新所得税法下软件企业所得税优惠政策分析

国家关于鼓励和支持软件产业发展的专项产业政策,有效地推动了我国软件产业的快速发展,也为软件企业营造了一个较为宽松的发展环境。软件行业正在由新兴行业向成熟行业发展,在这个过程中,提高企业纳税筹划水平是提高软件企业整体管理水平的重要内容之一,笔者认为,结合国家鼓励软件企业发展的所得税优惠政策,做好软件企业纳税筹划工作是关键。     

乌江渡水电站增容改造后机组动平衡试验研究

针对乌江渡水电站增容改造后1号机组振动摆度偏大的现象,分析了引起机组振动摆度过大的原因,并提出了配重校正的措施。通过多次动平衡试验与校正,使机组的振动与摆度控制在规范允许的范围内。该机组动平衡试验方法可为其他电站类似机组提供参考。     

万安水电站3号机组振动分析

针对万安水电站3号机组大负荷振动情况，在不同水头下对机组进行了稳定性试验。在大量现场试验基础上．分析了机组在不同水头、不同负荷下尾水管锥管处的水压脉动状况，以及机组各机架振动和大轴摆度情况。分析认为。机组存在水力不平衡，因而导致机组的摆度随负荷的增加而增大。     

我唯一所知的就是我一无所知

任何科学理论都不具有终极意义,都不可能具有完全的实证基础,它永远有变成“不科学”或“伪科学”的可能,它并不具有不受怀疑,不能触动的地位。如果认为科学由于其客观性、实证性而不可怀疑、不能触动的话,这种态度也和迷信相去不远了。     

基于无监督特征学习的水电机组健康状态实时评价方法

水电机组健康状态实时评价是状态监测和劣化预警中的重要内容,传统方法采用单一限值比较,不能体现机组个性特色,且适用机组运行工况有限。同时,现阶段已知的水电机组故障类型有限,缺乏故障样本,限制了有监督特征学习方法的实际应用。本文提出了以无监督特征学习技术构建水电机组健康状态劣化指标的新方法,充分利用水电机组状态监测系统中海量数据,挖掘机组正常状态关键特征,建立基于特征空间重构奇异值分解的时域劣化指标和基于自编码器重构误差的频域劣化指标,实时量化评价机组健康状态。以国内某水电站机组轴向振动波形为例,验证了劣化指标的有效性。结果表明,所提出的劣化指标能够反映机组健康状态劣化程度,且比常用时域统计指标更清晰地表现劣化趋势,有效评价机组健康状态,实用性更强。