机场水泥混凝土道面加铺层厚度敏感性

为了分析机场水泥混凝土道面加铺层各计算参数的取值对加铺层厚度的影响,采用《军用机场水泥混凝土道面设计规范》(GJB 1278A-2009)的方法对机场水泥混凝土加铺层厚度进行计算分析。研究结果表明:新、旧水泥混凝土道面间的结合系数对加铺层厚度有明显的影响,特别是结合系数从0增大到0.2时,加铺层厚度减少17.98%~47.54%;加铺层厚度随着加铺层道面板尺寸的增大而增大;增加加铺层混凝土强度可以明显减少隔离式双层道面加铺层的厚度,而增加旧道面混凝土强度可以明显减少结合式双层道面加铺层的厚度;在进行机场水泥混凝土道面加铺层设计、施工时,需要综合考虑各结构参数对加铺层厚度的影响。     

基于模糊系统的平时成绩评定方法

针对大学期末考试平时成绩评定,提出了一种采用模糊推理方法确定平时成绩的新方法。该方法利用MATLAB软件建立一个双输入单输出FIS系统,任课教师只需输入学生的平时出勤、作业情况,系统可自动给出学生的平时成绩。与传统教师评分方法相比,本方法更为合理和公平。     

一般人身损害评残标准适用的思考

目前,我国一般人身损害伤残评定存在评定标准不统一、法院适用标准不统一等问题。主要原因有以下几个方面:一是同样的伤残适用不同的鉴定标准得到不同的伤残等级鉴定结论,最终获得不同的赔偿;二是目前多种鉴定标准同时并存,但适用范围很不明确;三是社会上的鉴定机构诚信缺失,利欲熏心,在鉴定中追求商业利益。因此,应从立法完善,加强制度建设,规范诉讼程序,实现法律效力认定的规范化和科学化等方面,解决评残标准适用中存在的问题。     

无线传感网络改进的最小生成树算法

机场噪声检测是近些年来一直困扰我们的一个难题,其中一个关键点是如何解决最小连通覆盖集问题,目前国外解决该问题新的方法有集中式近似算法、令牌驱动、圆周覆盖等,国内有DVC算法、重构Voronoi划分等.研究了在同时满足网络的覆盖性与连通性的前提下,如何选择最少数目工作节点的问题,为得到已知机场区域的最小连通覆盖集,在集中式近似算法的基础上,提出一种改进的最小生成树算法,用来确保该覆盖集连通所需的辅助节点,最后通过实验对设计的算法性能进行评估.     

读者反馈表

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浅谈如何提高民航气象观测质量

民航气象观测是我国气象服务行业的基础工作之一，其要求我国民航观测工作要具备准确性、及时性和完整性的特征，通过对数据进行严谨的分析之后才可以传送到相关单位及部门，为我国的民航工作提供实时可靠的气象飞行参数。在我国民航事业突飞猛进的发展时期，为了更好的适应民航业务的需求，需要坚持加强民航气象工作的观测力度以及观测服务意识，加大气象观测服务基础工作的锻炼，并通过转变民航工作理念，从而提高应对气象变化的处理能力。通过对目前我国民航气象观察质量的主要因素进行分析，提出关于实际规章、安全管理、观测技能等可以提高民航气象观测质量方面的观测意见与建议。     

圆度误差的二分法逼近搜索评定

结合圆度误差的定义及其几何特征,提出了一种新的圆度误差评定算法———圆度误差的二分法逼近搜索评定。首先,将被测圆轮廓上测量点的直角坐标数据转化为极坐标数据,分别以极角和极径为横、纵坐标轴建立新的坐标系,实现被测点的线性化处理,将圆度误差的求解问题转化为直线度误差的求解问题。然后,用二分法逼近搜索的方法,对转化后的直线度误差进行最小区域评定,从而实现了圆度误差的最小区域评定。阐述了圆度误差线性化处理的方法和二分法逼近搜索的原理及实现过程。实例验证结果表明:该算法可以有效、正确地评定圆度误差。     

椭圆轮廓度误差几何遍历搜索算法

结合椭圆几何特性及其相关的评定问题的研究现状,提出了椭圆轮廓度误差的遍历搜索算法。该算法的原理是以最小二乘椭圆两焦点为初始参考点,按一定的规则分别布置一系列的网格点构造辅助焦点,依次以各辅助点为假定理想椭圆焦点,构造一系列的辅助椭圆作为假定理想椭圆。计算测量点到这些假定理想椭圆的距离极差,最终实现椭圆轮廓度误差的最小区域评定。实例验证表明:该算法可以有效、正确地评定椭圆轮廓度误差。     

数字心电图机内定标电压测量不确定度的评定

数字心电图机是医院常用的诊断用医疗设备,已经列入国家强制检定的医疗计量器具目录中.医院以前常用模拟心电图机,依据JJG543-2008《心电图机》检定规程进行计量检定,对每个参数进行不确定度评定,现在数字心电图机已经普及到各大医院,依据JJG1041-2008《数字心电图机》检定规程对数字心电图机进行计量检定,通过对两个检定规程的比较发现,检定依据和方法发生了很大变化.为了帮助医生更好地应用数字心电图机的检定数据,对临床诊断有进一步的指导意义,本论述将根据数字心电图机计量检定规程评定数字心电图内定标电压的测量不确定度.     

自复位学校建筑抗震韧性区域评估用数字孪生模型

在区域层面上对具有自复位模块结构的学校建筑进行抗震损伤和恢复力评估研究，建立了一个基于Python语言的从结构非线性分析到损伤程度可视化演示用的数字孪生模型。Python语言也是目前通用于机器学习模型训练的编程语言，方便在该数字孪生模型中引入人工智能模型来代替结构仿真计算，通过使用实时监测地震动和结构响应数据结合人工智能模型进行区域灾害响应和功能恢复快速评估。结构损伤和恢复力分析结果（如不同地震下修复成本、修复时间、不可修复的概率等指标）通过生成shapefile在地理信息系统（GIS）软件中进行三维可视化，从而对采用自复位模块结构的学校建筑结构群在区域范围上进行抗震韧性定量评估。该模型的计算模块包括区域建筑结构清单生成、简化数值模型建立、地震响应非线性分析、结构响应参数生成、建筑结构易损部件定义、地震损失概率模型评估以及区域灾害损失的结果输出。这里的基于概率模型的学校建筑结构地震损失评估采用了FEMA P-58方法，并使用了Pelicun软件包进行计算。以旧金山湾区近2 000栋学校建筑作为案例，对假定使用偏心支撑框架自复位结构作为抗震结构体系的学校建筑群进行了抗震韧性评估，研究了通...