的控制系统用现在的经验分析法确定其合理性及其调节品质已远远不足。新的研究方法即控制系统仿真法,可以研究系统的合理性及不同扰动下调节系统的特性,并可得到最佳的调节器参数,成为现代很实用的一门技术。因此我们进行了热工对象的特性辨识及自动调节系统仿真的研究。

遗传算法在热工对象辨识中的应用

根据热工对象的特点,经验性地将热工对象进行了模型结构分类,采用了一种改进的自适应遗传算法对模型参数进行辨识,在此基础上编制了带有图形用户界面的热工对象MATLAB辨识软件。通过来自电厂SIS系统的实际运行数据对辨识软件进行了验证,结果表明了辨识软件的实用性和有效性。

拱坝中孔平底与跌坎窄缝消能工对比试验

结合大花水水电站中孔泄水道的水力学模型试验,对拱坝泄水中孔平底和跌坎两种窄缝消能工进行了对比试验,指出:平底窄缝消能工水流冲击工作弧门支铰,水舌纵向拉开不够充分,不能满足工程需要;跌坎窄缝消能工水流不冲击弧门支铰,且水舌纵向拉开长度明显增大,在各种水头下均能形成形态良好的窄缝水舌,解决了该泄水道的高速水流问题。

基于最小资源分配网络的热工对象辨识

建立热工过程的全局非线性模型是热工控制系统全局优化的基础,而静态神经网络难于对非线性动态过程进行建模。资源分配网络(RAN)可以动态调整网络参数,而扩展卡尔曼滤波器(EKF)算法可加快收敛速度。将上述方法有机地结合起来,在此基础上加入剪枝策略和滑动窗口RMS准则,形成了改进的最小资源分配网络(MRAN)。将改进方法应用于典型热工过程的非线性动态建模中,仿真结果表明MRAN网络结构紧凑,建模精度高,适合于在线应用。最后分析了网络初参数对其性能的影响。

无主患者的回家路——医务社工对于弱势群体社会支持介入

一、背景介绍（一）基本情况案主老童（化名），47岁，未婚，贵州黔西人，文盲。今年5月10日，晕倒在路边，被“120”送到医院抢救，诊断脑出血。（二）家庭情况父母去世，老童自小离家打工，未婚，逢年过节回家。与家人关系疏远，尤其自母亲去年去世后，常与哥嫂发生冲突。

外来渔民工对舟山近海渔业的影响

在2008年7月至2008年8月,作者对舟山近海渔业的生产、管理等行业的管理部门采访调查,对从事舟山近海渔业生产一部分渔船、船老大和渔业劳动力的抽样调查,取得丰富的第一手资料,掌握了在舟山近海渔业生产的渔业劳动力,特别是外来渔业农民工从事舟山渔业生产的基本情况。结合检索的相关资料,进行综合分析,得出现阶段外来渔业农民工对舟山近海渔业存在着的明显的正、负面双重性影响,即外来渔业农民工既为舟山近海渔业发展做出巨大贡献,又对舟山近海渔业存在着严重的负面影响。