土体注浆后的性能分析

应用Mohr-Coulomb屈服准则,推导了注浆后岩土体的屈服函数.根据位于205国道上某土质边坡的实际情况,利用现场实测数据和实验数据,分别对注浆前后坡体的破坏状态、不同位置位移的变化情况以及坡体的整体稳定性等方面进行了模拟计算.结果表明,注浆后岩土体的弹性区域显著增大,侧向位移明显减小,而岩土体的剪应力屈服区域则由集中趋于分散.     

基于RBF人工神经网络的生活污水处理软测量方法

为实现城市生活污水处理的在线控制,提出了基于RBF人工神经网络的软测量方法.运用大量实测数据对RBF神经网络进行了训练和仿真.结果表明,基于RBF神经网络的软测量模型对污水处理指标BOD的实时控制具有实用价值.     

基于FNN的岩体滑坡稳定性分析

将一种直接从样本数据中提取模糊规则的模糊神经网络(FNN)方法运用到经典的边坡稳定性分析中，仿真表明该方法比以往方法更具有效性．     

粉喷桩在软土地基加固处理中的应用

介绍了粉喷桩技术的发展历史及现状；粉喷桩加固软土地基的原理，水泥土在不同条件下的特性，粉喷桩的工程应两范围、设计方法，设计参数的确定；施工设备的特点、操作要点及粉喷桩的质量检验．     

华南黑色岩系铂多金属矿成矿流体地球化学及其矿床成因意义

较系统的流体包裹体观测显示:①华南黑色岩系铂多金属矿中存在两种不同体系的流体包裹体,一为具中低盐度、NaCl-H2O体系者(Ⅰ型);二为具中高盐度、CaCl2-NaCl-H2O体系者(Ⅱ型);其中后者为该类矿床中首次确定;②存在2个不同期次的成矿流体,其中铂多金属矿层和其下伏磷块岩中碳酸盐石英网脉的流体包裹体特征基本一致,可能代表主成矿期流体,其均一温度峰值为170℃左右,而盐度具双峰式特征,峰值分别为27%～31%和4%～6%;矿层之上碳酸盐石英脉中流体包裹体可能代表了晚期成矿流体,其均一温度多为130～170℃左右,盐度峰值在12%～14%;③在早寒武世,接受了巨厚沉积的扬子克拉通南缘加里东冒地槽中的盆地热卤水受挤压而顺层侧向迁移,从地层中汲取Ni、Mo、V和PGE等成矿元素,形成中高盐度的CaCl2-NaCl-H2O体系成矿热液,沿断裂上升并与NaCl-H2O体系海水混合,形成黑色岩系中的铂多金属矿床(点).     

浙江师范大学发展软式排球运动的可行性研究

软式排球是一项很有发展潜力的体育锻炼和娱乐健身运动项目,对促进学生个性的全面发展、提高学生的身心健康有很大的帮助.2000年教育部正式批准将软式排球列入九年制义务教育<体育与健康教学大纲>中.针对浙江师范大学有半数左右的学生还不了解软式排球这项新兴体育运动项目的现状,建议该校必须加大对软式排球运动的宣传、推广力度,让更多的学生了解并参与这项运动.学习软式排球可以为室内排球打下良好的技术基础,能提高排球运动的基本技、战术水平.     

软计算技术在倒立摆系统中的应用

基于软计算技术的混合控制方法汇集了模糊逻辑与神经网络各自的优点,集学习、联想、自适应于一体,并将基于自适应遗传算法的模糊神经网络控制用于单级倒立摆系统中. 结果表明,新型的智能混合控制器比传统的模糊控制器具有响应速度快、鲁棒性强等优点.     

Linux下Anycast路由协议的设计与实现

讨论了在Linux内核中Anycast路由协议的设计方案和实现技术,将Anycast路由分为内核Anycast路由数据处理、Anycast路由映射表信息的动态交换与更新、主机Anycast组成员信息管理3部分.内核Anycast路由数据处理部分的实现包括Anycast路由软件的设计和Anycast路由过程中的Anycast地址映射算法及映射表维护,在该部分增加了一个核心数据结构即映射表,完成了Anycast地址到Unicast地址的转换.实验结果表明:通过把Anycast路由映射表信息交换系统设计成守护进程,实现了内核映射表信息的动态更新和路由器间映射表信息的交换;通过Anycast组成员之间的信息通信和用户介入控制的方式实现了Anycast组成员的动态管理;采用全IPv6地址和兼容IPv4的IPv6地址进行组管理、映射表信息交换和Anycast路由以及基于HTTP应用的服务测试,可以有效地实现Anycast数据报的转发.     

适于遥感噪声图像恢复的柔性形态滤波器优化设计

遥感图像在其成像过程中产生了噪声，对被噪声污染的遥感图像进行滤波处理，从中恢复出有用图像正在成为遥感进一步研究和应用的基础，选用了一种重要的非线性滤波方法——柔性形态滤波器，并用模拟退火算法进行柔性形态滤波器的优化设计，计算机仿真结果表明，优化后的柔性形态滤波器在遥感噪声图像恢复方面取得了较好的效果。     

基于RES理论的岩爆倾向性预测方法

从工程地质因素、复杂环境因素和人为开挖因素3个方面分析了岩爆启动的主要影响因素,在此基础上,提出了一种基于RES理论的岩爆智能预测模型,并论证了人工神经网络的参数分析原理.此外,采用改进的前馈神经网络BP算法对交互作用矩阵进行编码以及对参数的相对交互作用强度进行了分析.研究结果表明:运用该岩爆智能预测模型,不仅使岩爆倾向性的预测具有动态特性,同时又可以方便地对岩爆启动的主控因素进行分析.