摘要：山东省淮河流域重点平原洼地南四湖片治理工程中桥梁数量较大,类型较多,桥梁设计使用与沿线村镇居民的生产生活息息相关。论文依托于南四湖片洼地治理工程,分析总结了水利工程中的桥梁设计标准的确定,其中包括荷载等级、桥面高程、桥长、跨径、斜交角、结构型式、桥头引路、桥下护砌、交通安全标志等。

摘要：总结分析了山东省淮河流域70年来的治理成就和社会效益,重点在保障城乡居民生命财产安全、改善生活环境、改变贫困面貌、促进乡村振兴、助力流域发展、提升水资源的利用效率及促进水景观水文化建设等多个方面。

摘要：地下水超采是阳谷县地下水开发利用与保护存在的主要问题,目前全县均划定为深层承压水超采区。在阐述分析阳谷县地下水资源开发利用现状,以及由此带来的环境地质问题的基础上,提出阳谷县地下水超采区综合治理具体对策措施,并对综合治理成效进行分析,以期为山东省其他地区地下水超采区综合治理工作提供借鉴。

摘要：传统的“试错”型材料研究方法存在周期长、成本高和偶然性大等不足,已经不能满足现代材料研发的需求,提高研发针对性、缩短材料研发周期、降低材料研发成本成为全世界的研究热点。随着数据量的不断累积以及计算机技术的不断发展,数据密集型科学逐渐成为科学研究的第四范式。从大量数据中寻找能反映材料本征的“基因”,是材料现行的研究趋势。人工神经网络方法因具备自学习、联想存储以及高速寻找优化解的能力的优点而被广泛应用于材料科学领域。研究者利用人工神经网络等机器学习模型对材料的试验或理论计算数据进行挖掘,在专家经验和理论指导下转化为可靠的知识并能够辅助智能决策,从而建立材料从微观结构到宏观性能间的一一映射关系。早期,人工神经网络主要被用于寻求材料的宏观参数与材料宏观性能之间的关系,如材料的成分设计,加工过程的工艺参数优化,以及寻找影响材料使用性能的环境参数;人工神经网络通过对第一性原理计算结果进行学习,被用于描述原子尺度下体系之间的作用关系,以此实现计算速度与精度的平衡;而卷积神经网络等深度神经网络方法在图像处理上的独到优势,使得其在材料表征领域得到了更广泛的应用,如SEM、TEM中微结构识别与重构。借助人工神经网络等方法,实现材料微观、介观到宏观性能之间跨尺度的联系,是实现材料设计这一终极目标的可能途径。本文回顾了人工神经网络的发展历史,对目前材料领域应用最为广泛的BP神经网络与卷积神经网络原理进行了阐释,综述了人工神经网络在材料宏观性能、计算模拟、材料表征等领域的应用,探讨了人工神经网络在材料领域应用存在的不足,最后对未来的发展趋势进行了展望。