楼板配筋率对板筋参与梁端抗弯的影响

针对现浇楼板在框架梁端实际抗弯中具有参与作用的情况,采用有限元软件ABAQUS对不同楼板配筋率的钢筋混凝土框架结构在侧向荷载作用下的受力情况进行了分析.研究表明,现浇楼板配筋率会影响现浇楼板中的板筋在框架梁端实际抗弯的参与程度,在梁柱同等配筋的情况下,楼板配筋率高的框架梁端的实际承载能力要大于楼板配筋率低的结构的实际承载能力,因此,在进行有效翼缘宽度的选取时,应将现浇楼板配筋率列入考虑范围.     

宋代太学生的学习生活与师生关系研究

宋代太学生一般要由本地选拔举送,通过考试方能入学;宋代太学没有规定肄业年限,只要考试合格,就准予毕业;宋代太学生之间可以相互切磋,还可以和校外名士一起游学,同时,太学生不仅可以跟从太学里的老师学习,也可以根据自身的兴趣,选择太学外的老师学习;宋代太学生的生活总体来说是不错的,相处也较融洽;宋代太学的师生关系除了教学与学术上的传承关系外,更多的是政治上的依存关系。     

数码摄影技术网络课程设计与实践

基于混合式学习模式,结合数码摄影技术网络课程建设与应用,阐述如何进行网络课程功能、模块、要素等设计,并对教学与实践进行分析和反思,为其他网络课程的建设提供思路。     

高等学校国防教育与大学生综合素质发展

普通高校国防教育是全民国防教育的重点,也是高校人才培养的重要手段。高校开展国防教育,是实施大学生素质教育的重要组成部分,它有利于促进大学生综合素质的全面提高。高校国防教育是培养大学生的思想道德素质、身体素质、心理素质的重要渠道,同时对大学生科学文化素质和专业素质的提高也具有积极的促进作用。     

论“两个先锋队”性质的确立及其深刻启示——以党群关系为视角

中国共产党是中国工人阶级的先锋队,同时是中国人民和中华民族的先锋队,这是十六大通过的党章对于党的性质的规定。＂两个先锋队＂性质的形成和发展经历了漫长的过程,从党群关系角度看,党的＂两个先锋队＂性质的确立是党不断深化群众观点,扩大群众基础,保障群众利益,不断取得群众支持的过程。它是对党历史上的群众工作的经验总结,也是对新时期党进行群众工作提出的新要求。认真探索党的＂两个先锋队＂性质的形成过程,深刻反思和总结其中的规律,对于当代和未来党和国家建设都有重要的启示。     

虚拟图书馆环境下的虚拟学习探究

虚拟图书馆环境下的虚拟学习成为当今图书管理和图书馆新型服务的新趋势。为此,探讨虚拟图书馆的开发现状和开发方式,突出强调虚拟图书馆的服务范畴,认清虚拟图书馆存在的问题,了解读者信息需求,才能对虚拟图书馆进行有效管理,达到有机统一,以达到充分利用图书馆数字资源,提高虚拟学习环境的效果。     

泛在学习内涵分析

泛在学习是一种＂无所不在＂的学习理念,一切支持＂无所不在的学习＂的外部环境——自然的、物理的、信息的、社会的是泛在学习发生与实施的环境基础。泛在计算与学习从本质上来讲没有衍生关系,而是新技术与应用领域的关系。理清泛在学习的定义及内涵,可为推进泛在学习的研究和实践进程提供参考。     

多层工业厂房火灾后加固设计与抗震性能分析

为探究多层钢筋混凝土工业厂房在加固前后以及火灾前后的抗震性能变化情况,围绕火灾后多层工业厂房的加固设计和抗震性能分析展开研究.首先,建立多层钢筋混凝土框架结构火灾后抗震性能的有限元分析方法;随后,介绍某多层工业厂房结构特点和火灾后结构损伤情况,据此综合利用增大截面、粘贴钢板和粘贴纤维复合材料等方法对结构进行了加固设计;进而,建立了结构三维有限元模型,开展了结构动力特性和弹性地震响应分析;最后,进行了结构的动力弹塑性分析,探究了火灾前、后结构整体的抗震性能和加固措施对火灾后结构抗震性能的改善,并探讨了不同地震动特性对多层钢筋混凝土框架抗震性能的影响.研究结果表明:火灾后,整体结构地震响应明显大于火灾前,层间位移角最大增加了143％,且不同楼层层间位移角的增大幅度与楼层受火情况密切相关;近场地震作用下的结构响应大于远场地震,罕遇地震作用下底层层间位移角在近场地震作用下可达远场地震作用的2.71倍;所提出的加固方案有效提升了结构抗震性能,罕遇地震作用下底层层间位移角平均减少115.7％.研究成果可为多层工业厂房火灾安全性评估和加固设计提供参考.     

多波地震油气储层的自组织神经网络学习与预测

如何充分挖掘出地震数据的有效信息以更有效预测出地震油气储层的分布情况,一直是业内所追求的目标。多波地震数据所包含的纵、横波数据不仅含有大量对油气敏感的特征信息,而且二者对油气响应存在差异,利用好这种差异可有效降低地震反演中的多解性问题。为此,设计了一种基于自组织神经网络的多波地震油气储层分布预测方案。首先,通过聚类分析优选出对油气响应比较敏感的地震属性,然后,对优选优化后的属性进行多波复合运算提取油气特征信息。最后,根据输入样本属性数据集设计自组织神经网络结构,计算神经元与样本的距离确定最佳匹配单元,更新调整网络权值,完成网络训练,得到预测结果。应用结果表明,基于本方案所预测的地震油气藏分布范围与实际情况基本吻合,有效地降低了反演结果的不确定性,从而验证了自组织神经网络应用于地震油气储层预测的有效性和可行性。     

视频异常行为识别与分级预警系统

参考格灵深瞳分级评价体系并引入迟滞比较器相关思想,结合最近邻与SVM双层分类器学习,建立了针对目标入侵、目标高速运动、目标遗留物与人群聚集逃离、人群打架斗殴、人群骚乱六种常见目标异常行为的自动分类与分级预警系统。1提出并实现了一套较完备的异常行为分级预警系统;2在行为分析之前以人群密度与能量为特征引入最近邻分类器实现个体行为与群体行为的预分类;3通过引入迟滞比较器实现高速运动行为的稳定预警;且该方法具有一定普及意义。分别在标准库和自行拍摄的视频上进行实验验证。实验证明,该系统能够稳定实现对上述六种普遍异常行为的分类分级预警,实现了群体分析与个体分析、检测与识别、分类与预警的一体化。