基于区间不确定性的多学科过程分解方法

为了减少基于区间不确定性的多学科设计优化的计算成本,提出了一种面向多学科设计优化的分解方法。建立考虑同一学科多次执行的耗时差异性的过程分解优化模型;基于对学科间的耦合度和各学科复杂度的定义,构造耦合强度设计结构矩阵和学科计算成本矩阵,以评价系统的耦合强度和计算成本;进而构建基于遗传算法的寻求整体计算成本最小分解方案的流程;以飞行器的不确定性多学科设计优化为算例对上述方法进行了验证。通过四个分解方案的对比,说明该方法能够显著减少整体计算成本,且更具普遍性和易操作性。

基于工作过程分解的GMDSS设备实操训练法

针对高职船舶驾驶专业在进行技能训练的过程中,教学与实践不能完全融合及实际适用性差的问题,对"GMDSS综合业务"和"GMDSS设备实操"两部分内容进行课程内容及结构的重构与建设,将实际通信工作过程分解成六个工作(任务)环节,设定不同的实操训练情境和学习任务,可以引导学生在设定的工作环境下利用各种船舶通信设备完成不同的通信任务,提高学生综合操作能力及职业适应性,培养学生职业适应能力。

工业废气与经济发展的过程分解模型研究

通过建立过程分解模型研究中国工业SO2、烟尘以及粉尘的产生量、处理率与经济发展之间的动态演进关系。结果表明,工业SO2、烟尘以及工业粉尘的产生量与GDP之间有正相关关系,其处理率与GDP之间呈现多重倒S型曲线关系。对污染物排放量影响因子的分析结果表明,规模效应促使污染物产生量增加,技术效应不仅可以减少污染物产生量还可以提高污染物处理率,另外,环境政策、管理方式以及员工素质都对污染物的排放量有一定影响。

基于过程分解的顶岗实习质量控制方法

顶岗实习质量是决定高职教育质量的重要因素。文中运用过程管理的思想和方法,将高职顶岗实习过程分解为准备、实施、评价三个子过程,然后分别从学校、学生、实习单位三个角度提出了质量控制的重点项目和内容,通过对顶岗实习过程的控制来保证其质量。

一种基于过程分解的工作量估算模型

专家估算在工作量估算的实际运用中得到广泛的应用,但人们对其估算过程的透明性提出了更高的要求。针对专家估算在这方面的不足,本文提出了一种支持专家估算和类比估算的框架模型,借助Delphi方法,基于过程的分解来减小估算人员的主观影响。该框架简单实用,灵活性强,通过增加估算过程中客观因素的记录,使得估算过程具有较强的透明性和可重复性,适合软件组织实施和推广。

雷达结构并行设计过程分解方法初探

雷达结构设计实施并行工程必然会增加设计过程的复杂程度和管理难度。对设计过程合理地分解可以减轻或消除各种设计影响因素之间的相互耦合。分解的关键是耦合任务集的识别。本文基于图论的有关理论和代数矩阵方法 ,提出一种雷达结构并行设计过程的分解方法。最后给出一个此法在雷达结构设计过程分解中的应用例。

多尺度空间同位模式挖掘的点过程分解方法

空间同位模式挖掘旨在发现多类地理要素或事件频繁互邻近形成的关联规则,对于理解复杂地理现象内在发生机理具有重要价值。针对现有基于关联规则的空间同位模式挖掘方法难以对地理数据特性(如多尺度性)进行有效建模的缺陷,本文提出了一种基于点过程建模与分解的多尺度空间同位模式挖掘方法。首先通过构建一个随机变量将多类要素实例分布数据表达为混合空间点过程,并引入一个非参统计指标对同位模式进行特征尺度判别;基于此,定义一种条件概率密度分布函数,利用点过程分解思想挖掘多尺度空间同位模式及其实例分布。试验分析结果表明本文方法可以准确挖掘空间同位模式在不同尺度的空间分布形态,并且有效降低了人为设定参数的主观性。

聚焦过程分解 推动班本课程建设

幼儿园课程建设是一项艰巨而复杂的工作,需要幼儿园教师的通力合作,调动各方面的积极性。本文聚焦班本课程建设中较为凸显的问题,从精力分配、计划制定、记录方式和研究氛围四个方面的问题入手,提出了解决策略,将推动班本课程建设的过程进行逐步分解。

微量元素对土壤有机质分解过程的影响及机制分析

土壤的肥沃在于其中所含有的有机质。其将如何分解,各种环境因素的影响所致。而本次研究的焦点,便锁定在微量元素对土壤中有机质分解过程的影响力上。在这个研究中,挑选的土壤样本都富含着多种微量元素,例如铁、锌、铜等等。一系列的控制实验参与其中,对比了在有无微量元素的参与下,土壤有机质的分解过程有何不同。由此获知,加入微量元素能推动土壤有机质分解的速度,尤以铁和锌为甚。更深一步探讨其机制,可能为微量元素催化有机质氧化反应,使分解效率大大提升。此外,微量元素也能改变土壤微生物的种群结构,利于那些能高效分解有机质的微生物种类的生存和繁殖。总的来说,微量元素对土壤有机质的分解过程有明显的促进作用,但其具体机制还需要进一步的研究。本研究对于理解土壤生态系统的微量元素循环,以及进一步优化农田土壤的肥力管理,具有重要的理论意义和实际应用价值。

凝灰岩遇水分解过程微细观结构参数敏感性分析

为了研究凝灰岩遇水分解过程微细观结构参数,确定描述分解过程的敏感指标,开展了微细观结构试验和微细观结构参数敏感性分析。首先采用微细观结构试验方法测定原状未分解和不同分解时间的凝灰岩的微细观结构参数,然后利用敏感性分析方法研究各微细观结构参数对分解时间的敏感性。结果表明:随着分解时间的增大,颗粒的圆度值越来越小,颗粒分布分维数越来越大,孔隙度逐渐增大,孔隙分布分维逐渐增大,欧拉数逐渐减小;在遇水分解过程,颗粒的形状趋于圆形的程度降低,颗粒团聚的程度降低,颗粒凌乱化程度增大,岩石结构愈加松散,凝聚趋势减弱,宏观上表现为岩石的强度降低;颗粒分布分维和孔隙分布分维对分解作用时间不敏感,不利于测度分析变化情况,而欧拉数过于敏感,微小的分解时间变化将带来较明显的欧拉数变化,指标分析结果容易产生较大的误差,因此可选用孔隙度作为凝灰岩分解过程的敏感指标。

鄱阳湖湿地3种优势植物枯落物分解过程及碳氮同位素分异特征

植物枯落物分解是维持湿地生态系统能量流动、物质循环和养分平衡的关键生态过程。于2017年11月—2018年4月在鄱阳湖湿地开展野外原位分解实验。利用分解袋法对3种优势植物芦苇(Phragmites australis)、南荻(Triarrhena lutarioriparia)和薹草(Carex cinerascens)枯落物纤维素和木质素分解过程和δ^(13)C、δ^(15)N分异特征开展了模拟实验研究。结果表明:芦苇、南荻和薹草枯落物的纤维素和木质素的分解速率、干物质残留率以及δ^(13)C、δ^(15)N差异性极显著,造成这种差异的主要原因是不同种类植物枯落初始化学特性的不同,尤其是C/N和木质素/N的不同。枯落物中纤维素和木质素的分解速率都表现芦苇最大,薹草次之,南荻最小。Olson负指数衰减模型能非常好地模拟和预测3种植物枯落物的分解过程。伴随分解过程,3种植物枯落物δ^(13)C上下波动,总体上呈显著降低的趋势,而δ^(15)N则都呈现波动性的略有升高趋势,这说明在枯落物分解过程的不同阶段内,受枯落物基质质量和微生物代谢活动的双重影响,^(13)C与^(15)N既有释放也有富集。δ^(13)C与枯落物纤维素和木质素分解速率都有极显著的正相关关系。δ^(15)N与分解速率相关性不显著,这说明除了氮元素的迁移转化外,还有其他因素影响δ^(15)N的变化。本研究有助于加深枯落物分解过程中基质质量调控机制的认识,深化对鄱阳湖湿地生物地球化学循环过程的科学理解。

ALCAR模型与叠加过程的分解

本文提出一种多变量时间序列分析的数学模型—待定线性组合自回归模型（ALCAR（n）），数字仿真分析表明在未知信号及噪声特性参数条件下，ALCAR（n）模型分析可以高精度地估出叠加过程中各信号的自回归参数以及高精度地将各叠加信号分解开。

力学矢量分解中的“过程分解”和“最终分解”

图1所示为一静止光滑斜面上用水平绳系住一重为 G 的小球,斜面倾角为a,试用重力分解求绳子拉力.按惯例,将重力按图2分解,得绳子拉力 F-Gtga。但有人采用图3（a）,先将 G分解为 F’、N1,采用图3（b）,再将 F’分解为 F、N2。

三江平原典型湿地枯落物早期分解过程及影响因素

枯落物分解是湿地物质循环和能量流动的关键环节，是维持湿地功能的重要过程之一。采用分解袋法对三江平原3种典型湿地植物枯落物分解过程及影响因素进行了研究。研究表明，在164d实验过程中乌拉苔草分解速率始终最快；在分解前103d中毛果苔草分解速率大于小叶章，但在103～164d间小叶章分解速率大于毛果苔草；分解164d，小叶章、乌拉苔草和毛果苔草枯落物的失重率分别为初始重的31．98％、32．99％和28．91％。分解过程中小叶章和毛果苔草枯落物中有机碳浓度波动较大，而乌拉苔草枯落物中持续下降；3种枯落物有机碳绝对含量都表现为净释放。小叶章枯落物中N浓度波动较大，绝对含量发生净释放；毛果苔草枯落物N浓度持续增加，绝对含量净增加；乌拉苔草枯落物N浓度先增加后减少，绝对含量发生净释放。3种枯落物中P浓度都先迅速下降后缓慢上升，绝对含量都表现为净释放。3种枯落物中C／N和C／P也相应的发生变化。小叶章和乌拉苔草枯落物分解速率与枯落物C／P显著相关，而毛果苔草枯落物与枯落物N浓度显著相关；对应3种枯落物分解速率的主要环境因子分别为土壤含水量、土壤容重和土壤温度。3种枯落物分解速率和营养物质含量动态受到枯落物自身质量和温湿条件、周围环境营养状况等自然环境条件的共同影响，相比而言，受枯落物质量的影响更大。

关帝山华北落叶松林凋落物分解过程及其养分动态

采用野外凋落物收集器法和埋置凋落物分解袋法,对关帝山林区华北落叶松林凋落物的数量和组成、年凋落过程、不同埋置层凋落叶分解速率和营养元素动态进行了分析。结果表明:华北落叶松林年凋落物总量为19.15.thm-2.a-1,其中树叶占35.7%,树枝占54.4%,花果占6.7%,树皮和杂物占3.1%。凋落物逐月动态变化为单峰型,10月为年凋落量高峰期,但各成分的凋落进程不同。华北落叶松林凋落物残留量均值为9.803 t/hm2,凋落物分解常数为1.95;凋落叶在不同埋置层的分解失重率有明显差异,凋落叶的周年平均失重率29.82%,分解半衰期1.5～2 a,分解95%需7～9 a;凋落叶分解过程中,氮磷钾元素含量表现出不同的动态过程,其中氮素的年动态变化总体上属于富集过程,到后期开始出现下降,磷素的年动态变化表现为7月份前下降,之后出现快速富集,到生长季末期富集过程变缓,钾素的年动态变化表现为持续下降过程,不出现富集过程。

烤烟烟叶叶片及其烟梗的热分解过程和动力学

为了解烟叶叶片及其烟梗的热分解特性,采用热重分析研究了烤烟烟叶叶片和烟梗样品在氧化气氛中的热分解过程,并运用Coats-Redfern法和Malek法对样品在经历了吸附水的蒸发过程以后的各热失重阶段进行了动力学分析。结果表明:①叶片样品的热分解主要包括5个热失重阶段,而烟梗则表现为9个热失重阶段;②除了在吸附水的蒸发和烟草生物聚合物的热氧化降解阶段有相似的质量损失率外,两种样品其余的各失重阶段的质量变化明显不同;③两种样品的大部分热失重过程可用F1动力学模型进行模拟;与叶片样品相比较,除热氧化降解阶段具有相同的活化能外,其余各阶段烟梗具有更高的动力学参数。

杉木人工林凋落物量及其分解过程中碳的释放率

根据定位观测的数据,探讨了杉木人工林凋落物量及其分解过程中碳素释放率.结果表明,14～16年生杉木人工林平均每年约有1 201.24 kg*hm-2凋落物,其中以针叶为最多,占凋落物总量的69.8%,其次是小枝,占24.54%,落果和其它碎屑物质仅占5.63%.不同组分的碳素含量高低顺序排列为:针叶＞落果＞碎屑＞枯枝,变异系数在3.36%～8.24%之间.针叶、枯枝的碳素含量均随时间的推移而下降,而其释放率均随时间的推移而增大,针叶中碳素的释放速率明显高于枯枝中碳素的释放速率.凋落物中碳素的释放规律与总干物质的分解速度并不完全一致.杉木人工林年凋落物碳素释放量约为149.25 kg·hm-2a-1,占凋落时碳素量(548.24 kg·hm-2a-1)的27.22%.经一年的分解后,针叶释放碳素量为120.12 kg·hm-2a-1,占总释放量的81.03%,枯枝、落果及其它碎屑释放碳素量为29.13 kg·hm-2a-1,占总释放量的18.97%.

沉水植物黑藻早期分解过程及影响因素研究

分析了沉水植物黑藻早期分解过程及影响因素,旨在对衰亡沉水植物分解机理进行研究,同时也为环境条件变化下,沉水植物分解过程的响应研究提供参考。以期为衰亡期沉水植物的管理提供一定的科学依据。以湖泊常见沉水植物黑藻作为实验材料,进行为期64天腐解实验。对黑藻生物量的消减过程,以及黑藻内部碳氮含量的变化进行了分析研究。同时,模拟三个不同梯度的温度及营养条件,研究在环境因子改变的条件下,黑藻消减过程的变化。分析结果表明,黑藻腐烂分解过程具有明显的阶段性,残体内碳氮在分解过程中,表现为碳含量降低而氮含量升高。同时,黑藻分解速率与环境因素温度以及周边营养条件显著相关。

榕树叶片分解过程物质与能量动态变化研究

对榕树叶片分解过程中物质与能量动态变化研究结果表明 ,叶片分解过程中干物质量呈下降趋势 ,半分解期的理论值为 10 1d ,且与实测值十分接近。叶片分解过程中C含量前 5个月变化较小 ,随后呈下降趋势 ;N含量升高 ,C/N值下降。分解初期单宁含量迅速下降 ,而分解后期其含量相对稳定 ;随榕树叶片分解可溶性糖含量下降而粗蛋白质含量呈上升趋势 ;分解过程中可溶性糖含量与单宁含量均遵循指数方程变化 (P <0 .0 1)。榕树落叶分解的前 2个月其干物质量热值略下降 ,之后 2个月其干物质量热值开始上升 ,特别是在分解的第 4个月其干物质量热值迅速上升并达最大值 ,之后干物质量热值开始迅速下降。分解的第 1个月去灰分热值略下降 ,第 2个月开始上升 ,至第 4个月达 (半分解期 )最高值 ,之后去灰分热值呈下降趋势。

黎平县森林土壤分解过程中有机碳的动态变化

土壤有机碳是地球表层系统中最大且最具有活动性的生态系统碳库之一。近年来,全球变化使得土壤有机碳的动态变化日益成为全球有机碳研究的热点,也是国际全球变化问题研究的核心内容之一。通过对土壤样品在控制条件下进行的实验室培养,了解不同林型下土壤有机碳分解的动态变化。结果表明:各林型土壤有机碳含量均为中上层土壤明显高于下层;不同森林类型对土壤有机碳状况具有很大影响,并且对中上层土壤影响较大;土壤样品培养61天后,总土壤有机碳损失量是CO2累计释放量,大致在200～400mg/kg;从不同植被下的土壤有机碳平均日分解速率可以看出:分解速率呈相同的变化规律,前期分解速度快,后期速度变慢。即前期分解较快,前7天的分解量占61天分解总量的37%～41%,但不同林型土壤有机碳分解呈现不同的变化,总体分解趋势是灌木林>阔叶林>针叶林>马尾松。