高职高专计算机专业高等数学教学改革研究与实践

该文深刻分析了高职高专计算机专业高等数学课程的发展现状,并针对相应问题,结合高职高专院校相应特点,探讨进行高职高专院校计算机专业高等数学课程教学改革的有效途径.     

基于因素-时间变权模型的公路隧道群运营期安全性评价研究

公路隧道群运营期安全保障工程相较于单体隧道更为复杂,面临的大量不确定性和安全风险直接威胁着隧道安全运营。从“人-车-隧道-交通环境-管理”五个要素构建运营安全评价因子集,结合变权理论对开展动态评价研究,形成因素-时间变权方法的双动态权重计算模型以体现指标的时变特点,结合模糊综合评价模型进行等级评价,以某高速隧道群开展评价工作。通过上述研究表明：因素-时间变权模型对于运营期的隧道群安全评价指标的权重控制具有极强的针对性,能很好的弥补常规评价方法中对隧道运营期安全因时变性的特点造成的评价结果失真的缺点;变权理论的利用为开展风险的动态管控提供了重要的理论支撑。     

关于高等数学教学改革的几点思考

从人才培养入手,讨论高等数学教学改革中存在的几点问题,并提出几点对策,以期能够在有效教学基础上,更好的为专业服务。     

基于T-S模糊故障树和贝叶斯网络的隧道坍塌易发性评价

坍塌是钻爆法隧道施工过程中常见的灾害事故之一.为了有效预防坍塌事故,为隧道施工安全风险分析和管理提供决策依据,将T-S模糊故障树和贝叶斯网络进行互补融合,提出了一种基于两者的钻爆法施工隧道坍塌可能性评价方法.根据T-S模糊故障树向贝叶斯网络转化的方法来确定贝叶斯网络模型和条件概率表;利用模糊数和模糊子集分别描述节点的故障状态和故障概率;运用贝叶斯网络双向推理算法进行计算.该方法可以利用根节点的故障概率模糊子集和施工中实际故障状态两种不同的正向推理方式计算隧道坍塌可能性,并且可以依据根节点的重要度分析结果排查故障,同时可以通过反向推理计算根节点的后验概率诊断故障.两个工程实例的应用结果表明,该方法能够科学、合理地评价隧道坍塌的可能性并确定关键致险因子,可作为隧道施工安全保障和管理的决策工具.     

基于随机子空间法的结构模态参数自动识别方法

为解决随机子空间法在稳定点自动分析方面存在的抗噪能力不足问题，提出了一种新的自动化识别方法.首先，采用协方差驱动的随机子空间法，按照新的定义方式输出稳定点.其次，采用改进的OPTICS算法对稳定点进行清洗、聚类.然后，采用基于频率中值的自适应合并方法，对未完全合并的簇进行有效聚合，并以簇中值作为模态参数的代表值，实现完全无人工干预的自动化模态识别.最后，以Lysefjord悬索桥模型为例进行模态识别，验证该方法的可行性.结果表明：所提方法在实现自动化的同时，具有较高的精度，频率值最大误差仅为1.926%,且在各程度噪声干扰下都能以较高的成功率自动、准确地识别模态参数，相比于对照方法，其鲁棒性优势明显.