高土石坝建设关键技术问题述评

在总结国内外土石坝建设关键技术问题研究成果的基础上,针对中国西部高土石坝建设特点,着重讨论高应力条件下土石料的试验方法、强度变形特性与本构模型、长期变形特性、动力特性与本构关系以及土与结构接触面力学特性等关键技术问题,并探讨了进一步研究的方向和主要科学问题.     

不同膨胀比下高聚物抗剪强度试验研究

高聚物材料作为一种优良的注浆加固材料被逐步运用于岩土工程的众多领域,了解其强度和变形特性对深入了解高聚物注浆加固体的加固机理和综合强度有重要意义.基于此,采用直剪仪进行了不同膨胀比条件下高聚物的抗剪强度试验,研究了不同膨胀比下高聚物剪应力-位移、变形和强度特性.结果表明:高聚物膨胀比和竖向压应力对高聚物强度和剪胀特性影响较大;高聚物的剪应力-位移变化规律与黏土和砂土较为类似,剪切位移较小时剪应力快速上升,随后保持稳定;高聚物有与砂土十分接近的剪胀性,膨胀比和竖向压应力越低则剪胀性越明显;随着高聚物膨胀比的增加,其黏聚力和摩擦角均逐渐减小,近似呈幂函数关系.     

基于局部邻域连通性的重叠社区发现算法

发现复杂网络中的重叠社区是目前复杂网络分析的重要内容。选择社区代表性强的节点作为种子节点进行扩展是基于种子扩展策略重叠社区发现算法的关键,提出了一种基于度信息和邻域连通性的节点邻域中心性度量指标,并在此基础上提出了一种基于局部邻域连通性的重叠社区发现算法（Local Neighbor-hood Connectivitybased overlapping community detection Algorithm,LNCA）。首先计算每个节点的局部邻域连通熵和邻域中心性cc,选择中心性高的节点作为种子节点;然后采用带重启的随机游走策略扩展种子节点并得到初始社区;最后合并重叠度较大的社区得到最终社区发现结果。在6个带真实社区标签的网络和9个无真实社区标签的网络上,与SLP A、DEMON、CPM、Node_Perception、Ego_Networks、Egonet_Splitter等6个经典重叠社区发现算法进行比较,结果表明,在带标签网络上,LNCA算法在重叠NMI和F1分数上优于多数对比算法,可得到与网络真实社区更匹配的社区结...     

新型混凝土-堆石混合坝的基本力学特性

吸收堆石坝和混凝土重力坝的优点并克服其缺点,提出了一种新型的混凝土-堆石混合坝技术,该坝型的特点是：坝体由上游带支墩的混凝土墙和下游堆石体组合而成,支墩设在混凝土墙后并以一定距离分布,混凝土墙和堆石体之间设置垫层和过渡层。以某心墙堆石坝工程为对象建立了混合坝数值模型,分析混合坝在竣工和蓄水工况下的坝体应力和变形特征,并与原心墙堆石坝工程性状进行对比分析。研究表明：混凝土墙后土压力呈非线性分布;混凝土墙受力以压弯为主,最大拉应力出现在墙踵处;支墩受力以弯剪为主,最大拉应力出现在支墩与混凝土墙连接处;堆石体整体应力水平比心墙堆石坝降低,安全性有较大幅度提高。技术经济分析比较表明,与心墙堆石坝相比,混合坝具有安全稳定、保护环境、节约材料等优点。     

广义Petersen图的最小点覆盖集

点覆盖问题是一个著名的NP完全问题.本文对广义Petersen图P(n,2)的精确最小点覆盖数进行研究,讨论并证明了广义Petersen图P(n,2)的最小点覆盖数,给出了最小点覆盖集的构造方法.     

土石坝动力离心模型试验颗粒流数值模拟

以长河坝离心模型试验为基础,开展颗粒流细观数值模拟研究,分析大坝在不同地震加速度和离心加速度下的动力响应(加速度和位移)和破坏模式,并对长河坝双向振动台模型试验进行了数值模拟分析.数值模拟结果表明:数值模拟规律与离心振动台试验规律基本一致,坝体的地震破坏模式为坝顶局部滑动破坏;同一高程坝坡位置的动力响应大于心墙位置;随...     

基于最短路径的关键蛋白质识别研究

关键蛋白质的识别有助于从系统水平上理解生命活动过程,基于蛋白质相互作用网络拓扑特征的关键蛋白质识别可以有效地提高识别精度和速度.通过蛋白质节点的最短路径数和点介数可以作为衡量其节点中心度的方法,但计算速度和计算规模有限.根据所预测蛋白质相互作用网络的特点,提出了基于最短路径技术的关键蛋白质识别方法,选择合理的识别阈值和...     

基于多属性决策的关键蛋白质识别算法研究

关键蛋白质往往通过蛋白质复合物的形式在生物生命活动中扮演着重要作用,在蛋白质互作用(PPI,Protein-Protein Interaction)网络中关键蛋白质对应互作用网络中的重要节点,基于此,提出了一种融合蛋白质拓扑结构属性信息和蛋白质复合物信息的基于多属性决策的关键蛋白质识别算法CBT-Topsis(Topsis based method for Essential Protein Identification on Complex Biological and Topological properties)。该算法采用多属性决策方法TOPSIS将节点局部重要性(LN)、聚集系数(CC)、点介数(BC)和蛋白质复合物内度中心(IDC)进行融合,根据节点重要性对PPI网络中的蛋白质进行排序。在酿酒酵母蛋白质互作用网络中进行关键蛋白质识别的结果表明,CBTTOPSIS算法在F度量、准确率、特异性、敏感度等方面表现了良好的性能。     

一种推扫式光子计数激光雷达点云滤波算法及其验证

提出一种用于推扫式光子计数激光雷达点云滤波方法。定义了一种线性径向基函数,利用这种基函数可以计算密度点密度值;基于此实现了一种粗滤波和精去噪结合的点云滤波算法,经过两个步骤的滤波之后能够对诸如植被等分层地物进行精细滤波。使用NASA的机载激光雷达MABEL的实际飞行数据对这种滤波算法进行了验证,并与中值滤波算法的效果进行了对比。结果表明算法能有效滤除与地面非常接近的噪声点,适合低密度地物目标点云的滤波处理,能够很好保留细节,其中植被滤波精度90.26%,地面点滤波精度96.11%。     

粗粒料颗粒破碎特性研究述评

从颗粒破碎的度量指标、影响因素、对土体强度特性的影响和本构模型4方面对粗粒料在高应力条件下的颗粒破碎特性研究进展进行评述,并就其中存在的问题进行探讨,指出今后的研究方向:分形理论在颗粒破碎度量中的应用;初始应力状态对颗粒破碎率的影响;土体结构性对颗粒破碎的影响;土体尺寸效应对颗粒破碎的影响;考虑微观力学机理的颗粒破碎本构模型。