节点板域厚度对钢框架静动力反应的影响

水平荷载作用下,节点板域的剪切变形降低钢框架结构的侧向刚度,使结构的水平位移及层间位移增大.对各种节点板域厚度的钢框架进行了水平静动力分析,结果显示,适当增加节点板域的厚度可有效地减少其不利影响.在强烈地震作用下节点板域较早地屈服,使结构层间位移过大增加,可能引起结构失效,工程中应高度重视.     

雨量观测站故障诊断系统的设计

基于GPRS的方法从雨量观测站采集观测数据和状态数据,结合采集到的数据利用故障树构建故障知识库。通过知识库利用编程实现故障的自动诊断,提高设备检修的效率和准确性,并能及时地发现雨量观测设备的早期故障。     

灌浆套筒装配式桥墩的施工工艺及其应用

装配式桥墩的施工是一种比较成熟的施工方式,该方式性能可靠,施工便捷,极大缩短了施工工期。灌浆套筒连接是装配式桥墩的主要连接方式之一,结合施工工艺的经验,阐明套筒的构造,工作原理,整个施工流程及注意的事项。同时对装配式桥墩施工过程中的风险进行分析并提出建议,对装配式桥墩的施工具有指导意义。     

信度函数在复杂网络节点重要性评价中的应用

针对复杂网络中重要节点的识别问题,提出了一种基于信度函数复杂网络中识别节点重要度的方法;回顾了信度函数、复杂网络相关理论知识及节点重要度相关算法,建立了基于信度函数的节点重要度识别模型;通过建立辨识框架,把节点相关属性转换为信度函数,利用证据理论组合规则进行融合,得到节点的综合属性信度函数值并将其转换为单一数值,进而提到节点的排序结果;实例分析表明,所建立模型有效克服了相关单一节点重要度算法的局限性问题,具有合理性与有效性,可进一步推广。     

基于人工鱼群算法优化神经网络的WSN数据融合

无线传感网(wireless sensor network, WSN)通常节点众多、数据冗余度高,传统的基于随机权值和阈值的前馈反向传播神经网络(back propagation neural network, BPNN)数据融合方法易陷入局部极值,导致融合结果准确性差。提出一种优化神经网络的权值和阈值进而改善WSN数据融合质量的方法-人工鱼群算法前馈反向传播(artificial fish swarm algorithm back propagation, AFSABP)神经网络数据融合。仿真和对比实验结果表明,改进的鱼群算法在收敛速度和寻优精度上都有明显提升,改进后的人工鱼群BP算法数据融合方法相较于传统BP数据融合方法,可减少3.06%的相对误差和3.74%的均方根误差。     

H型钢梁与矩形钢管柱平齐端板单向螺栓节点承载力性能

对H型钢梁与矩形钢管柱平齐式端板单向螺栓连接节点承载性能进行试验和理论分析研究.通过对3种不同形式的平齐式端板单向螺栓连接节点进行单调静力加载试验,获得了各试件的破坏模式和弯矩-转角曲线,讨论了螺栓破坏、端板破坏、柱壁破坏等3种破坏模式.基于试验现象提出了节点螺栓力理论分布模式,并给出了螺栓强度控制的节点抗弯承载力计算公式.通过将端板和钢梁腹板等效为T形件,得出了端板屈服控制的节点抗弯承载力计算公式.基于试验现象并利用屈服线理论提出了钢管柱壁的屈服线模型,运用虚功原理得出由柱壁强度控制的节点抗弯承载力计算公式.研究表明螺栓、端板、柱壁间的相对强弱关系直接影响节点的破坏模式,理论计算值与试验相比结果偏安全.给出了H型钢梁与矩形钢管柱平齐式端板单向螺栓连接节点的设计准则和建议.     

H型钢梁与矩形钢管柱端板单向螺栓连接节点

进行了6组平齐式、外伸式端板单向螺栓连接节点试验,并在现有研究成果的基础上,分别推导了单向螺栓抗拉刚度、受拉端板抗弯刚度、柱壁抗拉刚度、柱壁抗压刚度和受压外伸式端板抗压刚度的计算式.利用组件法推导了平齐式、外伸式连接节点在弯矩作用下初始转动刚度的理论计算公式.结果表明：给出的节点初始转动刚度的计算式与试验结果吻合较好,精度可满足工程设计的要求.最后,提出了H型钢梁与矩形钢管(RHS)柱端板单向螺栓连接节点的设计建议.     

基于粒子群优化算法的井下目标定位方法

针对矿井结构复杂,井下未知节点定位存在信标节点布置冗余、定位精度低等问题,提出了一种基于粒子群优化算法的井下目标定位方法。根据矿井环境特点区块化布置信标节点,通过引入线性递减权重的粒子群算法对未知节点与信标节点的测量距离和估计距离的误差进行优化,降低定位误差。与四边测量法、加权最小二乘法和RSSI加权质心算法进行Matlab仿真对比实验。仿真结果显示:信标节点为5个,节点总数为15时,平均定位误差为0.877 m。高斯白噪声标准差取值范围从5递增到20,平均定位误差由1.21 m增长到4.65 m,增长幅度最小,抗噪性最好。信标节点密度由10%增加到40%,平均定位误差从2.82 m下降到0.76 m,定位精度明显好于其他三种算法,稳定性好于RSSI加权质心算法。定位精度更高,抗噪性更好,可靠稳定,在井下巷道环境中适应性更强。     

装配式剪力墙竖向焊接节点抗剪性能

为了对装配式剪力墙结构节点干式连接方案进行研究,在已有研究成果新型预制复合墙板体系的基础上提出了采用焊接连接的装配式剪力墙干式节点方案,并通过两批共5个焊接节点试件的单调静力加载试验来考察竖向节点的抗剪性能和变形能力.试验表明,节点试件具有较好的抗剪性能和变形能力;试件破坏始于节点周围区混凝土出现裂缝,终于连接钢板和锚筋剪断致使节点试件失去承载能力.在此基础上通过ABAQUS有限元分析软件对节点试件受力过程进行了模拟,并对各种材料参数进行了详细比较和分析.通过比较可知该类节点抗剪性能和变形能力主要由连接钢板、锚筋抗剪承载力和节点周围区混凝土抗压承载力决定,纵筋、箍筋、预埋钢板等材料参数变化对节点试件影响不大.最终,得到了竖向节点焊接连接方案可用于装配式剪力墙结构节点连接之中的结论.     

贝叶斯预测蜂群算法在无线传感器网络优化中的应用

针对无线传感器网络(WSN,wireless sensor network)节点分布不合理,存在较多的监测盲区等不足,提出了利用贝叶斯预测人工蜂群算法(BPABC,Bayesian predictive artificial bee colony algorithm)制定节点分布方案。BPABC算法借鉴贝叶斯预测算法的思想对蜂群算法中各蜜源存在最优解的概率进行预测,并以此为依据指导跟随蜂寻优工作。采用BPABC算法对WSN中的节点分布进行优化,与人工蜂群算法、全局人工蜂群算法制定的优化方案进行比较。结果表明,BPABC在平均覆盖率、最差覆盖率等方面均优于其他两种算法,并且BPABC算法在迭代收敛速度方面也有明显的优势。为了进一步验证改进算法的实用性,采用BPABC制定不同监测区域的WSN节点分布方案。WSN的覆盖率均在97%左右,并且标准差不超过0.005%。由此可见,基于BPABC的WSN节点分布优化方案具有较高的覆盖率、良好的适应性和稳定性。