基于实测爆破地震波下的铁路特大桥桥墩动力影响研究

为研究爆破地震波下大跨度桥梁结构的动力学响应问题,以黑岱沟露天矿附近的酸刺沟大桥为背景,对其爆破振动下桥墩进行了振动监测,建立该桥单墩的数值计算模型,应用ANSYS和LS-DYNA软件对桥墩结构自振特性和动力响应进行了数值模拟. 研究结果表明:在输入爆破地震波主频范围为2～5 Hz时,2 Hz爆破地震波对应桥墩响应最明显,地震波峰值振速达到8.71 cm/s时桥墩出现损伤,损伤位置为墩身空心壁偏底部,保证桥墩安全的比例距离为5.79.      

谈计算机网络安全问题

本文概述了计算机网络安全现状,总结了网络攻击的形式,并给出了相应的网络安全解决方案.     

复杂三维框支-剪力墙结构动力特性与地震反应谱分析

为避免抗震设计规范中定性条文的不确定性限制而影响对复杂型式高层结构整体抗震性能的合理评价,建立大规模三维有限元数值模型,针对典型工程结构采用Lanczos法提取考虑阻尼和静力初始状态影响的结构自然频率与振型,并在此基础上进行双向水平地震力下考虑扭转效应的振型分解反应谱分析.计算结果表明:扭转振型的阶次较低,扭转周期与平动周期接近,扭转周期比满足规范限值要求;结构两个主轴方向的侧移刚度差异显著,结构沿高度存在多处刚度转换层,层间位移角发生多处突变;线性层间位移角幅值满足规范限值要求,但结构局部层间位移转角过大,在设计中应予以考虑.     

基于样本类可分性分析的特征选择研究

在传统类间散布矩阵理论的基础上,提出了类间的两两散布矩阵和类间重叠系数矩阵.传统的类间散布矩阵对于两类或多类的类别均值和全局均值之间距离值相近时难以区分,而且对于方差大而分类信息差的向量也无能为力.类间重叠系数矩阵可以剔除方差大而分类信息差的向量,两两类间散布矩阵则用于区分类别均值和全局均值之间距离值相近的向量.实验证明该方法生成的特征向量取得的分类效果较好.     

多元图图形基元和特征基元提取与表示方法

提出一种多维数据多元图图形基元和特征基元提取和表示的方法.首先应用多维数据多元图表示原理实现无结构数据的结构化表示,然后在建立基于多元图图形基元和特征基元表示的一般化表示模型基础上,提取出了表征多元图图形的图形基元和特征基元.为验证该方法的正确性,采用UCI机器学习数据库中的Iris等数据进行了分类实验,不同分类方法实验结果对比证明该方法具有较好的识别效果.     

一种圆形片剪切排样的高效递归算法

制造行业经常采用剪切和冲裁工艺将金属板材切成圆形毛坯. 本文提出一种算法,用于生成多尺寸圆形片条带的剪切排样方式. 该算法采用剪切工艺简单的多级排样方式,每一刀切下一根水平或竖直的条带,每根条带中可以有一排或多排同尺寸的毛坯. 采用递归算法确定每根条带的方向和所含毛坯排数,以便使下料利用率达到最高. 实验计算结果表明所述算法在计算时间和提高材料利用率两方面都较有效.     

蒸馏沉淀聚合法制备单分散交联聚苯乙烯微球

以乙腈为溶剂,以过氧化二苯甲酰（BPO）为引发剂进行了苯乙烯（St）和二乙烯基苯（DVB）的蒸馏沉淀共聚合研究,制得粒径2-3μm的单分散交联聚苯乙烯微球．结果表明,当单体总量和BPO用量增加时,微球粒径增大,产率升高．当交联剂DVB用量增加时,微球平均粒径增大,粒径分布变窄,产率升高．随着混合溶剂中乙醇含量的下降,粒径分布变窄,产率升高．在其他条件基本相同的情况下,用长分馏柱所得的聚合物微球具有较好的形貌．     

聚乙丙交酯降解膜片的改性及其对5-氟尿嘧啶的缓释特性

利用溶剂蒸发法制备载有5-氟尿嘧啶(5-FU)可生物降解的聚乙丙交酯(PLGA)植入膜片,着重讨论了在降解过程中,聚合物的重均分子量(Mw)、数均分子量(Mn)和膜片的内部形态变化规律.通过在PLGA膜片表面分别涂层ω=23%的凝胶溶液和PLGA(丙交酯:乙交酯=50:50,摩尔比)溶液对膜片进行改性,考察改性后的膜片对5-FU释放速率的影响规律.用零级释放和一级释放方程对5-FU释放曲线的各个阶段进行描述,通过非线性拟舍得到了相关的释放系数,并且提出5-FU的释放机理.结果表明:与未改性的膜片相比,涂有明胶的PLGA膜片5-FU首次释放率从50%降低到20%,释放曲线分为两个阶段,前阶段的药物释放由凝胶降解控制,后阶段为零级释放;膜片涂有PLGA后阻止了突然释放率,且两个阶段5-FU的释放曲线均符合零级释放.     

人参属三种植物遗传多样性研究进展

文章从形态学、细胞学、酶水平及DNA分子水平,以三七、人参和西洋参为代表,论述了人参属植物的遗传多样性研究进展．     

基于特征选择和支持向量机的异常检测

为在提高检测率的同时保持较低的虚警率,提出一种不同于单一算法的基于特征选择和支持向量机的异常检测技术.首先用一个数据子集进行特征选择,通过构造函数来计算特征间的相似度,并在不失样本信息的前提下,完成会话样本的特征选择;然后对用于训练和测试的数据执行特征选择,剔除不必要的数据特征;最后利用支持向量机来判断入侵.仿真实验表明:与基于标准的支持向量机、基于tf×idf的支持向量机、基于tf×idf的神经网络及基于数据挖掘等的异常检测相比较,该方法具有更高检测率,同时其虚警率也更低.