欢迎访问发表云网!为您提供杂志订阅、期刊投稿咨询服务!

预应力技术论文大全11篇

时间:2023-03-22 17:38:45

预应力技术论文

预应力技术论文篇(1)

随着人们消费观念的改变,对住房和工作环境及消费水平的要求也越来越高,住宅要求有较好的内景,办公室要求有开阔舒畅的空间,建筑要追求较大的净高……预应力结构的出现,轻松的实现了这些要求。

预应力结构的形式也是多样丰富的,常用的形式有:无梁平板结构、有梁大板框架(或剪力墙)结构、转换层结构、门架结构和吊车梁以及特殊结构如水池、筒仓、大悬挑结构等。

(一)、预应力平板结构

传统的普通钢筋混凝土梁板结构体系,需在柱间及隔墙下设置框架梁和次梁,这必然导致室内明梁纵横交错,降低了楼层的有效高度,影响了室内美观和使用功能,装修也较难处理;由于室内明梁的存在,隔墙布置的任意性受到限制,室内功能的重新调整比较困难,而一栋建筑物在其50年甚至70年使用期内都不需对空间重新分隔和变换使用功能是很难想象的,特别是一般的商场建筑及办公楼建筑。若设计中楼盖体系采用普通钢筋混凝土平板结构或预应力平板结构,以上问题则迎刃而解;工程若采用普通钢筋混凝土无梁平板结构,由于内隔墙较多,附加荷载较大,要使普通钢筋混凝土平板的裂缝控制等级及挠度满足规范要求,计算所需板厚较厚,同时普通钢筋用量也较大,不经济。因此,为了提高整个楼盖的抗裂性能,减薄板厚,减轻结构自重,提高其使用功能,采用近年来在大量工程中得以广泛应用的现代高效预应力混凝土结构技术,将整个楼盖设计为后张部分预应力混凝土无梁平板结构是一个良好的选择。这种预应力无梁平板,除在楼板周边保留必要的边梁和在局部少数有隔墙的地方及洞口边缘保留梁之外,室内明梁全部取消,仅在必要的地方设暗梁以改善楼板的受力性能,每单元整个室内顶板为一整块的平面。

这种结构具有各种预应力结构的许多共性,其优点主要有:

(1)有利于减少地下室埋深及基坑开挖深度

对于有地下室的大型建筑或高层建筑,常常把地下室作为车库或商场。底板、顶板均可做成预应力平板;局部配电房,发电机房等需层高较高者,可局部下挖,使之达到设备高度要求;这样,在地下室中,则降低了层高,减少了水压力,减少了底板支模工序及基坑开挖深度,减少了外墙砼用量,从而降低造价。若是把上部结构也做成预应力结构,或选平板结构或选有梁大板结构,均能扩大柱距,使柱子和基础数量减少,也增加了室内的净面积。车库可以比上部结构做普通结构多出许多个车位出来,商场则可以摆放更多的货品栏。

(2)利于增加建筑物楼层的净空高度或者减少层高

对于6~9m跨度的楼盖体系若采用普通钢筋混凝土梁—板结构,梁板需要占去700~1000mm的净空,若采用预应力楼板后,室内明梁取消,板厚为180~200mm(托板部分总高度300~350mm),这样在净空部变的情况下,每层可以减小500mm以上的层高。

(3)利于改善结构的使用功能

现在业主根据自已的爱好,经营商品的组成变化,需要对商场及办公楼进行重新分隔的现象比较普遍,甚至在不同时期因业主的变化,都会有不同的间隔要求。预应力楼板对用途的改变极容易适应,在任意位置均可以设置隔墙,方案可以是多种多样,可给用户最大的自由度,使房屋使用功能及档次得到很大的提高,是房屋销售的一大卖点。另外预应力楼板取消了室内明梁,避免了由于管线及通风管道的铺设使层高大大降低的问题,同时也为管道的安装提供较大的方便,预应力平板的分隔墙可以任意间隔,更是解决了各层各户布置均不同带来的普通梁—板结构设计及使用之间的矛盾,这点也对回迁房的分割带来极大方便。

(4)具有优越的抗裂性,减少钢筋用量,降低结构的造价。

在预应力混凝土结构种预应力筋可产生一个向上等效荷载,同时在板中产生一个轴向压力,使平板刚度提高,挠度大大减少,抗裂性能也大为提高。采用预应力混凝土无梁平板结构可以降低结构的造价是因为,第一普通钢筋用量减少,因为1)预应力筋强度高(是普通钢筋强度的3-4倍),且一条预应力筋在跨中作底筋而在支座又弯上做面筋,使预应力筋的使用效率大大提高;2)有梁板往往以极值代替平均值进行抗弯设计,无梁板直接以平均值进行抗弯设计;3)无梁板充分利用了混凝土的抗剪能力,较有梁结构箍筋用量省很多;4)预应力结构不需要为控制裂缝或提高刚度增加普通配筋,裂缝控制要求越高,预应力结构优势越大(如地下室底板、有填土的顶板等);5)规范规定的预应力板的构造配筋率比普通板低;6)有消防车这种特殊可变荷载活动的区域(如有些地下室顶板)无梁结构的纵筋箍筋都比有梁结构省。第二对于车库、商场、仓库、有吊顶的办公楼,可以在柱头处加托板,使结构的断面与弯矩图较充分地协调,大大减少预应力筋用量。第三模板较普通梁板结构少25-35%,而且预算定额直接费较低。第四无梁板混凝土可用较大粒径碎石,定额价一般较低。大量的工程实践及对比分析表明,结构选型及设计合理的预应力无梁楼板结构已经不断地改写和涤荡者无梁板结构比有梁板结构造价高的传统观念(这种观念在一般的教科书中都有表述,因此根深蒂固)。

(5)施加预应力后楼板的模板就可以拆除,施工方便,速度快

采用预应力混凝土平板结构,施工进度可以加快,这主要是因为:

a.预应力混凝土平板结构取消了许多梁,模板用量明显减少;而且模板安装简单方便,节省时间。

b.采用预应力混凝土平板结构后,楼面结构的普通钢筋用量将减少,而且减少的大多是绑扎费时费力的梁钢筋,平板钢筋绑扎快捷方便,预应力筋与普通钢筋的绑扎可以交叉进行,节省时间。

c.当混凝土强度达到设计强度的75%时即可进行预应力筋的张拉,张拉过程中可以照常进行上一层楼面的施工。张拉完成后,即可拆除模板,而预应力张拉不占施工工期,节省了时间。大量工程实例表明,并不会因为采用了预应力而增加工期,相反,预应力平板的施工速度要快于一般的梁板体系,这与常规想象有很大的不同。

由于以上预应力无梁结构施工省人力、省模板及铺材、模板周转加快、施工周期缩短(从而人工费用减少)的特点,有过体验的土建施工单位,更乐于这种结构的施工。

(二)、有梁大板框架(或剪力墙)结构

有梁大板结构是柱子于柱子之间布明梁,大板上布置隔墙的结构体系。这种结构于平板结构有很多相似之处,柱距比较大,由于省去了次梁,避免了室内错综复杂的次梁,内景好,增加净空,抗裂好,省材料省模板和拆模人工,施工快速等优点。若这种大板配合预应力宽扁梁使用,则也能很大限度的减低层高或提升层净高,如9米跨的预应力宽扁梁可以做到450mm高,比做普通预应力梁650mm少200mm高,比普通混凝土梁800mm少350mm。

由于结构种还带有明梁,结构仍然属于框架或剪力墙结构,可以用于平板结构所不太适宜的高层或抗震设防烈度比较大的地方。

有梁大板结构适合用于住宅和办公楼,尤其是住宅,不设次梁,既避免了室内难看的次梁景观,也利于住户自行隔断房间以实现不同的功能,即使更换了新住户,改造房子时仍然可以再次自行布置房间。长沙市高12~16层的亚华住宅小区和16层的湘名园住宅小区都是采用这种结构形式的,住宅的使用功能得到了住户的一致好评。当然这种结构体系仍然适合用于商场等公共建筑。

(三)转换层结构

最近我国高层建筑发展迅速,且多为多功能综合性建筑,需要大柱网、大空间的公共设施在下部,从受力的角度讲这是不合理的,解决这种矛盾的最常用方式就是设置结构转换层。随着预应力技术的逐渐成熟,预应力材料及施工费不断下降,即使用材料等强代换的概念从经济上来比较预应力混凝土结构与钢筋混凝土结构,在许多情况下后者并不比前者经济。因此我国高层建筑转换层结构中采用预应力技术的情况越来越多,大多数转换层结构形式有成功地采用预应力技术的例子:如位于8度抗震设防区高64.2m的北京市公安局刑科楼就是做了跨越2~4层高达4800mm的预应力转换大梁;宁波浙海大厦,地上52层,地下2层,在6层处设置了2000mm的预应力厚板和3500x3200mm的暗梁作为该超高层建筑的转换层;上海乾鸿苑大厦由九座塔楼组成,塔楼在60米左右不等,塔楼扭转48度,上下层错位,采用厚970mm长约140m宽为40m~70m不等的不规则梯形预应力厚板作为该多塔高层的转换层。

采用预应力技术带来许多结构和施工上的优点,如减少截面尺寸、控制裂缝和挠度,控制施工阶段的裂缝及减轻支撑负担等。只要采用预应力度适当,构造处理得当,预应力结构的抗震是可以得到保证的。且由于减小了转换构件的尺寸,对抗震也是有利的。

(四)、特种结构及其他

随着公共事业的发展,各种特殊功能的构筑物不断出现,有些特殊构筑物的使用功能及受力性能常常需要预应力技术才能实现,预应力技术在这些特殊功能构筑物中发挥了重要的作用。

(1)、大悬挑结构

体育建筑在各大中城市兴起,体育建筑的形式多样,风格各异,使预应力技术的应用丰富多彩。如南京为承办第三届城运会兴建的四座体育馆,关键结构部位都是采用预应力技术;江苏省的仪征化纤体育场、无锡市体育场、南京师范学院体育场的观众席都采用了大悬挑的预应力混凝土雨蓬。随着钢结构的发展,许多雨蓬采用钢结构,可以获得更大跨度,但是造价和维修费用都比较高,所以在适当跨度内预应力混凝土结构还是有很大的优势。

(2)储罐与筒仓

一般地,储罐与筒仓对抗裂要求比较高,预应力技术广泛用于这种结构主要利用预应力主动轴力来抵抗混凝土拉应力来提高抗裂性能;尤其是圆筒结构,环壁的混凝土只受环向轴力作用,正是预应力最适合的结构形式。绕丝后张预应力混凝土水池在国内应用了几十年,主要采用预压应力来抵消由于水对筒壁产生环向拉应力。这样用高强钢材提高了抗裂性能就可以在同等抗裂条件下减小截面尺寸,带来可观的经济效益。

(3)其他

各种用途的塔式结构如电视塔、通信塔、灯塔及各种水塔中,预应力技术同样得到了广泛应用。还有预应力技术基础也不少见,主要形式是预应力条基、箱基和筏基。此外,预应力钢结构,叠合结构采用预应力的技术也在不断成熟中,工程实例也越来越多。

(五)结语

预应力技术经过了几十年的工程实践和不断研究,已经是比较成熟的一项工程技术,在今后的发展中,还将日臻完善。工程实践告诉我们,预应力技术以种种优势,在某些建设领域有着强大的生命力和竞争力,甚至在其还未完全占领的领域仍然具有强大的发展力。

预应力技术论文篇(2)

2预应力混凝土结构

2.1预应力混凝土结构的作用原理

混凝土结构具有良好的强度和抗压能力,然而其对拉力的抵抗程度却很低。为了提高混凝土结构的抵抗拉力能力,防治混凝土的开裂,就要在外力荷载作用于混凝土结构构件之前,先对混凝土结构进行人为施压。主要是对混凝土结构中的钢筋进行拉张,产生预压应力来减弱或者抵消外力荷载所带来的拉应力。通过对混凝土钢筋上可能会受到拉力的部位进行施压,利用混凝土本身的抗压度来提高其抗拉程度。这就是预应力技术在混凝土结构中的应用原理。

2.2预应力混凝土结构的特点

①预应力混凝土结构具有较弱的抗裂能力。由于混凝土构件在预应力的作用下已经受到了预压应力,这种内在的预压应力需要外力荷载作用产生的拉应力来与之抵消。然而如果预应力混凝土结构得不到外力荷载产生的拉应力,混凝土内部的构件就很容易出现开裂的情况。而混凝土的抗压力又决定了钢筋混凝土的抗拉力,因此就会导致预应力混凝土结构的抗裂强度较弱。②预应力混凝土结构具有较强的抗压性。如果预应力混凝土构件受到标准规范的外力荷载,由于预应力技术对混凝土结构的改造,混凝土结构也不会出现裂缝。而实际上外力荷载不会达到混凝土的最大刚度状态,因此预应力混凝土构件具有良好的抗压性。③预应力混凝土结构的防腐蚀和防渗透能力都比较强,而且由于预应力混凝土结构的重量较小,具有较大的跨越度,因此在各种建筑构件中的应用也比较广泛。

3预应力技术在建筑施工中的具体应用

预应力技术在建筑施工中的具体应用主要体现在预应力技术在建筑结构中的应用、预应力技术在多跨连续梁建设中的应用、预应力技术在受弯结构中的应用以及预应力技术在施工加固时的应用。

3.1预应力技术在建筑结构中的应用

预应力技术主要应用于平板建筑结构和转换层建筑结构之中。①预应力技术在平板结构中的应用。平板建筑结构往往具有比较复杂的结构,且光线分布不均匀,给装修带来不便,也影响了建筑的外观。如果应用预应力技术,则可以增加建筑空间,解决光线的分布问题。预应力在平板结构中的应用极大的简化了混凝土结构,优化了建筑格局的使用功能。②预应力技术在转换层结构中的应用。随着城市范围的扩大和土地资源的紧张,高层建筑在建筑施工中已经占据了较高的比例。而在高层建筑的施工过程中往往会出现受力不合理的现象。高层建筑的第一层空间也就是高层建筑的底部的空间往往比较大,造成楼层的受力不均,这就出现了转换层结构。为了防止楼层受力不均而对高层建筑的稳固性产生影响,以预应力混凝土材料来代替普通材料,以预应力混凝土的高承受能力和高强度来实现转化层结构的稳固。

3.2预应力技术在多跨连续梁建设中的应用

所谓的多跨连续梁包含负弯矩和正弯矩两个区域,通常正弯矩指的是多跨连续梁的跨中部分,负弯矩则指的是多跨连续梁的支座[4]。在桥梁施工建设的过程中,如果抗弯承载力和抗剪承载力均不能满足建设施工的要求,则需要对桥梁进行加固,一般加固的技术就是预应力技术。预应力技术的施工比较便利,可以用粘贴碳纤维来加固抗弯承载能力不足的正弯矩区域,提高多跨连续梁的稳定性。

3.3预应力技术在受弯结构中的应用

由于粘贴碳纤维的片材的强度较高、施工便利,粘贴碳纤维的片材在预应力加固受弯构件的施工过程中使用的比较频繁。在施工的过程主要注意的是,如果混凝土内部已经产生了初始内应力,且已经进行了抗应变结构和初始压应变的加工,则一旦混凝土的受压区压应变到达并超过极限压应变,则混凝土构件的极限承载能力就会被赶超。因此,在受弯结构中,要在粘贴碳纤维的片材投入应用之前先对其施加预应力,使粘贴碳纤维的片材具有初始抗应力。只有这样才能保证粘贴碳纤维的片材具有良好的强度和应力,以应对混凝土构件被破坏的情况。

3.4预应力技术在施工加固时的应用

预应力技术论文篇(3)

孔位放样→使用钢筋探测器进行检测→进行钻孔→凿毛梁体结合面→安装预应力筋→将桥面砼灌注口设置好→进行支撑和模板的安装→横向预应力筋的初张拉→灌入砼,并养护→拆除支撑和模板→涂抹养护剂→将梁间顶紧硬木撤去→进行横向预应力筋的终张拉→对外露的钢绞线进行切割→封锚。

1.2预应力联结施工

(1)在施工前,首先检查水平连接处、增厚梁端、梁体的横隔板,检测正常后,方可以进行施工。在加固桥梁前,先安装好吊篮,在需加固T梁附近安装砼搅拌机,对石料场地进行硬化处理。

(2)在搭设好的工作平台上进行测量放样,并使用定位板将钻孔的位置标出。

(3)根据桥梁图纸,使用钢筋探测器探测钢筋的孔位分布情况,不允许损伤既有钢筋,对于无法避让钢筋的位置,要合理选择钻孔位置。移动距离要控制在50mm以内,使用螺旋钻头、锤钻对钢筋孔进行锚固,并凿毛和梁体的结合面,成孔完成后,使用压风机将孔眼清理干净。

(4)使用切割机在现场对钢筋和钢绞线进行切割,并人工放入孔位中,将预应力筋保持在垂直、水平的状态,使用锚固包对钢筋进行锚固,锚固包不能出现开线、破损等情况。一般使用30mm的锚固包,锚固三天后,拉力要达到60.3KN,对于不存在横向预应力的梁端横隔板,要使用FH-E13型植筋胶进行锚固,锚固三天后,拉力要达到40.63KN。留出足够的横向预应力长度后,将两端套管剥离后才能使用,将露在预应力筋外侧的油脂擦拭干净。禁止砼、水等物质进入。

(5)横向预应力筋和普通钢筋绑扎安装结束后,就可以进行立模,使用厚度为4mm的钢板进行模板的制作和加工,使用角钢作为加劲肋,要求模板表面有良好的平整性,使用两块模板拼装层加工模板,然后利用丝杆进行加固,保证列车从桥上经过时,梁体和模板不产生相对位移,将模板固定在混凝土梁上,尺寸偏差要达到设计要求,具有良好的稳定性、刚度和强度。为了便于拆装,保证接缝的严密性,使用脱模剂在模板表面进行涂抹。

(6)安装好初张模板后,就可以进行钢绞线的初张拉,根据设计要求,初张拉预应力为39KN,使用硬质木撑块加在两片梁间,并使用单端张拉的方法进行预应力筋的初张拉,使用环氧砂浆将锚垫板粘在梁体上,使用DSM15-1型锚具。

(7)使用标号为C50的混凝土进行灌注施工,为了提高新旧接触面之间的粘结性,要凿毛水平联结板、新增横隔板、梁体结合面,将浮浆清洗干净,使用300L搅拌机在现场拌合混凝土,并使用磅秤进行称量,检查钢筋、模板、支架、钢绞线,清理干净钢筋上的污垢和模板中的杂物后,使用小车将拌合料推送到搅拌机中,对于灌注困难的位置,在桥面轨枕之间设置灌注口,各跨中腹板的上部设置两个灌入口,并将灌注槽安装好。灌注混凝土的时候,要一边振捣、一边灌注。振捣时,使用木槌和小型振捣棒进行辅助施工。当强度达到设计强度的50%时,即可将模板拆除,并在拆模后使用养护剂涂刷在混凝土表面。

(8)钢绞线终张拉。张拉主要配备了一台N16铁路平板车和一台轻型轨道车车构成张拉压浆车组,并在车组上配备了一台电动油泵、一台发电机、一台挤压浆泵、一台二次灰浆搅拌机。在进行钢绞线的终张拉时,要保证混凝土的弹性模量和强度达到了设计值的80%,张拉时,使用YQD230-100千斤顶进行张拉。现对中段进行张拉,然后在对两段进行张拉,各段的预应力钢筋要一起张拉,拉力达到3MPa时,将其作为测量起点,达到控制应力5min后,对钢筋的伸长量进行测量,比对比理论伸长量。在持荷过程中,如果油压降低,需要将油压补充到设计值,持荷结束后,将张拉端锚具拧紧,并使用工具打紧密锚具,记录好千斤顶回油的回缩值。使用环氧砂浆将锚垫板紧紧的贴在主梁的腹板上,锚固后,利用换向阀张拉到设计强度,将承压螺母拧紧,确保预应力筋的回缩量在1mm以内。张拉前,要先检查锚具,查看锚具是否正常,并对破损的锚具进行更换,检测使用张拉设备的性能,达不到技术要求的设备不允许施工,张拉油泵要安排专人进行施工,每月检查一次压力表和千斤顶读书的正常性,如果有异常情况出现,要再次进行标定。压力表存放的过程中要注意防震、防潮、防晒。

(9)管道压浆。预应力张拉三天后对预应力管道进行压浆,在压浆前要对压浆孔进行清理,保证压浆孔的通畅。压浆水泥使用42.5Mpa硅酸盐水泥,并加入水泥含量6%左右的减水剂,此外,为了避免钢筋受到腐蚀,掺入迁移性钢筋防腐剂,当有浓浆从固定端的压浆液孔冒出后,要将固定端的压浆孔阀门关闭,稳压30s后再次进行压浆,当阀门压力提升到0.6~0.7Mpa时,保持荷载两分钟左右,没有漏浆、漏水情况时,将阀门关闭。在压浆前,要封闭锚具上的漏浆缝隙,压浆阀门要等到水泥浆终凝才可以卸拔。

(10)弯沉端头的封锚固、张拉后,利用砂轮机将露在外侧的预应力筋切割掉,切口和夹片之间的距离控制在20mm以上,完成切割后,使用黄油将夹片和外露的钢绞线涂满,然后带上防护罩,最后使用细石混凝土对端头进行封锚。

(11)使用聚氨酯防水涂料在新老混凝土的接缝处进行涂抹。

2施工质量控制措施

(1)要建立完善的精测制度,提高钻孔的定位工作,利用探测仪对梁体腹板中钢筋的具体分布情况进行探测,在探测的过程中,先对水平钢筋进行探测,在对竖向钢筋进行探测,当梁体表面平整度不高时,要先将梁体打磨平整,或者使用专用胶将梁体的表面涂抹好,保证钻孔的位置可以达到要求。

(2)在安装钻机时,要先将膨胀螺栓安装好,并在梁体腹板上固定好钻机底盘,对钻机底盘上的四个螺杆进行调整,保证钻机和腹板垂直,并处以水平状态。

(3)将原材料的检验工作、现场砼的拌合工作、浇筑工作做好,使用5~20mm的碎石,砂浆选用粗河砂,使用42.5以上的普通硅酸盐水泥。

(4)将模板固定在梁体上,保证火车从桥梁经过后不出现相对位移,在支安模板时,要保证尺寸的准确性,模板要稳定牢固,不允许出现变形、跑模和漏浆的情况。

(5)安装好水平联结板、竖向横隔板的横向预应力筋后,必须使用硬质木块砌入到水平连接板、梁内横隔板上。

(6)使用相同生产日期、相同批号的水泥,砂子、石料使用同一个产地的材料,在对石料、砂子和水泥进行拌合前,要先清洗石料和砂子,保证含泥量合格。

(7)为了避免混凝土灌注的过程中出现收缩缝,要使用微膨胀剂掺入到混凝土中。

(8)分三次将混凝土注入,首次注入量为总量的一半,然后利用振动棒振捣密实,第二次装入时,要和进料口齐高,利用振捣棒进行密实,然后将隔板填实。

(9)浇筑好砼后,要做好养护,涂抹养护剂,当天气温度在5℃以下时,要进行保温养护处理。

(10)使用钢筋砼进行横向预应力筋的锚具防护,使用气焊将钢筋焊接在锚垫板上,不允许使用电焊进行焊接。

预应力技术论文篇(4)

2预应力技术的重要作用

(1)提高混凝土构件对内应力的承受力在道路桥梁的混凝土构件中,混凝土构件侧面荷载的承受力比较薄弱,容易导致混凝土产生裂缝、变形,影响工程的质量。采用预应力技术,改善碳纤维贴片和混凝土构件,可以提高承弯构件的刚度,改善混凝土侧向压力的耐受能力,较少构件出现裂缝的可能性,进而提高道路工程施工的质量。

(2)提高承重构件的承载力承重构件是道路桥梁工程建设的基础。因此,做好承重构件的施工工作具有重要作用。运用预应力技术对承重构件进行适当的处理,改变承重构件内部受压的拉应力,减少构件的拉应变和压应变,提升承重构件的整体强度,可以有效地保证道路桥梁工程高质量建设。

(3)延长道路桥梁的使用寿命在道路桥梁的施工中,通过预应力技术对路面进行预先构筑:

①混凝土构件中,预先对其施加压力,使其在外荷载作用时的受拉区混凝土内力产生压应力,用以抵消或减小外荷载产生的拉应力,使结构在正常使用的情况下不产生裂缝或者裂得比较晚;

②在机械构件中,预先使其产生应力,提高构造本身刚性,减少振动和弹性变形,改善受拉模块的弹性强度,使原本的抗性更强。通过改变混凝土构件和机械构件来改善桥面的刚度和强度,提高桥面的承载力和抗变形能力,保证道路桥梁工程的施工质量,延长道路桥面的使用寿命。

3道路桥梁工程中的预应力技术

3.1钢筋混凝土结构中的预应力技术

通常情况下,钢筋混凝土容易出现裂缝。在钢筋混凝土中运用预应力技术,即在钢筋混凝土构件中使用加载线,向其受拉区的混凝土进行钢筋张拉,预先施加一定的压力。混凝土构件受到外荷载力所施加的拉力后,会先消受拉区的混凝土中预先承受的压力,然后再受其他方面的拉力,从而有效地控制混凝土的伸长,减少钢筋混凝土出现裂缝。

3.2碳纤维片预应力技术

碳纤维具有许多优良的性能,具体如下:

(1)轴向强度和模量高、密度低、比性能高、无蠕变;

(2)非氧化环境下耐超高温,耐疲劳性好;

(3)比热及导电性介于非金属和金属之间,热膨胀系数小且具有各向异性;

(4)耐腐蚀性好,X射线透过性好等。碳纤维兼具碳材料强抗拉力和纤维柔软可加工性两大特征,是一种力学性能优异的新材料。在道路桥梁工程中把预应力技术运用到碳纤维片中,可以充分地发挥碳纤维的强抗拉性,提高道路桥梁的混凝土梁的相关性能,进而提高道路桥梁的工程质量。

3.3混凝土路面工程中的预应力技术

对混凝土路面所用的混凝土构件和钢筋构件等采用预应力技术,对路面进行相对的约束,可提高桥面的承载力和抗变形能力,进而提高整个道路路面的工程质量,保证道路桥梁工程的施工质量,延长道路桥面的使用寿命。

4预应力技术存在的问题

在道路桥梁施工中,运用预应力技术增强混凝土和钢材的强度,进而增强混凝土构件的抗裂抗渗的强度、刚性和抗剪力,可有效节约工程施工材料,提高道路桥梁工程施工的质量,降低工程的成本,提高道路工程的质量,延长桥梁的使用寿命。尽管如此,仍存在着一些问题。

(1)钢筋管道堵塞问题在混凝土的浇筑过程中,可能会由于操作不当、时间把握不准以及不能及时地跟进保护等因素导致混凝土不能顺利地穿过预应力钢筋,造成混凝土质量不能达标,影响道路桥梁工程施工。

(2)预应力构件在张拉前出现裂缝混凝土收缩应力和温差应力的改变会导致裂缝的产生。再者,季节的变化、温度湿度的改变都有可能使预应力构件产生裂缝。

(3)预应力构件张拉力的失控预应力的施工主要靠人为操作,如果施工作业不规范,预应力张拉力控制不当,就会造成桥梁的质量问题,影响整个道路桥梁工程建设。

5解决预应力技术问题的措施

5.1钢筋管道堵塞问题的解决措施

(1)应先提高施工人员的综合素质,避免因操作不当引起的钢筋管道堵塞问题。

(2)为预防管道堵塞问题的产生,在施工之前仔细检查波纹管的质量,确定波纹管的安装位置,做好各方面的检查工作。

(3)当出现钢筋管道堵塞问题的时候,应及时将有问题的钢管替换下来。

5.2预应力构件张拉出现裂缝的解决措施

由于道路桥梁施工为户外作业,不能保持一个常温的工作环境。针对这个问题最主要的措施就是控制好温度和湿度,保证预应力构件的预制质量。在夏季施工时,可以用凉水来化热水泥;在冬季温度低的时候应做好保温措施,保证构件不因为热胀冷缩产生裂缝。

5.3应力构件张拉力失控的解决措施

提高施工人员的专业技能和业务素质,严格按照规范进行施工,保证张拉作业采用预应力筋伸长量和张拉力双重控制,保证预应力构件的质量。

预应力技术论文篇(5)

中图分类号:F540.3 文献标识码:A 文章编号:

一.引言

随着我国改革开发的不断深入,交通运输事业得到空前发展。在公路桥梁建设中,预应力混凝土桥梁因自重轻、跨度大、承载能力高、设计经济合理、施工较为简单、施工工艺较为成熟、对临时设施要求不高等优点,在公路桥梁建设中得到广泛应用。为了减少预应力混凝土对桥梁施工中造成的病害,预应力技术在公路桥梁中的应用受到了大量学着的关注和研究,本文结合施工、养护工作对公路桥梁预应力技术应用进行了分析研究。

二.预应力技术在桥梁中的应用。

1.应用。

近几年来,预应力技术得到迅速发展,同时在预应力混凝土桥梁中,其设计、结构分析和实验研究、预应力施工工艺设备、预应力材料、施工工艺等方面都得到深入研究。在预应力桥梁中,预应力混凝土连续桥是其中一种,它具有结构刚度大、整体性能好、结构变形小、抗震性能好、桥面伸缩缝少、主梁变形绕曲线较为平缓、桥面行车舒适度高等诸多优点。在我国,目前已建成上海黄浦江奉浦大桥、山东东明黄河公路大桥、云南六库怒江大桥等预应力混凝土连续桥。经过20多年的发展,我国已建成跨径大于120米的预应力桥梁74座。

2.作用。

预应力混凝土技术在桥梁的结构中使用,提高了桥梁构件的刚度和抗裂度,极大的改善了构件的使用性能,增加了桥梁结构的耐久性;节省了混凝土和钢材的用量,对于大跨径桥梁来说,具有显著的优越感;减少了混凝土梁的主拉应力和竖向剪力,可便于减小梁的腹板厚度,能进一步减轻梁的自重。预应力混凝土技术作为结构构件的连接手段,促进了桥梁结构的施工方法和新体系的发展。

三.预应力混凝土结构性能与构造。

1938年,德国的E.Hoyer成功研究了一种不用靠专用锚具来传力的先张法预应力施工工艺,并在德国建设了世界上第一座粘结预应力混凝土桥梁,此桥梁的建设,为预应力混凝土桥梁工程构件工厂化生产提供了简单而又可靠的方法。20世纪50年代,预应力混凝土桥梁技术开始在我国发展起来,并先后在1956年和1957年建成了第一座预应力混凝土铁路桥梁和预应力混凝土公路桥梁,这两座桥梁的结构都为有粘结后张预应力混凝土结构。从70年代开始,我国修筑的各类大桥基本上都是预应力混凝土结构,而且基本上都采用了有粘结预应力混凝土技术。有粘结预应力混凝土结构,是将一种预加应力的预应力筋同混凝土完全粘结的预应力混凝土结构,混凝土构件和预应力筋形成了组合截面,在外荷载作用下截面共同受力、应变协调。体内有粘结预应力混凝土技术是预应力筋和混凝土粘结的共同作用,其具有以下优点:

(1)使用面较广。后张有粘结预应力混凝土结构是一种对结构跨度、施工方法、体系等各方面适用程度最广的预应力混凝土结构。

(2)抗剪效果好。有粘结预应力混凝土结构在正常使用阶段对结构提供了可以抵抗荷载剪力需要的预加剪力,保护在剪力较大区段弯曲的预应力筋。在极限荷载状态下,通过和混凝土粘结的共同作用,阻滞了斜裂缝的形成,增大了混凝土的剪压区高度,改善了斜截面的抗剪性能,提高了承载能力。

(3)抗裂性能好。采用体内有粘结预应力混凝土结构,其体内的预应力筋容易改变线形,以适应各种应力要求,预加应力直接作用在混凝土截面的受拉方向上,通过和混凝土之间的粘结作用来限制裂缝的发生。即使是在荷载过重而发生开裂时,所产生的裂缝也都是以细而密的方式出现的,有利于恢复整体的受力性能。

(4)系统可靠。采用先张或后张预应力筋,通过与混凝土的粘结后,具有非常可靠的锚固作用,由于在锚固区段内预应力筋的应力增量较小,在正常使用过程中一般不可能出现预加应力失效的情况。同时,先张预应力筋和后张预应力筋(孔道压浆质量好)也是简单可靠的防腐措施。另外,预应力筋和混凝土的粘结作用,能在构件最不利受力截面上充分发挥材料的强度,提高了系统的可靠性。

根据预应力的施工工艺不同,有粘结预应力通常分为两类:由预应力筋和粘结锚固系统组成的先张预应力体系;由预应力筋和锚具组成的后张预应力筋。这两种预应力体系分别形成了先张预应力混凝土结构和后张预应力混凝土结构。其基本结构如图所示:

(a为先张预应力混凝土结构;b为后张预应力混凝土结构)

1.先张预应力混凝土结构。

先张预应力混凝土结构是在构件的预制过程中建立起来的预应力结构,其建立中在预加应力时需要使用专门的支架或台座,张拉状态下的预应力筋可直接观察到。先张预应力混凝土一般由具有一定规模的预制厂进行成批的生产,一般不适用于需要在现场制造的大型预应力混凝土构件。先张预应力混凝土结构中所采用的预应力筋通常为高强度的钢丝、粗钢筋或是钢绞线等,按照直线或是折线进行线形布置。在先张预应力筋的锚固过程中,主要是靠端段和混凝土之间的粘结力来实现的,锚固的大小和预应力筋的种类和混凝土的强度息息相关。

先张预应力筋布置方式采用直线或折线形式,采用直线布置适合长线预制施工,能够满足构件的基本受力要求,但不适合大跨径的预应力构件。直线布筋时,由于无预剪力作用,非预应力筋对截面的抗剪强度影响较小,在构件的跨径较大,剪力也较大时,由于主拉应力的影响,无法有效客服,容易产生不利影响。

2.后张预应力混凝土结构。

后张预应力混凝土结构能够在预制厂或是现场来实现,所采用的预应力筋通常为钢丝束、粗钢筋或钢绞线束等,按照直线或曲线进行线形布置,预应力筋布置在预留孔道内,其锚固要靠专用的锚具等机械锚固装置来实现。后张预应力相比先张预应力体系来将,具有更大的适用范围。根据后张预应力混凝土结构的施工工艺特点,其适合大跨度、大型、需要现场施工、预应力筋布置复杂的预应力混凝土构件。采用后张预应力混凝土结构,其后张预应力体系是在混凝土结构成型后开始建立的,混凝土采用预制或现浇施工时,需要先预设预应力筋的孔道,要预埋锚具,而后再穿预应力筋,进行张拉的施工过程。每根预应力筋需要两个锚具,

后张预应力筋在进行预应力筋布置时,需要控制三个要素:预应力筋锚固截面的位置、预应力筋在梁弯矩控制截面的位置、控制截面和锚固截面间的预应力筋线形。通过控制以上三个要素,能充分保障预应力筋的实际效果,能够满足构件受力要求。

四.结束语。

预应力技术从理论知识到工程实践,都经历了许多学者的共同研究和努力,进行不断创新和完善,已成为比较成熟的技术。在桥梁施工中,进行预应力施工要合理应用科学技术,依靠科技进步,解决深层次的问题,逐步完善我国的公路桥梁工程质量。

参考文献

[1] 阳成齐 论公路桥梁施工中预应力技术的探讨 [期刊论文] 《科技与企业》 2012年5期

[2] 阮金贵 叶玉琴 关于公路桥梁施工中预应力技术的探讨 [期刊论文] 《城市建设理论研究(电子版)》 2012年8期

[3] 张丽红 周敏 公路桥梁施工中若干预应力技术问题的探讨 [期刊论文] 《城市建设与商业网点》 2009年30期

[4] 徐志强 体外预应力技术加固桥梁的研究与发展 [期刊论文] 《公路与汽运》 ISTIC 2007年6期

预应力技术论文篇(6)

在研究生教育的整个过程中,学位论文质量的高低是衡量研究生培养质量的重要标志。而论文质量的高低,很大程度上取决于论文开题报告做的细致程度。论文开题报告做的细致,前期虽然花费的时间较多,但写起论文来就很顺手,能够做到胸有成竹,从而保证论文在规定的时间保质保量地完成;但如果不重视论文开题报告,视论文开题报告为走过场,写起论文来就会没有目标,没有方向,没有思路,可能就要多走弯路,也很难保证毕业论文的质量。

一、论文开题报告的意义

硕士论文开题报告是研究生在完成文献调研后写成的关于学位论文选题与如何实施的论述性报告。论文开题报告既是文献调研的聚焦点,又是学位论文研究工作展开的散射点,对研究工作起到定位作用。

写论文开题报告的目的,是要请老师及专家们帮忙判断一下所研究的选题有没有价值,研究方法是否奏效,论证逻辑有没有明显缺陷。因此论文开题报告就要围绕研究的主要内容,拟解决的主要问题(或阐述的主要观点),研究步骤、方法及措施为主要内容。但笔者在工作实践中发现有很多学生往往在论文开题报告中花费大量笔墨叙述别人的研究成果,谈到自己的研究方法时,往往寥寥数语一笔带过。这样,不便于评审老师指导。

二、如何写论文开题报告

(一)论文开题报告的前提通过理论思维选择课题

在工作实践中,发现硕士研究生论文开题报告中存在的普遍问题是选题不合适。有的提出的问题太过平庸,有的选题范围太大,研究内容太多、太宽泛,提出的问题不切合硕士生的实际,实践操作起来难度较大。如有的学生提出的论文题目:新型中性镍催化剂的研究及其催化合成聚乙烯、聚丙烯的研究,此选题有意义,有创新,作者的研究思路也比较正确,但论文选题范围太大,研究内容对于一个硕士生来说明显偏多,无法按时完成。因此应重新确定研究内容,注重项目的可操作性。

那么如何选择研究问题呢?这里要强调的是通过理论思维来发现研究问题。

理论是由一系列前设和术语构造的逻辑体系,特定领域的理论有其特定的概念、范畴和研究范式,只有在相同的概念、视角和范式下,理论才能够对话。只有通过对话,理论才能够发展。硕博论文要想创造新理论很难,多数是在既有理论的基础上加以发展。

其次,选择问题是一个剥皮的过程,理论问题总是深深地隐藏在复杂的现实背后,而发现理论问题,则需要运用理论思维的能力。这就需要我们不断锻炼和提高自己的理论思维能力,需要在日常的学习中,不断总结和分析以往的研究者大体是从哪些视角来分析和研究问题,运用了哪些理论工具和方法,通过学习和总结来不断提高自己的理论思维能力,从而选择具有学术理论价值和应用价值,并与国家经济建设及导师承担的科学研究项目紧密结合的研究问题。

(二)做好文献综述,为论文开题报告打好基础

在研究生论文开题报告会上,出现的普遍问题是对文献的研读不够,对研究背景的了解不够深入,对研究方向上国内外的具体进展情况了解不够全面、详细,资料引用的针对性、可比性不强。有很多学生没有完全搞清论文开题报告与文献综述的区别,他们的论文开题报告有很多仅仅是对前人工作的叙述,而对自己的工作介绍甚少。

文献综述的基本内容包括:国内外现状;研究方向;进展情况;存在问题;参考依据。这是对学术观点和理论方法的整理。同时,文献综述还是评论性的,因此要带着作者本人批判的眼光来归纳和评论文献,而不仅仅是相关领域学术研究的堆砌。

要想写好论文开题报告,必须认真研读文献,对所研究的课题有个初步的了解,知道别人都做了哪些工作,哪些方面可以作为自己研究的切入点,因此,文献调研的深入和全面程度,会相当程度地影响论文开题报告的质量,是学生充分发挥主观能动性的客观基础。

(三)论文开题报告的格式及写作技巧

1.论文开题报告格式

一个清晰的选题,往往已经隐含着论文的基本结论。对现有文献的缺点的评论,也基本暗含着改进的方向。论文开题报告就是要把这些暗含的结论、论证结论的逻辑推理,清楚地展现出来。论文开题报告的写作步骤:课题选择课题综述论题选择论文开题报告。论文开题报告的基本内容主要包括:选题的意义;研究的主要内容;拟解决的主要问题(阐述的主要观点);研究(工作)步骤、方法及措施;毕业论文(设计)提纲;主要参考文献。为了写好论文开题报告,江苏工业学院研究生部专门出台了详细的规定,规定论文开题报告的一般内容包括:

(1)论文开题报告课题来源、开题依据和背景情况,课题研究目的以及理论意义和实际应用价值。

(2)论文开题报告文献综述。在阅读规定文献量(不少于50篇,其中外文文献占40%以上)的基础上,着重阐述该研究课题国内外的研究现状及发展动态,同时介绍查阅文献的范围以及查阅方式、手段。

(3)论文开题报告主要研究内容。包括学术构思、研究方法、关键技术、技术路线、实施方案、可行性分析、研究中可能遇到的难点、解决的方法和措施以及预期目标。

(4)论文开题报告拟采用的实验手段,所需科研和实验条件,估计课题工作量和所需经费,研究工作进度计划。

(5)论文开题报告主要参考文献,列出至少10篇所查阅参考的文献。

2.论文开题报告的写作技巧

(1)提出问题注意层次

选题是撰写学术论文的第一步,选题是否妥当,直接关系到论文的质量,甚至关系到论文的成功与否。不同于政策研究报告,学术文章聚焦理论层面、解决理论问题。有的学生的选题不具有新颖性,内容没有创新,仅仅是对前人工作的总结,或是对前人工作的重复。在选题时要坚持先进性、科学性、实用性及可行性的原则。在提出问题时,要以内行看得懂的术语和明确的逻辑来表述。选题来源包括:1、与自己实际工作或科研工作相关的、较为熟悉的问题;2、自己从事的专业某问题发展迅速,需要综合评价;3、从掌握的大量文献中选择反映本学科的新理论、新技术或新动向的题目。

所选题目不宜过大,越具体越容易收集资料,从某一个侧面入手,容易深入。

(2)瞄准主流文献,随时整理

文献资料是撰写好学术论文的基础,文献越多,就越好写,选择文献时应选择本学科的核心期刊、经典著作等,要注意所选文献的代表性、可靠性及科学性;选择文献应先看近期的(近3~5年),后看远期的,广泛阅读资料,有必要时还应找到有关文献所引用的原文阅读,在阅读时,注意做好读书卡片或读书笔记。

整理资料时,要注意按照问题来组织文献资料,写文献综述时不是将看过的资料都罗列和陈述出来,而是要按照一定的思路将其提炼出来。只有这样,才能写出好的文献综述,也才能写出好的论文开题报告,进而为写出好的论文打下基础。

(3)研究目标具体而不死板

一般论文开题报告都要求明确学位论文的研究目标,但笔者认为,研究目标不宜规定得太死板,这是因为,即使条件一定,目标是偏高还是偏低,往往难于准确判断,研究工作本身,涉及求知因素,各个实验室条件不同,具体研究时条件也不同。学位论文选题和研究目标体现了研究工作的价值特征。

三、论文开题报告的质量保证

为了保证硕士研究生的培养质量,提高论文质量,就必须对论文开题报告进行评价。论文开题报告会由3~5位相关学科的专家对论文开题报告进行评议,与企业合作的重大科研项目可以聘请1~2位相应企业的具有高级职称的专家参加,不同学科的论文开题报告的侧重点不同。江苏工业学院研究生部规定学生必须进行论文开题报告,并规定了统一的格式,设计了专门的论文开题报告评审表,论文开题报告会上研究生应对课题进行详细汇报,并对专家提问做出必要的解释和说明。论文开题报告的成绩考核以合格、不合格记。评审小组成员最后签名并给出学生是否合格的评审意见,并以百分制打出具体的分数。论文开题报告成绩不合格者,不得进入课题研究。

为了提高论文质量,研究生必须首先从思想上重视论文开题报告,在平时的学习中注意积累,从各个方面提高能力,尤其要注意培养通过理论思维发现研究问题的能力。论文开题报告是研究工作的开始,良好的开端为优秀的学位论文奠定了坚实的基础。

2017年研究生论文开题报告范文

论文名称:基于BP神经网络的技术创新预测与评估模型及其应用研究

一、课题来源:单位自拟课题或省政府下达的研究课题

选题依据:技术创新预测和评估是企业技术创新决策的前提和依据。通过技术创新预测和评估, 可以使企业对未来的技术发展水平及其变化趋势有正确的把握, 从而为企业的技术创新决策提供科学的依据, 以减少技术创新决策过程中的主观性和盲目性。只有在正确把握技术创新发展方向的前提下, 企业的技术创新工作才能沿着正确方向开展,企业产品的市场竞争力才能得到不断加强。在市场竞争日趋激烈的现代商业中, 企业的技术创新决定着企业生存和发展、前途与命运, 为了确保技术创新工作的正确性,企业对技术创新的预测和评估提出了更高的要求。

二、本课题国内外研究现状及发展趋势

现有的技术创新预测方法可分为趋势外推法、相关分析法和专家预测法三大类。

(1) 趋势外推法。指利用过去和现在的技术、经济信息, 分析技术发展趋势和规律, 在分析判断这些趋势和规律将继续的前提下, 将过去和现在的趋势向未来推演。生长曲线法是趋势外推法中的一种应用较为广泛的技术创新预测方法,美国生物学家和人口统计学家Raymond Pearl提出的Pearl曲线(数学模型为: Y=L∕[1+A?exp(-Bt)] )及英国数学家和统计学家Gompertz提出的Gompertz曲线(数学模型为: Y=Lexp(-Bt))皆属于生长曲线, 其预测值Y为技术性能指标, t为时间自变量, L、A、B皆为常数。Ridenour模型也属于生长曲线预测法, 但它假定新技术的成长速度与熟悉该项技术的人数成正比, 主要适用于新技术、新产品的扩散预测。

(2)相关分析法。利用一系列条件、参数、因果关系数据和其他信息, 建立预测对象与影响因素的因果关系模型, 预测技术的发展变化。相关分析法认为, 一种技术性能的改进或其应用的扩展是和其他一些已知因素高度相关的, 这样, 通过已知因素的分析就可以对该项技术进行预测。相关分析法主要有以下几种: 导前-滞后相关分析、技术进步与经验积累的相关分析、技术信息与人员数等因素的相关分析及目标与手段的相关分析等方法。

(3)专家预测法。以专家意见作为信息来源, 通过系统的调查、征询专家的意见, 分析和整理出预测结果。专家预测法主要有: 专家个人判断法、专家会议法、头脑风暴法及德尔菲法等, 其中, 德尔菲法吸收了前几种专家预测法的长处, 避免了其缺点, 被认为是技术预测中最有效的专家预测法。

趋势外推法的预测数据只能为纵向数据, 在进行产品技术创新预测时, 只能利用过去的产品技术性能这一个指标来预测它的随时间的发展趋势, 并不涉及影响产品技术创新的科技、经济、产业、市场、社会及政策等多方面因素。在现代商业经济中, 对于产品技术发展的预测不能简单地归结为产品过去技术性能指标按时间的进展来类推, 而应系统综合地考虑现代商业中其他因素对企业产品技术创新的深刻影响。相关分析法尽管可同时按横向数据和纵向数据来进行预测, 但由于它是利用过去的历史数据中的某些影响产品技术创新的因素求出的具体的回归预测式, 而所得到的回归预测模型往往只能考虑少数几种主要影响因素, 略去了许多未考虑的因素, 所以, 所建模型对实际问题的表达能力也不够准确, 预测结果与实际的符合程度也有较大偏差。专家预测法是一种定性预测方法,依靠的是预测者的知识和经验, 往往带有主观性, 难以满足企业对技术创新预测准确度的要求。以上这些技术创新预测技术和方法为企业技术创新工作的开展做出了很大的贡献, 为企业技术创新的预测提供了科学的方法论, 但在新的经济和市场环境下, 技术创新预测的方法和技术应有新的丰富和发展, 以克服自身的不足, 更进一步适应时展的需要, 为企业的技术创新工作的开展和企业的生存与发展提供先进的基础理论和技术方法。

目前,在我国企业技术创新评估中, 一般只考虑如下四个方面的因素: (1) 技术的先进性、可行性、连续性; (2) 经济效果; (3) 社会效果; (4) 风险性, 在对此四方面内容逐个分析后, 再作综合评估。在综合评估中所用的方法主要有: Delphi法(专家法)、AHP法(层次分析法)、模糊评估法、决策树法、战略方法及各种图例法等, 但技术创新的评估是一个非常复杂的系统, 其中存在着广泛的非线性、时变性和不确定性, 同时, 还涉及技术、经济、管理、社会等诸多复杂因素,目前所使用的原理和方法, 难以满足企业对技术创新评估科学性的要求。关于技术创新评估的研究, 在我国的历史还不长, 无论是指标体系还是评估方法, 均处于研究之中, 我们认为目前在企业技术创新评估方面应做的工作是: (1) 建立一套符合我国实际情况的技术创新评估指标体系; (2) 建立一种适应于多因素、非线性和不确定性的综合评估方法。

这种情况下, 神经网络技术就有其特有的优势, 以其并行分布、自组织、自适应、自学习和容错性等优良性能, 可以较好地适应技术创新预测和评估这类多因素、不确定性和非线性问题, 它能克服上述各方法的不足。本项目以BP神经网络作为基于多因素的技术创新预测和评估模型构建的基础, BP神经网络由输入层、隐含层和输出层构成, 各层的神经元数目不同, 由正向传播和反向传播组成, 在进行产品技术创新预测和评估时, 从输入层输入影响产品技术创新预测值和评估值的n个因素信息, 经隐含层处理后传入输出层, 其输出值Y即为产品技术创新技术性能指标的预测值或产品技术创新的评估值。这种n个因素指标的设置, 考虑了概括性和动态性, 力求全面、客观地反映影响产品技术创新发展的主要因素和导致产品个体差异的主要因素, 尽管是黑匣子式的预测和评估, 但事实证明它自身的强大学习能力可将需考虑的多种因素的数据进行融合, 输出一个经非线性变换后较为精确的预测值和评估值。

据文献查阅, 虽然在技术创新预测和评估的现有原理和方法的改进和完善方面有一定的研究,如文献[08]、[09]、[11]等, 但尚未发现将神经网络应用于技术创新预测与评估方面的研究, 在当前产品的市场寿命周期不断缩短、要求企业不断推出新产品的经济条件下, 以神经网络为基础来建立产品技术创新预测与评估模型, 是对技术创新定量预测和评估方法的有益补充和完善。

三、论文预期成果的理论意义和应用价值

本项目研究的理论意义表现在: (1) 探索新的技术创新预测和评估技术, 丰富和完善技术创新预测和评估方法体系; (2) 将神经网络技术引入技术创新的预测和评估, 有利于推动技术创新预测和评估方法的发展。

本项目研究的应用价值体现在: (1) 提供一种基于多因素的技术创新定量预测技术, 有利于提高预测的正确性; (2)提供一种基于BP神经网络的综合评估方法, 有利于提高评估的科学性; (3) 为企业的技术创新预测和评估工作提供新的方法论和实用技术。

四、课题研究的主要内容

研究目标:

以BP神经网络模型为基础研究基于多因素的技术创新预测和评估模型, 并建立科学的预测和评估指标体系及设计相应的模型计算方法, 结合企业的具体实际, 对指标和模型体系进行实证分析, 使研究具有一定的理论水平和实用价值。

研究内容:

1、影响企业技术创新预测和评佑的相关指标体系确定及其量化和规范化。从企业的宏观环境和微观环境两个方面入手, 密切结合电子商务和知识经济对企业技术创新的影响, 系统综合地分析影响产品技术创新的各相关因素, 建立科学的企业技术创新预测和评估指标体系, 并研究其量化和规范化的原则及方法。

2、影响技术创新预测和评估各相关指标的相对权重确定。影响技术创新发展和变化各相关因素在输入预测和评估模型时, 需要一组决定其相对重要性的初始权重, 权重的确定需要基本的原则作支持。

3、基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型研究。 根据技术创新预测的特点, 以BP神经网络为基础, 构建基于多因素的技术创新预测和评估模型。

4、基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型计算方法设计。根据基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型的基本特点, 设计其相应的计算方法。

5、基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型学习样本设计。根据相关的历史资料, 构建基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型的学习样本, 对预测和评估模型进行自学习和训练, 使模型适合实际情况。

6、基于BP神经网络的技术创新预测和评估技术的实证研究。以一般企业的技术创新预测与评估工作为背景, 对基于BP神经网络的技术创新预测和评估技术进行实证研究。

创新点:

1、建立一套基于电子商务和知识经济的技术创新预测和评估指标体系。目前,在技术创新的预测和评估指标体系方面, 一种是采用传统的指标体系, 另一种是采用国外先进国家的指标体系, 如何结合我国实际当前经济形势, 参考国外先进发达国家的研究工作, 建立一套适合于我国企业技术创新预测和评估指标体系, 此为本研究要做的首要工作, 这是一项创新。

2、研究基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型及其计算方法。神经网络技术具有并行分布处理、自学习、自组织、自适应和容错性等优良性能, 能较好地处理基于多因素、非线性和不确定性预测和评估的现实问题, 本项目首次将神经网络技术引入企业的技术创新预测和评估, 这也是一项创新。

五、课题研究的基本方法、技术路线的可行性论证

1、重视系统分析。以系统科学的思想为指导来分析影响企业技术创新发展和变化的宏观因素和微观因素, 并研究影响因素间的内在联系, 确定其相互之间的重要度, 探讨其量化和规范化的方法, 将国外先进国家的研究成果与我国具体实际相结合, 建立我国企业技术创新预测和评估的指标体系。

2、重视案例研究。从国内外技术创新预测与决策成功和失败的案例中, 发现问题、分析问题, 归纳和总结出具有共性的东西, 探索技术创新预测与宏观因素与微观因素之间的内在关系。

3、采用先简单后复杂的研究方法。对基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型的研究, 先从某一行业出发, 定义模型的基本输入因素, 然后, 逐步扩展, 逐步增加模型的复杂度。

4、理论和实践相结合。将研究工作与具体企业的技术创新实际相结合, 进行实证研究, 在实践中丰富和完善, 研究出具有科学性和实用性的成果。

六、开展研究已具备的条件、可能遇到的困难与问题及解决措施

本人长期从事市场营销和技术创新方面的研究工作, 编写出版了《现代市场营销学》和《现代企业管理学》等有关著作, 发表了企业技术创新与营销管理创新、企业技术创新与营销组织创新及企业技术创新与营销观念创新等与技术创新相关的学术研究论文, 对企业技术创新的预测和评估有一定的理论基础, 也从事过企业产品技术创新方面的策划和研究工作, 具有一定的实践经验, 与许多企业有密切的合作关系, 同时, 对神经网络技术也进行过专门的学习和研究, 所以, 本项目研究的理论基础、技术基础及实验场所已基本具备, 能顺利完成本课题的研究, 取得预期的研究成果。

七、论文研究的进展计划

2003.07-2003.09:完成论文开题。

2003.09-2003.11:影响企业技术创新发展的指标体系研究及其量化和规范化。

2003.11-2015.01:基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型的构建。

2015.01-2015.03:基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型计算方法研究。

2015.03-2015.04:基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型体系的实证研究。

2015.04-2015.06:完成论文写作、修改定稿,准备答辩。

主要参考文献:

[01] 傅家骥、仝允桓等. 技术创新学. 北京: 清华大学出版社 1998

[02] 吴贵生. 技术创新管理. 北京: 清华大学出版社 2000

[03] 柳卸林. 企业技术创新管理. 北京: 科学技术出版社 1997

[04] 赵志、陈邦设等. 产品创新过程管理模式的基本问题研究. 管理科学学报. 2000/2.

[05] 王亚民、朱荣林. 风险投资项目ECV评估指标与决策模型研究. 风险投资. 2002/6

[06] 赵中奇、王浣尘、潘德惠. 随机控制的极大值原理及其在投资决策中的应用. 控制与决策. 2002/6

[07] 夏清泉、凌婕. 风险投资理论和政策研究. 国际商务研究. 2002/5

预应力技术论文篇(7)

课题来源:单位自拟课题或省政府下达的研究课题

选题依据:

技术创新预测和评估是企业技术创新决策的前提和依据。通过技术创新预测和评估,可以使企业对未来的技术发展水平及其变化趋势有正确的把握,从而为企业的技术创新决策提供科学的依据,以减少技术创新决策过程中的主观性和盲目性。只有在正确把握技术创新发展方向的前提下,企业的技术创新工作才能沿着正确方向开展,企业产品的市场竞争力才能得到不断加强。在市场竞争日趋激烈的现代商业中,企业的技术创新决定着企业生存和发展、前途与命运,为了确保技术创新工作的正确性,企业对技术创新的预测和评估提出了更高的要求。

二、本课题国内外研究现状及发展趋势

现有的技术创新预测方法可分为趋势外推法、相关分析法和专家预测法三大类。

(1)趋势外推法。指利用过去和现在的技术、经济信息,分析技术发展趋势和规律,在分析判断这些趋势和规律将继续的前提下,将过去和现在的趋势向未来推演。生长曲线法是趋势外推法中的一种应用较为广泛的技术创新预测方法,美国生物学家和人口统计学家RaymondPearl提出的Pearl曲线(数学模型为:Y=L∕[1+A?exp(-B·t)])及英国数学家和统计学家Gompertz提出的Gompertz曲线(数学模型为:Y=L·exp(-B·t))皆属于生长曲线,其预测值Y为技术性能指标,t为时间自变量,L、A、B皆为常数。Ridenour模型也属于生长曲线预测法,但它假定新技术的成长速度与熟悉该项技术的人数成正比,主要适用于新技术、新产品的扩散预测。

(2)相关分析法。利用一系列条件、参数、因果关系数据和其他信息,建立预测对象与影响因素的因果关系模型,预测技术的发展变化。相关分析法认为,一种技术性能的改进或其应用的扩展是和其他一些已知因素高度相关的,这样,通过已知因素的分析就可以对该项技术进行预测。相关分析法主要有以下几种:导前-滞后相关分析、技术进步与经验积累的相关分析、技术信息与人员数等因素的相关分析及目标与手段的相关分析等方法。

(3)专家预测法。以专家意见作为信息来源,通过系统的调查、征询专家的意见,分析和整理出预测结果。专家预测法主要有:专家个人判断法、专家会议法、头脑风暴法及德尔菲法等,其中,德尔菲法吸收了前几种专家预测法的长处,避免了其缺点,被认为是技术预测中最有效的专家预测法。

趋势外推法的预测数据只能为纵向数据,在进行产品技术创新预测时,只能利用过去的产品技术性能这一个指标来预测它的随时间的发展趋势,并不涉及影响产品技术创新的科技、经济、产业、市场、社会及政策等多方面因素。在现代商业经济中,对于产品技术发展的预测不能简单地归结为产品过去技术性能指标按时间的进展来类推,而应系统综合地考虑现代商业中其他因素对企业产品技术创新的深刻影响。相关分析法尽管可同时按横向数据和纵向数据来进行预测,但由于它是利用过去的历史数据中的某些影响产品技术创新的因素求出的具体的回归预测式,而所得到的回归预测模型往往只能考虑少数几种主要影响因素,略去了许多未考虑的因素,所以,所建模型对实际问题的表达能力也不够准确,预测结果与实际的符合程度也有较大偏差。专家预测法是一种定性预测方法,依靠的是预测者的知识和经验,往往带有主观性,难以满足企业对技术创新预测准确度的要求。以上这些技术创新预测技术和方法为企业技术创新工作的开展做出了很大的贡献,为企业技术创新的预测提供了科学的方法论,但在新的经济和市场环境下,技术创新预测的方法和技术应有新的丰富和发展,以克服自身的不足,更进一步适应时展的需要,为企业的技术创新工作的开展和企业的生存与发展提供先进的基础理论和技术方法。

目前,在我国企业技术创新评估中,一般只考虑如下四个方面的因素:(1)技术的先进性、可行性、连续性;(2)经济效果;(3)社会效果;(4)风险性,在对此四方面内容逐个分析后,再作综合评估。在综合评估中所用的方法主要有:Delphi法(专家法)、AHP法(层次分析法)、模糊评估法、决策树法、战略方法及各种图例法等,但技术创新的评估是一个非常复杂的系统,其中存在着广泛的非线性、时变性和不确定性,同时,还涉及技术、经济、管理、社会等诸多复杂因素,目前所使用的原理和方法,难以满足企业对技术创新评估科学性的要求。关于技术创新评估的研究,在我国的历史还不长,无论是指标体系还是评估方法,均处于研究之中,我们认为目前在企业技术创新评估方面应做的工作是:(1)建立一套符合我国实际情况的技术创新评估指标体系;(2)建立一种适应于多因素、非线性和不确定性的综合评估方法。

这种情况下,神经网络技术就有其特有的优势,以其并行分布、自组织、自适应、自学习和容错性等优良性能,可以较好地适应技术创新预测和评估这类多因素、不确定性和非线性问题,它能克服上述各方法的不足。本项目以BP神经网络作为基于多因素的技术创新预测和评估模型构建的基础,BP神经网络由输入层、隐含层和输出层构成,各层的神经元数目不同,由正向传播和反向传播组成,在进行产品技术创新预测和评估时,从输入层输入影响产品技术创新预测值和评估值的n个因素信息,经隐含层处理后传入输出层,其输出值Y即为产品技术创新技术性能指标的预测值或产品技术创新的评估值。这种n个因素指标的设置,考虑了概括性和动态性,力求全面、客观地反映影响产品技术创新发展的主要因素和导致产品个体差异的主要因素,尽管是黑匣子式的预测和评估,但事实证明它自身的强大学习能力可将需考虑的多种因素的数据进行融合,输出一个经非线性变换后较为精确的预测值和评估值。

据文献查阅,虽然在技术创新预测和评估的现有原理和方法的改进和完善方面有一定的研究,如文献[08]、[09]、[11]等,但尚未发现将神经网络应用于技术创新预测与评估方面的研究,在当前产品的市场寿命周期不断缩短、要求企业不断推出新产品的经济条件下,以神经网络为基础来建立产品技术创新预测与评估模型,是对技术创新定量预测和评估方法的有益补充和完善。

三、论文预期成果的理论意义和应用价值

本项目研究的理论意义表现在:(1)探索新的技术创新预测和评估技术,丰富和完善技术创新预测和评估方法体系;(2)将神经网络技术引入技术创新的预测和评估,有利于推动技术创新预测和评估方法的发展。

本项目研究的应用价值体现在:(1)提供一种基于多因素的技术创新定量预测技术,有利于提高预测的正确性;(2)提供一种基于BP神经网络的综合评估方法,有利于提高评估的科学性;(3)为企业的技术创新预测和评估工作提供新的方法论和实用技术。

四、课题研究的主要内容

研究目标:

以BP神经网络模型为基础研究基于多因素的技术创新预测和评估模型,并建立科学的预测和评估指标体系及设计相应的模型计算方法,结合企业的具体实际,对指标和模型体系进行实证分析,使研究具有一定的理论水平和实用价值。

研究内容:

1、影响企业技术创新预测和评佑的相关指标体系确定及其量化和规范化。从企业的宏观环境和微观环境两个方面入手,密切结合电子商务和知识经济对企业技术创新的影响,系统综合地分析影响产品技术创新的各相关因素,建立科学的企业技术创新预测和评估指标体系,并研究其量化和规范化的原则及方法。

2、影响技术创新预测和评估各相关指标的相对权重确定。影响技术创新发展和变化各相关因素在输入预测和评估模型时,需要一组决定其相对重要性的初始权重,权重的确定需要基本的原则作支持。

3、基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型研究。根据技术创新预测的特点,以BP神经网络为基础,构建基于多因素的技术创新预测和评估模型。

4、基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型计算方法设计。根据基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型的基本特点,设计其相应的计算方法。

5、基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型学习样本设计。根据相关的历史资料,构建基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型的学习样本,对预测和评估模型进行自学习和训练,使模型适合实际情况。

6、基于BP神经网络的技术创新预测和评估技术的实证研究。以一般企业的技术创新预测与评估工作为背景,对基于BP神经网络的技术创新预测和评估技术进行实证研究。

创新点:

1、建立一套基于电子商务和知识经济的技术创新预测和评估指标体系。目前,在技术创新的预测和评估指标体系方面,一种是采用传统的指标体系,另一种是采用国外先进国家的指标体系,如何结合我国实际当前经济形势,参考国外先进发达国家的研究工作,建立一套适合于我国企业技术创新预测和评估指标体系,此为本研究要做的首要工作,这是一项创新。

2、研究基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型及其计算方法。神经网络技术具有并行分布处理、自学习、自组织、自适应和容错性等优良性能,能较好地处理基于多因素、非线性和不确定性预测和评估的现实问题,本项目首次将神经网络技术引入企业的技术创新预测和评估,这也是一项创新。

五、课题研究的基本方法、技术路线的可行性论证

1、重视系统分析。以系统科学的思想为指导来分析影响企业技术创新发展和变化的宏观因素和微观因素,并研究影响因素间的内在联系,确定其相互之间的重要度,探讨其量化和规范化的方法,将国外先进国家的研究成果与我国具体实际相结合,建立我国企业技术创新预测和评估的指标体系。

2、重视案例研究。从国内外技术创新预测与决策成功和失败的案例中,发现问题、分析问题,归纳和总结出具有共性的东西,探索技术创新预测与宏观因素与微观因素之间的内在关系。

3、采用先简单后复杂的研究方法。对基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型的研究,先从某一行业出发,定义模型的基本输入因素,然后,逐步扩展,逐步增加模型的复杂度。

4、理论和实践相结合。将研究工作与具体企业的技术创新实际相结合,进行实证研究,在实践中丰富和完善,研究出具有科学性和实用性的成果。

六、开展研究已具备的条件、可能遇到的困难与问题及解决措施

本人长期从事市场营销和技术创新方面的研究工作,编写出版了《现代市场营销学》和《现代企业管理学》等有关著作,发表了“企业技术创新与营销管理创新”、“企业技术创新与营销组织创新”及“企业技术创新与营销观念创新”等与技术创新相关的学术研究论文,对企业技术创新的预测和评估有一定的理论基础,也从事过企业产品技术创新方面的策划和研究工作,具有一定的实践经验,与许多企业有密切的合作关系,同时,对神经网络技术也进行过专门的学习和研究,所以,本项目研究的理论基础、技术基础及实验场所已基本具备,能顺利完成本课题的研究,取得预期的研究成果。

七、论文研究的进展计划

2003.07-2003.09:完成论文开题。

2003.09-2003.11:影响企业技术创新发展的指标体系研究及其量化和规范化。

2003.11-2004.01:基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型的构建。

2004.01-2004.03:基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型计算方法研究。

2004.03-2004.04:基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型体系的实证研究。

2004.04-2004.06:完成论文写作、修改定稿,准备答辩。

主要参考文献:

[01]傅家骥、仝允桓等.技术创新学.北京:清华大学出版社1998

[02]吴贵生.技术创新管理.北京:清华大学出版社2000

[03]柳卸林.企业技术创新管理.北京:科学技术出版社1997

[04]赵志、陈邦设等.产品创新过程管理模式的基本问题研究.管理科学学报.2000/2.

[05]王亚民、朱荣林.风险投资项目ECV评估指标与决策模型研究.风险投资.2002/6

[06]赵中奇、王浣尘、潘德惠.随机控制的极大值原理及其在投资决策中的应用.控制与决策.2002/6

[07]夏清泉、凌婕.风险投资理论和政策研究.国际商务研究.2002/5

[08]陈劲、龚焱等.技术创新信息源新探.中国软科学.2001/1.pp86-88

[09]严太华、张龙.风险投资评估决策方法初探.经济问题.2002/1

[10]苏永江、李湛.风险投资决策问题的系统分析.学术研究.2001/4

<11>孙冰.企业产品开发的评价模型及方法研究.中国管理科学.2002/4

[12]诸克军、杨久西、匡益军.基于人工神经网络的石油勘探有利性综合评价.系统工程理论与实践.2002/4

[13]杨力.基干BP神经网络的城市房屋租赁估价系统设计.中国管理科学.2002/4

[14]杨国栋、贾成前.高速公路复垦土地适宜性评价的BP神经网络模型.统工程理论与实践.2002/4

[15]楼文高.基于人工神经网络的三江平原土壤质量综合评价与预测模型.中国管理科学.2002/1

[16]胥悦红、顾培亮.基于BP神经网络的产品成本预测.管理工程学报.2000/4

[17]陈新辉、乔忠.基于TSA-BP神经网络的企业产品市场占有率预测模型.中国农业大学学报.2000/5

[18]刘育新.技术预测的过程与常用方法.中国软科学.1998/3

[19]温小霓、赵玮.市场需求与统计预测.西安电子科技大学学报.2000/5

[20]朱振中.模糊理论在新产品开发中的应用.科学管理研究.2000/6

[21]KimB.Clark&TakahiroFujimoto.ProductDevelopmentPerformance–Strategy、OrganizationandManagementinIndustry.HarvardBusinessSchoolPress.Boson1993

[22]GobeliDH,BrownDJ.Improvingtheprocessofproductinnovation.Research,TechnologyManagement,1993.36(2):46-49

[23]SimonJ.Towner.Fourwaystoacceleratenewproductdevelopment.LongRangPlanning1994.27(2):57-65

[24]AbdulAli,etal.Productinnovationandentrystrategy.JournalofProductInnovationManagement1995.12(12):54-69

[25]EricVinHippel.ThesourcesofInnovation.OxfordUniversityPress.1988

[26]ShtubA,ZimermanY.Aneural-network-basedapproachforestimatingthecostofassembly.InternationalJournalofProductionEconomics,1993.32:189-207

[27]Wee-LiangTan,DattarreyaG.Allampalli,InvestmentCriteriaofSingaporeCapitalists,1997InternationalCouncilforSmallBusiness,SanFrancisco,California,June1997

[28]MichaelHenos,TheRoadtoVentureFinancing:GuidelinesforEntrepreneuts,R&DStraregistMagazine,Summer1991

[29]ChowGC,TheLargrangeMethodofoptimizationwithapplicationstoportfoliandinvestmentdecisions.JofEconomicDymamicsandControl1996

[30]Jensen,R..InformationCostandInnovationAdoptionPolicies,ManagementScience.Vol.34,No.2,Feb,1988

预应力技术论文篇(8)

课题来源:单位自拟课题或省政府下达的研究课题

选题依据:

技术创新预测和评估是企业技术创新决策的前提和依据。通过技术创新预测和评估,可以使企业对未来的技术发展水平及其变化趋势有正确的把握,从而为企业的技术创新决策提供科学的依据,以减少技术创新决策过程中的主观性和盲目性。只有在正确把握技术创新发展方向的前提下,企业的技术创新工作才能沿着正确方向开展,企业产品的市场竞争力才能得到不断加强。在市场竞争日趋激烈的现代商业中,企业的技术创新决定着企业生存和发展、前途与命运,为了确保技术创新工作的正确性,企业对技术创新的预测和评估提出了更高的要求。

二、本课题国内外研究现状及发展趋势

现有的技术创新预测方法可分为趋势外推法、相关分析法和专家预测法三大类。

(1)趋势外推法。指利用过去和现在的技术、经济信息,分析技术发展趋势和规律,在分析判断这些趋势和规律将继续的前提下,将过去和现在的趋势向未来推演。生长曲线法是趋势外推法中的一种应用较为广泛的技术创新预测方法,美国生物学家和人口统计学家RaymondPearl提出的Pearl曲线(数学模型为:Y=L∕[1+A?exp(-B·t)])及英国数学家和统计学家Gompertz提出的Gompertz曲线(数学模型为:Y=L·exp(-B·t))皆属于生长曲线,其预测值Y为技术性能指标,t为时间自变量,L、A、B皆为常数。Ridenour模型也属于生长曲线预测法,但它假定新技术的成长速度与熟悉该项技术的人数成正比,主要适用于新技术、新产品的扩散预测。

(2)相关分析法。利用一系列条件、参数、因果关系数据和其他信息,建立预测对象与影响因素的因果关系模型,预测技术的发展变化。相关分析法认为,一种技术性能的改进或其应用的扩展是和其他一些已知因素高度相关的,这样,通过已知因素的分析就可以对该项技术进行预测。相关分析法主要有以下几种:导前-滞后相关分析、技术进步与经验积累的相关分析、技术信息与人员数等因素的相关分析及目标与手段的相关分析等方法。

(3)专家预测法。以专家意见作为信息来源,通过系统的调查、征询专家的意见,分析和整理出预测结果。专家预测法主要有:专家个人判断法、专家会议法、头脑风暴法及德尔菲法等,其中,德尔菲法吸收了前几种专家预测法的长处,避免了其缺点,被认为是技术预测中最有效的专家预测法。

趋势外推法的预测数据只能为纵向数据,在进行产品技术创新预测时,只能利用过去的产品技术性能这一个指标来预测它的随时间的发展趋势,并不涉及影响产品技术创新的科技、经济、产业、市场、社会及政策等多方面因素。在现代商业经济中,对于产品技术发展的预测不能简单地归结为产品过去技术性能指标按时间的进展来类推,而应系统综合地考虑现代商业中其他因素对企业产品技术创新的深刻影响。相关分析法尽管可同时按横向数据和纵向数据来进行预测,但由于它是利用过去的历史数据中的某些影响产品技术创新的因素求出的具体的回归预测式,而所得到的回归预测模型往往只能考虑少数几种主要影响因素,略去了许多未考虑的因素,所以,所建模型对实际问题的表达能力也不够准确,预测结果与实际的符合程度也有较大偏差。专家预测法是一种定性预测方法,依靠的是预测者的知识和经验,往往带有主观性,难以满足企业对技术创新预测准确度的要求。以上这些技术创新预测技术和方法为企业技术创新工作的开展做出了很大的贡献,为企业技术创新的预测提供了科学的方法论,但在新的经济和市场环境下,技术创新预测的方法和技术应有新的丰富和发展,以克服自身的不足,更进一步适应时展的需要,为企业的技术创新工作的开展和企业的生存与发展提供先进的基础理论和技术方法。

目前,在我国企业技术创新评估中,一般只考虑如下四个方面的因素:(1)技术的先进性、可行性、连续性;(2)经济效果;(3)社会效果;(4)风险性,在对此四方面内容逐个分析后,再作综合评估。在综合评估中所用的方法主要有:Delphi法(专家法)、AHP法(层次分析法)、模糊评估法、决策树法、战略方法及各种图例法等,但技术创新的评估是一个非常复杂的系统,其中存在着广泛的非线性、时变性和不确定性,同时,还涉及技术、经济、管理、社会等诸多复杂因素,目前所使用的原理和方法,难以满足企业对技术创新评估科学性的要求。关于技术创新评估的研究,在我国的历史还不长,无论是指标体系还是评估方法,均处于研究

之中,我们认为目前在企业技术创新评估方面应做的工作是:(1)建立一套符合我国实际情况的技术创新评估指标体系;(2)建立一种适应于多因素、非线性和不确定性的综合评估方法。

这种情况下,神经网络技术就有其特有的优势,以其并行分布、自组织、自适应、自学习和容错性等优良性能,可以较好地适应技术创新预测和评估这类多因素、不确定性和非线性问题,它能克服上述各方法的不足。本项目以BP神经网络作为基于多因素的技术创新预测和评估模型构建的基础,BP神经网络由输入层、隐含层和输出层构成,各层的神经元数目不同,由正向传播和反向传播组成,在进行产品技术创新预测和评估时,从输入层输入影响产品技术创新预测值和评估值的n个因素信息,经隐含层处理后传入输出层,其输出值Y即为产品技术创新技术性能指标的预测值或产品技术创新的评估值。这种n个因素指标的设置,考虑了概括性和动态性,力求全面、客观地反映影响产品技术创新发展的主要因素和导致产品个体差异的主要因素,尽管是黑匣子式的预测和评估,但事实证明它自身的强大学习能力可将需考虑的多种因素的数据进行融合,输出一个经非线性变换后较为精确的预测值和评估值。

据文献查阅,虽然在技术创新预测和评估的现有原理和方法的改进和完善方面有一定的研究,如文献[08]、[09]、[11]等,但尚未发现将神经网络应用于技术创新预测与评估方面的研究,在当前产品的市场寿命周期不断缩短、要求企业不断推出新产品的经济条件下,以神经网络为基础来建立产品技术创新预测与评估模型,是对技术创新定量预测和评估方法的有益补充和完善。

三、论文预期成果的理论意义和应用价值

本项目研究的理论意义表现在:(1)探索新的技术创新预测和评估技术,丰富和完善技术创新预测和评估方法体系;(2)将神经网络技术引入技术创新的预测和评估,有利于推动技术创新预测和评估方法的发展。

本项目研究的应用价值体现在:(1)提供一种基于多因素的技术创新定量预测技术,有利于提高预测的正确性;(2)提供一种基于BP神经网络的综合评估方法,有利于提高评估的科学性;(3)为企业的技术创新预测和评估工作提供新的方法论和实用技术。

四、课题研究的主要内容

研究目标:

以BP神经网络模型为基础研究基于多因素的技术创新预测和评估模型,并建立科学的预测和评估指标体系及设计相应的模型计算方法,结合企业的具体实际,对指标和模型体系进行实证分析,使研究具有一定的理论水平和实用价值。

研究内容:

1、影响企业技术创新预测和评佑的相关指标体系确定及其量化和规范化。从企业的宏观环境和微观环境两个方面入手,密切结合电子商务和知识经济对企业技术创新的影响,系统综合地分析影响产品技术创新的各相关因素,建立科学的企业技术创新预测和评估指标体系,并研究其量化和规范化的原则及方法。

2、影响技术创新预测和评估各相关指标的相对权重确定。影响技术创新发展和变化各相关因素在输入预测和评估模型时,需要一组决定其相对重要性的初始权重,权重的确定需要基本的原则作支持。

3、基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型研究。根据技术创新预测的特点,以BP神经网络为基础,构建基于多因素的技术创新预测和评估模型。

4、基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型计算方法设计。根据基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型的基本特点,设计其相应的计算方法。

5、基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型学习样本设计。根据相关的历史资料,构建基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型的学习样本,对预测和评估模型进行自学习和训练,使模型适合实际情况。

6、基于BP神经网络的技术创新预测和评估技术的实证研究。以一般企业的技术创新预测与评估工作为背景,对基于BP神经网络的技术创新预测和评估技术进行实证研究。

创新点:

1、建立一套基于电子商务和知识经济的技术创新预测和评估指标体系。目前,在技术创新的预测和评估指标体系方面,一种是采用传统的指标体系,另一种是采用国外先进国家的指标体系,如何结合我国实际当前经济形势,参考国外先进发达国家的研究工作,建立一套适合于我国企业技术创新预测和评估指标体系,此为本研究要做的首要工作,这是一项创新。

2、研究基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型及其计算方法。神经网络技术具有并行分布处理、自学习、自组织、自适应和容错性等优良性能,能较好地处理基于多因素、非线性和不确定性预测和评估的现实问题,本项目首次将神经网络技术引入企业的技术创新预测和评估,这也是一项创新。

五、课题研究的基本方法、技术路线的

可行性论证

1、重视系统分析。以系统科学的思想为指导来分析影响企业技术创新发展和变化的宏观因素和微观因素,并研究影响因素间的内在联系,确定其相互之间的重要度,探讨其量化和规范化的方法,将国外先进国家的研究成果与我国具体实际相结合,建立我国企业技术创新预测和评估的指标体系。

2、重视案例研究。从国内外技术创新预测与决策成功和失败的案例中,发现问题、分析问题,归纳和总结出具有共性的东西,探索技术创新预测与宏观因素与微观因素之间的内在关系。

3、采用先简单后复杂的研究方法。对基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型的研究,先从某一行业出发,定义模型的基本输入因素,然后,逐步扩展,逐步增加模型的复杂度。

4、理论和实践相结合。将研究工作与具体企业的技术创新实际相结合,进行实证研究,在实践中丰富和完善,研究出具有科学性和实用性的成果。

六、开展研究已具备的条件、可能遇到的困难与问题及解决措施

本人长期从事市场营销和技术创新方面的研究工作,编写出版了《现代市场营销学》和《现代企业管理学》等有关著作,发表了“企业技术创新与营销管理创新”、“企业技术创新与营销组织创新”及“企业技术创新与营销观念创新”等与技术创新相关的学术研究论文,对企业技术创新的预测和评估有一定的理论基础,也从事过企业产品技术创新方面的策划和研究工作,具有一定的实践经验,与许多企业有密切的合作关系,同时,对神经网络技术也进行过专门的学习和研究,所以,本项目研究的理论基础、技术基础及实验场所已基本具备,能顺利完成本课题的研究,取得预期的研究成果。

七、论文研究的进展计划

2003.07-2003.09:完成论文开题。

2003.09-2003.11:影响企业技术创新发展的指标体系研究及其量化和规范化。

2003.11-2004.01:基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型的构建。

2004.01-2004.03:基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型计算方法研究。

2004.03-2004.04:基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型体系的实证研究。

2004.04-2004.06:完成论文写作、修改定稿,准备答辩。

主要参考文献:

[01]傅家骥、仝允桓等.技术创新学.北京:清华大学出版社1998

[02]吴贵生.技术创新管理.北京:清华大学出版社2000

[03]柳卸林.企业技术创新管理.北京:科学技术出版社1997

[04]赵志、陈邦设等.产品创新过程管理模式的基本问题研究.管理科学学报.2000/2.

[05]王亚民、朱荣林.风险投资项目ECV评估指标与决策模型研究.风险投资.2002/6

[06]赵中奇、王浣尘、潘德惠.随机控制的极大值原理及其在投资决策中的应用.控制与决策.2002/6

[07]夏清泉、凌婕.风险投资理论和政策研究.国际商务研究.2002/5

[08]陈劲、龚焱等.技术创新信息源新探.中国软科学.2001/1.pp86-88

[09]严太华、张龙.风险投资评估决策方法初探.经济问题.2002/1

[10]苏永江、李湛.风险投资决策问题的系统分析.学术研究.2001/4

<11>孙冰.企业产品开发的评价模型及方法研究.中国管理科学.2002/4

[12]诸克军、杨久西、匡益军.基于人工神经网络的石油勘探有利性综合评价.系统工程理论与实践.2002/4

[13]杨力.基干BP神经网络的城市房屋租赁估价系统设计.中国管理科学.2002/4

[14]杨国栋、贾成前.高速公路复垦土地适宜性评价的BP神经网络模型.统工程理论与实践.2002/4

[15]楼文高.基于人工神经网络的三江平原土壤质量综合评价与预测模型.中国管理科学.2002/1

[16]胥悦红、顾培亮.基于BP神经网络的产品成本预测.管理工程学报.2000/4

[17]陈新辉、乔忠.基于TSA-BP神经网络的企业产品市场占有率预测模型.中国农业大学学报.2000/5

[18]刘育新.技术预测的过程与常用方法.中国软科学.1998/3

[19]温小霓、赵玮.市场需求与统计预测.西安电子科技大学学报.2000/5

[20]朱振中.模糊理论在新产品开发中的应用.科学管理研究.2000/6

[21]KimB.Clark&TakahiroFuj

imoto.ProductDevelopmentPerformance–Strategy、OrganizationandManagementinIndustry.HarvardBusinessSchoolPress.Boson1993

[22]GobeliDH,BrownDJ.Improvingtheprocessofproductinnovation.Research,TechnologyManagement,1993.36(2):46-49

[23]SimonJ.Towner.Fourwaystoacceleratenewproductdevelopment.LongRangPlanning1994.27(2):57-65

[24]AbdulAli,etal.Productinnovationandentrystrategy.JournalofProductInnovationManagement1995.12(12):54-69

[25]EricVinHippel.ThesourcesofInnovation.OxfordUniversityPress.1988

[26]ShtubA,ZimermanY.Aneural-network-basedapproachforestimatingthecostofassembly.InternationalJournalofProductionEconomics,1993.32:189-207

[27]Wee-LiangTan,DattarreyaG.Allampalli,InvestmentCriteriaofSingaporeCapitalists,1997InternationalCouncilforSmallBusiness,SanFrancisco,California,June1997

[28]MichaelHenos,TheRoadtoVentureFinancing:GuidelinesforEntrepreneuts,R&DStraregistMagazine,Summer1991

[29]ChowGC,TheLargrangeMethodofoptimizationwithapplicationstoportfoliandinvestmentdecisions.JofEconomicDymamicsandControl1996

[30]Jensen,R..InformationCostandInnovationAdoptionPolicies,ManagementScience.Vol.34,No.2,Feb,1988

预应力技术论文篇(9)

论文名称:基于BP神经网络的技术创新预测与评估模型及其应用研究

课题来源:单位自拟课题或省政府下达的研究课题

选题依据:技术创新预测和评估是企业技术创新决策的前提和依据。通过技术创新预测和评估, 可以使企业对未来的技术发展水平及其变化趋势有正确的把握, 从而为企业的技术创新决策提供科学的依据, 以减少技术创新决策过程中的主观性和盲目性。只有在正确把握技术创新发展方向的前提下, 企业的技术创新工作才能沿着正确方向开展,企业产品的市场竞争力才能得到不断加强。在市场竞争日趋激烈的现代商业中, 企业的技术创新决定着企业生存和发展、前途与命运, 为了确保技术创新工作的正确性,企业对技术创新的预测和评估提出了更高的要求。

二、本课题国内外研究现状及发展趋势

现有的技术创新预测方法可分为趋势外推法、相关分析法和专家预测法三大类。

(1) 趋势外推法。指利用过去和现在的技术、经济信息, 分析技术发展趋势和规律, 在分析判断这些趋势和规律将继续的前提下, 将过去和现在的趋势向未来推演。生长曲线法是趋势外推法中的一种应用较为广泛的技术创新预测方法,美国生物学家和人口统计学家Raymond Pearl提出的Pearl曲线(数学模型为: Y=L?[1+A?exp(-Bt)] )及英国数学家和统计学家Gompertz提出的Gompertz曲线(数学模型为: Y=Lexp(-Bt))皆属于生长曲线, 其预测值Y为技术性能指标, t为时间自变量, L、A、B皆为常数。Ridenour模型也属于生长曲线预测法, 但它假定新技术的成长速度与熟悉该项技术的人数成正比, 主要适用于新技术、新产品的扩散预测。

(2)相关分析法。利用一系列条件、参数、因果关系数据和其他信息, 建立预测对象与影响因素的因果关系模型, 预测技术的发展变化。相关分析法认为, 一种技术性能的改进或其应用的扩展是和其他一些已知因素高度相关的, 这样, 通过已知因素的分析就可以对该项技术进行预测。相关分析法主要有以下几种: 导前-滞后相关分析、技术进步与经验积累的相关分析、技术信息与人员数等因素的相关分析及目标与手段的相关分析等方法。

(3)专家预测法。以专家意见作为信息来源, 通过系统的调查、征询专家的意见, 分析和整理出预测结果。专家预测法主要有: 专家个人判断法、专家会议法、头脑风暴法及德尔菲法等, 其中, 德尔菲法吸收了前几种专家预测法的长处, 避免了其缺点, 被认为是技术预测中最有效的专家预测法。

趋势外推法的预测数据只能为纵向数据, 在进行产品技术创新预测时, 只能利用过去的产品技术性能这一个指标来预测它的随时间的发展趋势, 并不涉及影响产品技术创新的科技、经济、产业、市场、社会及政策等多方面因素。在现代商业经济中, 对于产品技术发展的预测不能简单地归结为产品过去技术性能指标按时间的进展来类推, 而应系统综合地考虑现代商业中其他因素对企业产品技术创新的深刻影响。相关分析法尽管可同时按横向数据和纵向数据来进行预测, 但由于它是利用过去的历史数据中的某些影响产品技术创新的因素求出的具体的回归预测式, 而所得到的回归预测模型往往只能考虑少数几种主要影响因素, 略去了许多未考虑的因素, 所以, 所建模型对实际问题的表达能力也不够准确, 预测结果与实际的符合程度也有较大偏差。专家预测法是一种定性预测方法,依靠的是预测者的知识和经验, 往往带有主观性, 难以满足企业对技术创新预测准确度的要求。以上这些技术创新预测技术和方法为企业技术创新工作的开展做出了很大的贡献, 为企业技术创新的预测提供了科学的方法论, 但在新的经济和市场环境下, 技术创新预测的方法和技术应有新的丰富和发展, 以克服自身的不足, 更进一步适应时展的需要, 为企业的技术创新工作的开展和企业的生存与发展提供先进的基础理论和技术方法。

目前,在我国企业技术创新评估中, 一般只考虑如下四个方面的因素: (1) 技术的先进性、可行性、连续性; (2) 经济效果; (3) 社会效果; (4) 风险性, 在对此四方面内容逐个分析后, 再作综合评估。在综合评估中所用的方法主要有: Delphi法(专家法)、AHP法(层次分析法)、模糊评估法、决策树法、战略方法及各种图例法等, 但技术创新的评估是一个非常复杂的系统, 其中存在着广泛的非线性、时变性和不确定性, 同时, 还涉及技术、经济、管理、社会等诸多复杂因素,目前所使用的原理和方法, 难以满足企业对技术创新评估科学性的要求。关于技术创新评估的研究, 在我国的历史还不长, 无论是指标体系还是评估方法, 均处于研究之中, 我们认为目前在企业技术创新评估方面应做的工作是: (1) 建立一套符合我国实际情况的技术创新评估指标体系; (2) 建立一种适应于多因素、非线性和不确定性的综合评估方法。

这种情况下, 神经网络技术就有其特有的优势, 以其并行分布、自组织、自适应、自学习和容错性等优良性能, 可以较好地适应技术创新预测和评估这类多因素、不确定性和非线性问题, 它能克服上述各方法的不足。本项目以BP神经网络作为基于多因素的技术创新预测和评估模型构建的基础, BP神经网络由输入层、隐含层和输出层构成, 各层的神经元数目不同, 由正向传播和反向传播组成, 在进行产品技术创新预测和评估时, 从输入层输入影响产品技术创新预测值和评估值的n个因素信息, 经隐含层处理后传入输出层, 其输出值Y即为产品技术创新技术性能指标的预测值或产品技术创新的评估值。这种n个因素指标的设置, 考虑了概括性和动态性, 力求全面、客观地反映影响产品技术创新发展的主要因素和导致产品个体差异的主要因素, 尽管是黑匣子式的预测和评估, 但事实证明它自身的强大学习能力可将需考虑的多种因素的数据进行融合, 输出一个经非线性变换后较为精确的预测值和评估值。

据文献查阅, 虽然在技术创新预测和评估的现有原理和方法的改进和完善方面有一定的研究,如文献[08]、[09]、[11]等, 但尚未发现将神经网络应用于技术创新预测与评估方面的研究, 在当前产品的市场寿命周期不断缩短、要求企业不断推出新产品的经济条件下, 以神经网络为基础来建立产品技术创新预测与评估模型, 是对技术创新定量预测和评估方法的有益补充和完善。

三、论文预期成果的理论意义和应用价值

本项目研究的理论意义表现在: (1) 探索新的技术创新预测和评估技术, 丰富和完善技术创新预测和评估方法体系; (2) 将神经网络技术引入技术创新的预测和评估, 有利于推动技术创新预测和评估方法的发展。

本项目研究的应用价值体现在: (1) 提供一种基于多因素的技术创新定量预测技术, 有利于提高预测的正确性; (2)提供一种基于BP神经网络的综合评估方法, 有利于提高评估的科学性; (3) 为企业的技术创新预测和评估工作提供新的方法论和实用技术。

四、课题研究的主要内容

研究目标:

以BP神经网络模型为基础研究基于多因素的技术创新预测和评估模型, 并建立科学的预测和评估指标体系及设计相应的模型计算方法, 结合企业的具体实际, 对指标和模型体系进行实证分析, 使研究具有一定的理论水平和实用价值。

研究内容:

1、影响企业技术创新预测和评佑的相关指标体系确定及其量化和规范化。从企业的宏观环境和微观环境两个方面入手, 密切结合电子商务和知识经济对企业技术创新的影响, 系统综合地分析影响产品技术创新的各相关因素, 建立科学的企业技术创新预测和评估指标体系, 并研究其量化和规范化的原则及方法。

2、影响技术创新预测和评估各相关指标的相对权重确定。影响技术创新发展和变化各相关因素在输入预测和评估模型时, 需要一组决定其相对重要性的初始权重, 权重的确定需要基本的原则作支持。

3、基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型研究。 根据技术创新预测的特点, 以BP神经网络为基础, 构建基于多因素的技术创新预测和评估模型。

4、基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型计算方法设计。根据基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型的基本特点, 设计其相应的计算方法。

5、基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型学习样本设计。根据相关的历史资料, 构建基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型的学习样本, 对预测和评估模型进行自学习和训练, 使模型适合实际情况。

6、基于BP神经网络的技术创新预测和评估技术的实证研究。以一般企业的技术创新预测与评估工作为背景, 对基于BP神经网络的技术创新预测和评估技术进行实证研究。

创新点:

1、建立一套基于电子商务和知识经济的技术创新预测和评估指标体系。目前,在技术创新的预测和评估指标体系方面, 一种是采用传统的指标体系, 另一种是采用国外先进国家的指标体系, 如何结合我国实际当前经济形势, 参考国外先进发达国家的研究工作, 建立一套适合于我国企业技术创新预测和评估指标体系, 此为本研究要做的首要工作, 这是一项创新。

2、研究基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型及其计算方法。神经网络技术具有并行分布处理、自学习、自组织、自适应和容错性等优良性能, 能较好地处理基于多因素、非线性和不确定性预测和评估的现实问题, 本项目首次将神经网络技术引入企业的技术创新预测和评估, 这也是一项创新。

五、课题研究的基本方法、技术路线的可行性论证

1、重视系统分析。以系统科学的思想为指导来分析影响企业技术创新发展和变化的宏观因素和微观因素, 并研究影响因素间的内在联系, 确定其相互之间的重要度, 探讨其量化和规范化的方法, 将国外先进国家的研究成果与我国具体实际相结合, 建立我国企业技术创新预测和评估的指标体系。

2、重视案例研究。从国内外技术创新预测与决策成功和失败的案例中, 发现问题、分析问题, 归纳和总结出具有共性的东西, 探索技术创新预测与宏观因素与微观因素之间的内在关系。

3、采用先简单后复杂的研究方法。对基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型的研究, 先从某一行业出发, 定义模型的基本输入因素, 然后, 逐步扩展, 逐步增加模型的复杂度。

4、理论和实践相结合。将研究工作与具体企业的技术创新实际相结合, 进行实证研究, 在实践中丰富和完善, 研究出具有科学性和实用性的成果。

六、开展研究已具备的条件、可能遇到的困难与问题及解决措施

本人长期从事市场营销和技术创新方面的研究工作, 编写出版了《现代市场营销学》和《现代企业管理学》等有关著作, 发表了企业技术创新与营销管理创新、企业技术创新与营销组织创新及企业技术创新与营销观念创新等与技术创新相关的学术研究论文, 对企业技术创新的预测和评估有一定的理论基础, 也从事过企业产品技术创新方面的策划和研究工作, 具有一定的实践经验, 与许多企业有密切的合作关系, 同时, 对神经网络技术也进行过专门的学习和研究, 所以, 本项目研究的理论基础、技术基础及实验场所已基本具备, 能顺利完成本课题的研究, 取得预期的研究成果。

七、论文研究的进展计划

2003.07-2003.09:完成论文开题。

2003.09-2003.11:影响企业技术创新发展的指标体系研究及其量化和规范化。

2003.11-2004.01:基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型的构建。

2004.01-2004.03:基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型计算方法研究。

2004.03-2004.04:基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型体系的实证研究。

2004.04-2004.06:完成论文写作、修改定稿,准备答辩。

主要参考文献:

[01] 傅家骥、仝允桓等。 技术创新学。 北京: 清华大学出版社 1998

[02] 吴贵生。 技术创新管理。 北京: 清华大学出版社 2000

[03] 柳卸林。 企业技术创新管理。 北京: 科学技术出版社 1997

[04] 赵志、陈邦设等。 产品创新过程管理模式的基本问题研究。 管理科学学报。 2000/2.

[05] 王亚民、朱荣林。 风险投资项目ECV评估指标与决策模型研究。 风险投资。 2002/6

[06] 赵中奇、王浣尘、潘德惠。 随机控制的极大值原理及其在投资决策中的应用。 控制与决策。 2002/6

[07] 夏清泉、凌婕。 风险投资理论和政策研究。 国际商务研究。 2002/5

[08] 陈劲、龚焱等。 技术创新信息源新探。 中国软科学。 2001/1. pp86-88

[09] 严太华、张龙。 风险投资评估决策方法初探。 经济问题。 2002/1

[10] 苏永江、李湛。 风险投资决策问题的系统分析。 学术研究。 2001/4

[11] 孙冰。 企业产品开发的评价模型及方法研究。 中国管理科学。 2002/4

[12] 诸克军、杨久西、匡益军。 基于人工神经网络的石油勘探有利性综合评价。 系统工程理论与实践。 2002/4

[13] 杨力。 基干BP 神经网络的城市房屋租赁估价系统设计。 中国管理科学。 2002/4

[14] 杨国栋、贾成前。 高速公路复垦土地适宜性评价的BP神经网络模型。 统工程理论与实践。 2002/4

[15] 楼文高。 基于人工神经网络的三江平原土壤质量综合评价与预测模型。 中国管理科学。 2002/1

[16] 胥悦红、顾培亮。 基于BP神经网络的产品成本预测。 管理工程学报。 2000/4

[17] 陈新辉、乔忠。 基于TSA-BP神经网络的企业产品市场占有率预测模型。 中国农业大学学报。 2000/5

[18] 刘育新。 技术预测的过程与常用方法。 中国软科学。 1998/3

[19] 温小霓、赵玮。 市场需求与统计预测。 西安电子科技大学学报。 2000/5

[20] 朱振中。 模糊理论在新产品开发中的应用。 科学管理研究。 2000/6

[21]Kim B. Clark Takahiro Fujimoto. Product Development Performance Strategy、Organization and Management in Industry. Harvard Business School Press. Boson 1993

[22] Gobeli D H, Brown D J. Improving the process of product innovation. Research, Technology Management, 1993. 36(2):46-49

[23]Simon J.Towner. Four ways to accelerate new product development. Long Rang Planning 1994. 27(2):57-65

[24]Abdul Ali,et al. Product innovation and entry strategy. Journal of Product Innovation Management 1995. 12(12):54-69

[25]Eric Vin Hippel. The sources of Innovation. Oxford University Press. 1988

[26] Shtub A, Zimerman Y. A neural-network-based approach for estimating the cost of assembly. International Journal of Production Economics, 1993. 32: 189-207

[27] Wee-Liang Tan, Dattarreya G. Allampalli, Investment Criteria of Singapore Capitalists, 1997 International Council for Small Business, San Francisco, California, June 1997

[28]Michael Henos, The Road to Venture Financing: Guidelines for Entrepreneuts, RD Straregist Magazine,Summer 1991

[29]Chow GC, The Largrange Method of optimization with applications to portfoli and investment decisions. J of Economic Dymamics and Control 1996

[30]Jensen, R Information Cost and Innovation Adoption Policies, Management Science. Vol.34, No.2, Feb, 1988

预应力技术论文篇(10)

课题来源:单位自拟课题或省政府下达的研究课题

技术创新预测和评估是企业技术创新决策的前提和依据。通过技术创新预测和评估,可以使企业对未来的技术发展水平及其变化趋势有正确的把握,从而为企业的技术创新决策提供科学的依据,以减少技术创新决策过程中的主观性和盲目性。只有在正确把握技术创新发展方向的前提下,企业的技术创新工作才能沿着正确方向开展,企业产品的市场竞争力才能得到不断加强。在市场竞争日趋激烈的现代商业中,企业的技术创新决定着企业生存和发展、前途与命运,为了确保技术创新工作的正确性,企业对技术创新的预测和评估提出了更高的要求。

二、本课题国内外研究现状及发展趋势

现有的技术创新预测方法可分为趋势外推法、相关分析法和专家预测法三大类。

(1)趋势外推法。指利用过去和现在的技术、经济信息,分析技术发展趋势和规律,在分析判断这些趋势和规律将继续的前提下,将过去和现在的趋势向未来推演。生长曲线法是趋势外推法中的一种应用较为广泛的技术创新预测方法,美国生物学家和人口统计学家raymondpearl提出的pearl曲线(数学模型为:y=l?[1+a?exp(-b·t)])及英国数学家和统计学家gompertz提出的gompertz曲线(数学模型为:y=l·exp(-b·t))皆属于生长曲线,其预测值y为技术性能指标,t为时间自变量,l、a、b皆为常数。ridenour模型也属于生长曲线预测法,但它假定新技术的成长速度与熟悉该项技术的人数成正比,主要适用于新技术、新产品的扩散预测。

(2)相关分析法。利用一系列条件、参数、因果关系数据和其他信息,建立预测对象与影响因素的因果关系模型,预测技术的发展变化。相关分析法认为,一种技术性能的改进或其应用的扩展是和其他一些已知因素高度相关的,这样,通过已知因素的分析就可以对该项技术进行预测。相关分析法主要有以下几种:导前-滞后相关分析、技术进步与经验积累的相关分析、技术信息与人员数等因素的相关分析及目标与手段的相关分析等方法。

(3)专家预测法。以专家意见作为信息来源,通过系统的调查、征询专家的意见,分析和整理出预测结果。专家预测法主要有:专家个人判断法、专家会议法、头脑风暴法及德尔菲法等,其中,德尔菲法吸收了前几种专家预测法的长处,避免了其缺点,被认为是技术预测中最有效的专家预测法。

趋势外推法的预测数据只能为纵向数据,在进行产品技术创新预测时,只能利用过去的产品技术性能这一个指标来预测它的随时间的发展趋势,并不涉及影响产品技术创新的科技、经济、产业、市场、社会及政策等多方面因素。在现代商业经济中,对于产品技术发展的预测不能简单地归结为产品过去技术性能指标按时间的进展来类推,而应系统综合地考虑现代商业中其他因素对企业产品技术创新的深刻影响。相关分析法尽管可同时按横向数据和纵向数据来进行预测,但由于它是利用过去的历史数据中的某些影响产品技术创新的因素求出的具体的回归预测式,而所得到的回归预测模型往往只能考虑少数几种主要影响因素,略去了许多未考虑的因素,所以,所建模型对实际问题的表达能力也不够准确,预测结果与实际的符合程度也有较大偏差。专家预测法是一种定性预测方法,依靠的是预测者的知识和经验,往往带有主观性,难以满足企业对技术创新预测准确度的要求。以上这些技术创新预测技术和方法为企业技术创新工作的开展做出了很大的贡献,为企业技术创新的预测提供了科学的方法论,但在新的经济和市场环境下,技术创新预测的方法和技术应有新的丰富和发展,以克服自身的不足,更进一步适应时展的需要,为企业的技术创新工作的开展和企业的生存与发展提供先进的基础理论和技术方法。

目前,在我国企业技术创新评估中,一般只考虑如下四个方面的因素:(1)技术的先进性、可行性、连续性;(2)经济效果;(3)社会效果;(4)风险性,在对此四方面内容逐个分析后,再作综合评估。在综合评估中所用的方法主要有:delphi法(专家法)、ahp法(层次分析法)、模糊评估法、决策树法、战略方法及各种图例法等,但技术创新的评估是一个非常复杂的系统,其中存在着广泛的非线性、时变性和不确定性,同时,还涉及技术、经济、管理、社会等诸多复杂因素,目前所使用的原理和方法,难以满足企业对技术创新评估科学性的要求。关于技术创新评估的研究,在我国的历史还不长,无论是指标体系还是评估方法,均处于研究

之中,我们认为目前在企业技术创新评估方面应做的工作是:(1)建立一套符合我国实际情况的技术创新评估指标体系;(2)建立一种适应于多因素、非线性和不确定性的综合评估方法。

这种情况下,神经网络技术就有其特有的优势,以其并行分布、自组织、自适应、自学习和容错性等优良性能,可以较好地适应技术创新预测和评估这类多因素、不确定性和非线性问题,它能克服上述各方法的不足。本项目以bp神经网络作为基于多因素的技术创新预测和评估模型构建的基础,bp神经网络由输入层、隐含层和输出层构成,各层的神经元数目不同,由正向传播和反向传播组成,在进行产品技术创新预测和评估时,从输入层输入影响产品技术创新预测值和评估值的n个因素信息,经隐含层处理后传入输出层,其输出值y即为产品技术创新技术性能指标的预测值或产品技术创新的评估值。这种n个因素指标的设置,考虑了概括性和动态性,力求全面、客观地反映影响产品技术创新发展的主要因素和导致产品个体差异的主要因素,尽管是黑匣子式的预测和评估,但事实证明它自身的强大学习能力可将需考虑的多种因素的数据进行融合,输出一个经非线性变换后较为精确的预测值和评估值。

据文献查阅,虽然在技术创新预测和评估的现有原理和方法的改进和完善方面有一定的研究,如文献[08]、[09]、[11]等,但尚未发现将神经网络应用于技术创新预测与评估方面的研究,在当前产品的市场寿命周期不断缩短、要求企业不断推出新产品的经济条件下,以神经网络为基础来建立产品技术创新预测与评估模型,是对技术创新定量预测和评估方法的有益补充和完善。

三、论文预期成果的理论意义和应用价值

本项目研究的理论意义表现在:(1)探索新的技术创新预测和评估技术,丰富和完善技术创新预测和评估方法体系;(2)将神经网络技术引入技术创新的预测和评估,有利于推动技术创新预测和评估方法的发展。

本项目研究的应用价值体现在:(1)提供一种基于多因素的技术创新定量预测技术,有利于提高预测的正确性;(2)提供一种基于bp神经网络的综合评估方法,有利于提高评估的科学性;(3)为企业的技术创新预测和评估工作提供新的方法论和实用技术。

四、课题研究的主要内容

以bp神经网络模型为基础研究基于多因素的技术创新预测和评估模型,并建立科学的预测和评估指标体系及设计相应的模型计算方法,结合企业的具体实际,对指标和模型体系进行实证分析,使研究具有一定的理论水平和实用价值。

1、影响企业技术创新预测和评佑的相关指标体系确定及其量化和规范化。从企业的宏观环境和微观环境两个方面入手,密切结合电子商务和知识经济对企业技术创新的影响,系统综合地分析影响产品技术创新的各相关因素,建立科学的企业技术创新预测和评估指标体系,并研究其量化和规范化的原则及方法。

2、影响技术创新预测和评估各相关指标的相对权重确定。影响技术创新发展和变化各相关因素在输入预测和评估模型时,需要一组决定其相对重要性的初始权重,权重的确定需要基本的原则作支持。

3、基于bp神经网络的技术创新预测和评估模型研究。根据技术创新预测的特点,以bp神经网络为基础,构建基于多因素的技术创新预测和评估模型。

4、基于bp神经网络的技术创新预测和评估模型计算方法设计。根据基于bp神经网络的技术创新预测和评估模型的基本特点,设计其相应的计算方法。

5、基于bp神经网络的技术创新预测和评估模型学习样本设计。根据相关的历史资料,构建基于bp神经网络的技术创新预测和评估模型的学习样本,对预测和评估模型进行自学习和训练,使模型适合实际情况。

6、基于bp神经网络的技术创新预测和评估技术的实证研究。以一般企业的技术创新预测与评估工作为背景,对基于bp神经网络的技术创新预测和评估技术进行实证研究。

1、建立一套基于电子商务和知识经济的技术创新预测和评估指标体系。目前,在技术创新的预测和评估指标体系方面,一种是采用传统的指标体系,另一种是采用国外先进国家的指标体系,如何结合我国实际当前经济形势,参考国外先进发达国家的研究工作,建立一套适合于我国企业技术创新预测和评估指标体系,此为本研究要做的首要工作,这是一项创新。

2、研究基于bp神经网络的技术创新预测和评估模型及其计算方法。神经网络技术具有并行分布处理、自学习、自组织、自适应和容错性等优良性能,能较好地处理基于多因素、非线性和不确定性预测和评估的现实问题,本项目首次将神经网络技术引入企业的技术创新预测和评估,这也是一项创新。

五、课题研究的基本方法、技术路线的

可行性论证

1、重视系统分析。以系统科学的思想为指导来分析影响企业技术创新发展和变化的宏观因素和微观因素,并研究影响因素间的内在联系,确定其相互之间的重要度,探讨其量化和规范化的方法,将国外先进国家的研究成果与我国具体实际相结合,建立我国企业技术创新预测和评估的指标体系。

2、重视案例研究。从国内外技术创新预测与决策成功和失败的案例中,发现问题、分析问题,归纳和总结出具有共性的东西,探索技术创新预测与宏观因素与微观因素之间的内在关系。

3、采用先简单后复杂的研究方法。对基于bp神经网络的技术创新预测和评估模型的研究,先从某一行业出发,定义模型的基本输入因素,然后,逐步扩展,逐步增加模型的复杂度。

4、理论和实践相结合。将研究工作与具体企业的技术创新实际相结合,进行实证研究,在实践中丰富和完善,研究出具有科学性和实用性的成果。

六、开展研究已具备的条件、可能遇到的困难与问题及解决措施

本人长期从事市场营销和技术创新方面的研究工作,编写出版了《现代市场营销学》和《现代企业管理学》等有关著作,发表了“企业技术创新与营销管理创新”、“企业技术创新与营销组织创新”及“企业技术创新与营销观念创新”等与技术创新相关的学术研究论文,对企业技术创新的预测和评估有一定的理论基础,也从事过企业产品技术创新方面的策划和研究工作,具有一定的实践经验,与许多企业有密切的合作关系,同时,对神经网络技术也进行过专门的学习和研究,所以,本项目研究的理论基础、技术基础及实验场所已基本具备,能顺利完成本课题的研究,取得预期的研究成果。

七、论文研究的进展计划

2003.07-2003.09:完成论文开题。

2003.09-2003.11:影响企业技术创新发展的指标体系研究及其量化和规范化。

2003.11-2004.01:基于bp神经网络的技术创新预测和评估模型的构建。

2004.01-2004.03:基于bp神经网络的技术创新预测和评估模型计算方法研究。

2004.03-2004.04:基于bp神经网络的技术创新预测和评估模型体系的实证研究。

2004.04-2004.06:完成论文写作、修改定稿,准备答辩。

[01]傅家骥、仝允桓等.技术创新学.北京:清华大学出版社1998

[02]吴贵生.技术创新管理.北京:清华大学出版社2000

[03]柳卸林.企业技术创新管理.北京:科学技术出版社1997

[04]赵志、陈邦设等.产品创新过程管理模式的基本问题研究.管理科学学报.2000/2.

[05]王亚民、朱荣林.风险投资项目ecv评估指标与决策模型研究.风险投资.2002/6

[06]赵中奇、王浣尘、潘德惠.随机控制的极大值原理及其在投资决策中的应用.控制与决策.2002/6

[07]夏清泉、凌婕.风险投资理论和政策研究.国际商务研究.2002/5

[08]陈劲、龚焱等.技术创新信息源新探.中国软科学.2001/1.pp86-88

[09]严太华、张龙.风险投资评估决策方法初探.经济问题.2002/1

[10]苏永江、李湛.风险投资决策问题的系统分析.学术研究.2001/4

<11>孙冰.企业产品开发的评价模型及方法研究.中国管理科学.2002/4

[12]诸克军、杨久西、匡益军.基于人工神经网络的石油勘探有利性综合评价.系统工程理论与实践.2002/4

[13]杨力.基干bp神经网络的城市房屋租赁估价系统设计.中国管理科学.2002/4

[14]杨国栋、贾成前.高速公路复垦土地适宜性评价的bp神经网络模型.统工程理论与实践.2002/4

[15]楼文高.基于人工神经网络的三江平原土壤质量综合评价与预测模型.中国管理科学.2002/1

[16]胥悦红、顾培亮.基于bp神经网络的产品成本预测.管理工程学报.2000/4

[17]陈新辉、乔忠.基于tsa-bp神经网络的企业产品市场占有率预测模型.中国农业大学学报.2000/5

[18]刘育新.技术预测的过程与常用方法.中国软科学.1998/3

[19]温小霓、赵玮.市场需求与统计预测.西安电子科技大学学报.2000/5

[20]朱振中.模糊理论在新产品开发中的应用.科学管理研究.2000/6

[21]kimb.clark&takahirofuj

imoto.productdevelopmentperformance–strategy、organizationandmanagementinindustry.harvardbusinessschoolpress.boson1993

[22]gobelidh,browndj.improvingtheprocessofproductinnovation.research,technologymanagement,1993.36(2):46-49

[23]simonj.towner.fourwaystoacceleratenewproductdevelopment.longrangplanning1994.27(2):57-65

[24]abdulali,etal.productinnovationandentrystrategy.journalofproductinnovationmanagement1995.12(12):54-69

[25]ericvinhippel.thesourcesofinnovation.oxforduniversitypress.1988

[26]shtuba,zimermany.aneural-network-basedapproachforestimatingthecostofassembly.internationaljournalofproductioneconomics,1993.32:189-207

[27]wee-liangtan,dattarreyag.allampalli,investmentcriteriaofsingaporecapitalists,1997internationalcouncilforsmallbusiness,sanfrancisco,california,june1997

[28]michaelhenos,theroadtoventurefinancing:guidelinesforentrepreneuts,r&dstraregistmagazine,summer1991

[29]chowgc,thelargrangemethodofoptimizationwithapplicationstoportfoliandinvestmentdecisions.jofeconomicdymamicsandcontrol1996

预应力技术论文篇(11)

一、论文名称、课题来源、选题依据

论文名称:基于BP神经网络的技术创新预测与评估模型及其应用研究

课题来源:单位自拟课题或省政府下达的研究课题

选题依据:

技术创新预测和评估是企业技术创新决策的前提和依据。通过技术创新预测和评估,可以使企业对未来的技术发展水平及其变化趋势有正确的把握,从而为企业的技术创新决策提供科学的依据,以减少技术创新决策过程中的主观性和盲目性。只有在正确把握技术创新发展方向的前提下,企业的技术创新工作才能沿着正确方向开展,企业产品的市场竞争力才能得到不断加强。在市场竞争日趋激烈的现代商业中,企业的技术创新决定着企业生存和发展、前途与命运,为了确保技术创新工作的正确性,企业对技术创新的预测和评估提出了更高的要求。

二、本课题国内外研究现状及发展趋势

现有的技术创新预测方法可分为趋势外推法、相关分析法和专家预测法三大类。

(1)趋势外推法。指利用过去和现在的技术、经济信息,分析技术发展趋势和规律,在分析判断这些趋势和规律将继续的前提下,将过去和现在的趋势向未来推演。生长曲线法是趋势外推法中的一种应用较为广泛的技术创新预测方法,美国生物学家和人口统计学家RaymondPearl提出的Pearl曲线(数学模型为:Y=L∕[1+A?exp(-Bt)])及英国数学家和统计学家Gompertz提出的Gompertz曲线(数学模型为:Y=Lexp(-Bt))皆属于生长曲线,其预测值Y为技术性能指标,t为时间自变量,L、A、B皆为常数。Ridenour模型也属于生长曲线预测法,但它假定新技术的成长速度与熟悉该项技术的人数成正比,主要适用于新技术、新产品的扩散预测。

(2)相关分析法。利用一系列条件、参数、因果关系数据和其他信息,建立预测对象与影响因素的因果关系模型,预测技术的发展变化。相关分析法认为,一种技术性能的改进或其应用的扩展是和其他一些已知因素高度相关的,这样,通过已知因素的分析就可以对该项技术进行预测。相关分析法主要有以下几种:导前-滞后相关分析、技术进步与经验积累的相关分析、技术信息与人员数等因素的相关分析及目标与手段的相关分析等方法。

(3)专家预测法。以专家意见作为信息来源,通过系统的调查、征询专家的意见,分析和整理出预测结果。专家预测法主要有:专家个人判断法、专家会议法、头脑风暴法及德尔菲法等,其中,德尔菲法吸收了前几种专家预测法的长处,避免了其缺点,被认为是技术预测中最有效的专家预测法。

趋势外推法的预测数据只能为纵向数据,在进行产品技术创新预测时,只能利用过去的产品技术性能这一个指标来预测它的随时间的发展趋势,并不涉及影响产品技术创新的科技、经济、产业、市场、社会及政策等多方面因素。在现代商业经济中,对于产品技术发展的预测不能简单地归结为产品过去技术性能指标按时间的进展来类推,而应系统综合地考虑现代商业中其他因素对企业产品技术创新的深刻影响。相关分析法尽管可同时按横向数据和纵向数据来进行预测,但由于它是利用过去的历史数据中的某些影响产品技术创新的因素求出的具体的回归预测式,而所得到的回归预测模型往往只能考虑少数几种主要影响因素,略去了许多未考虑的因素,所以,所建模型对实际问题的表达能力也不够准确,预测结果与实际的符合程度也有较大偏差。专家预测法是一种定性预测方法,依靠的是预测者的知识和经验,往往带有主观性,难以满足企业对技术创新预测准确度的要求。以上这些技术创新预测技术和方法为企业技术创新工作的开展做出了很大的贡献,为企业技术创新的预测提供了科学的方法论,但在新的经济和市场环境下,技术创新预测的方法和技术应有新的丰富和发展,以克服自身的不足,更进一步适应时展的需要,为企业的技术创新工作的开展和企业的生存与发展提供先进的基础理论和技术方法。

目前,在我国企业技术创新评估中,一般只考虑如下四个方面的因素:(1)技术的先进性、可行性、连续性;(2)经济效果;(3)社会效果;(4)风险性,在对此四方面内容逐个分析后,再作综合评估。在综合评估中所用的方法主要有:Delphi法(专家法)、AHP法(层次分析法)、模糊评估法、决策树法、战略方法及各种图例法等,但技术创新的评估是一个非常复杂的系统,其中存在着广泛的非线性、时变性和不确定性,同时,还涉及技术、经济、管理、社会等诸多复杂因素,目前所使用的原理和方法,难以满足企业对技术创新评估科学性的要求。关于技术创新评估的研究,在我国的历史还不长,无论是指标体系还是评估方法,均处于研究之中,我们认为目前在企业技术创新评估方面应做的工作是:(1)建立一套符合我国实际情况的技术创新评估指标体系;(2)建立一种适应于多因素、非线性和不确定性的综合评估方法。

这种情况下,神经网络技术就有其特有的优势,以其并行分布、自组织、自适应、自学习和容错性等优良性能,可以较好地适应技术创新预测和评估这类多因素、不确定性和非线性问题,它能克服上述各方法的不足。本项目以BP神经网络作为基于多因素的技术创新预测和评估模型构建的基础,BP神经网络由输入层、隐含层和输出层构成,各层的神经元数目不同,由正向传播和反向传播组成,在进行产品技术创新预测和评估时,从输入层输入影响产品技术创新预测值和评估值的n个因素信息,经隐含层处理后传入输出层,其输出值Y即为产品技术创新技术性能指标的预测值或产品技术创新的评估值。这种n个因素指标的设置,考虑了概括性和动态性,力求全面、客观地反映影响产品技术创新发展的主要因素和导致产品个体差异的主要因素,尽管是黑匣子式的预测和评估,但事实证明它自身的强大学习能力可将需考虑的多种因素的数据进行融合,输出一个经非线性变换后较为精确的预测值和评估值。

据文献查阅,虽然在技术创新预测和评估的现有原理和方法的改进和完善方面有一定的研究,如文献[08]、[09]、[11]等,但尚未发现将神经网络应用于技术创新预测与评估方面的研究,在当前产品的市场寿命周期不断缩短、要求企业不断推出新产品的经济条件下,以神经网络为基础来建立产品技术创新预测与评估模型,是对技术创新定量预测和评估方法的有益补充和完善。

三、论文预期成果的理论意义和应用价值

本项目研究的理论意义表现在:(1)探索新的技术创新预测和评估技术,丰富和完善技术创新预测和评估方法体系;(2)将神经网络技术引入技术创新的预测和评估,有利于推动技术创新预测和评估方法的发展。

本项目研究的应用价值体现在:(1)提供一种基于多因素的技术创新定量预测技术,有利于提高预测的正确性;(2)提供一种基于BP神经网络的综合评估方法,有利于提高评估的科学性;(3)为企业的技术创新预测和评估工作提供新的方法论和实用技术。

四、课题研究的主要内容

研究目标:

以BP神经网络模型为基础研究基于多因素的技术创新预测和评估模型,并建立科学的预测和评估指标体系及设计相应的模型计算方法,结合企业的具体实际,对指标和模型体系进行实证分析,使研究具有一定的理论水平和实用价值。

研究内容:

1、影响企业技术创新预测和评佑的相关指标体系确定及其量化和规范化。从企业的宏观环境和微观环境两个方面入手,密切结合电子商务和知识经济对企业技术创新的影响,系统综合地分析影响产品技术创新的各相关因素,建立科学的企业技术创新预测和评估指标体系,并研究其量化和规范化的原则及方法。

2、影响技术创新预测和评估各相关指标的相对权重确定。影响技术创新发展和变化各相关因素在输入预测和评估模型时,需要一组决定其相对重要性的初始权重,权重的确定需要基本的原则作支持。

3、基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型研究。根据技术创新预测的特点,以BP神经网络为基础,构建基于多因素的技术创新预测和评估模型。

4、基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型计算方法设计。根据基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型的基本特点,设计其相应的计算方法。

5、基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型学习样本设计。根据相关的历史资料,构建基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型的学习样本,对预测和评估模型进行自学习和训练,使模型适合实际情况。

6、基于BP神经网络的技术创新预测和评估技术的实证研究。以一般企业的技术创新预测与评估工作为背景,对基于BP神经网络的技术创新预测和评估技术进行实证研究。

创新点:

1、建立一套基于电子商务和知识经济的技术创新预测和评估指标体系。目前,在技术创新的预测和评估指标体系方面,一种是采用传统的指标体系,另一种是采用国外先进国家的指标体系,如何结合我国实际当前经济形势,参考国外先进发达国家的研究工作,建立一套适合于我国企业技术创新预测和评估指标体系,此为本研究要做的首要工作,这是一项创新。

2、研究基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型及其计算方法。神经网络技术具有并行分布处理、自学习、自组织、自适应和容错性等优良性能,能较好地处理基于多因素、非线性和不确定性预测和评估的现实问题,本项目首次将神经网络技术引入企业的技术创新预测和评估,这也是一项创新。

五、课题研究的基本方法、技术路线的可行性论证

1、重视系统分析。以系统科学的思想为指导来分析影响企业技术创新发展和变化的宏观因素和微观因素,并研究影响因素间的内在联系,确定其相互之间的重要度,探讨其量化和规范化的方法,将国外先进国家的研究成果与我国具体实际相结合,建立我国企业技术创新预测和评估的指标体系。

2、重视案例研究。从国内外技术创新预测与决策成功和失败的案例中,发现问题、分析问题,归纳和总结出具有共性的东西,探索技术创新预测与宏观因素与微观因素之间的内在关系。

3、采用先简单后复杂的研究方法。对基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型的研究,先从某一行业出发,定义模型的基本输入因素,然后,逐步扩展,逐步增加模型的复杂度。

4、理论和实践相结合。将研究工作与具体企业的技术创新实际相结合,进行实证研究,在实践中丰富和完善,研究出具有科学性和实用性的成果。

六、开展研究已具备的条件、可能遇到的困难与问题及解决措施

本人长期从事市场营销和技术创新方面的研究工作,编写出版了《现代市场营销学》和《现代企业管理学》等有关著作,发表了企业技术创新与营销管理创新、企业技术创新与营销组织创新及企业技术创新与营销观念创新等与技术创新相关的学术研究论文,对企业技术创新的预测和评估有一定的理论基础,也从事过企业产品技术创新方面的策划和研究工作,具有一定的实践经验,与许多企业有密切的合作关系,同时,对神经网络技术也进行过专门的学习和研究,所以,本项目研究的理论基础、技术基础及实验场所已基本具备,能顺利完成本课题的研究,取得预期的研究成果。

七、论文研究的进展计划

2003、07-2003、09:完成论文开题。

2003、09-2003、11:影响企业技术创新发展的指标体系研究及其量化和规范化。

2003、11-2004、01:基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型的构建。

2004、01-2004、03:基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型计算方法研究。

2004、03-2004、04:基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型体系的实证研究。

2004、04-2004、06:完成论文写作、修改定稿,准备答辩。

主要参考文献:

[01]傅家骥、仝允桓等。技术创新学。北京:清华大学出版社1998

[02]吴贵生。技术创新管理。北京:清华大学出版社2000

[03]柳卸林。企业技术创新管理。北京:科学技术出版社1997

[04]赵志、陈邦设等。产品创新过程管理模式的基本问题研究。管理科学学报。2000/2、

[05]王亚民、朱荣林。风险投资项目ECV评估指标与决策模型研究。风险投资。2002/6

[06]赵中奇、王浣尘、潘德惠。随机控制的极大值原理及其在投资决策中的应用。控制与决策。2002/6

[07]夏清泉、凌婕。风险投资理论和政策研究。国际商务研究。2002/5

[08]陈劲、龚焱等。技术创新信息源新探。中国软科学。2001/1、pp86-88

[09]严太华、张龙。风险投资评估决策方法初探。经济问题。2002/1

[10]苏永江、李湛。风险投资决策问题的系统分析。学术研究。2001/4

推荐精选