基于概率神经网络的地铁车站易损性分析

基于深度学习方法提出了一种地震响应概率模型，并基于此模型推导了地铁车站结构极限状态超越概率的计算公式，以评价结构的地震易损性。首先采用主成分分析对地震强度指标进行正交化和降维；为了克服传统地震响应概率模型中地震动强度指标与结构地震响应指标服从对数空间线性分布假设的局限性，基于BP神经网络建立趋势模型以预测结构的地震响应；基于概率神经网络建立误差模型以描述基于统计的趋势模型与基于物理机制的数值模型之间的误差，以拓展残差的齐次方差正态分布假设的严格限制。最后，以上海典型2层三跨地铁车站为算例，计算得到其易损性曲线。结果表明，基于深度学习建立的趋势模型较好地模拟了地铁车站结构地震响应随地震强度指标第一主成分的非线性变化特征；建立的误差模型准确地描述了趋势模型预测值的残差随地震强度指标第一主成分的方差非齐次特征。     

模具结构对连续纤维增强热塑性复合材料性能的影响

采用自行设计的两种不同结构的熔融浸渍模具制备了连续玻璃纤维增强聚丙烯预浸带，测试了模具结构对预浸带的孔隙率、纤维断裂率、界面形貌、纤维分散均匀度和拉伸强度的影响，建立了纤维浸渍模型和纤维断裂模型，并通过理论模型对预浸带的孔隙率和断裂率进行理论预测。结果表明，本文建立的数学模型能够有效预测预浸带的浸渍程度和纤维断裂率，可用于浸渍模具结构的优化设计；在本文范围内，与波浪形模具相比，斜齿形模具的多楔形区结构可以有效地降低预浸带孔隙率和提升纤维分散程度；波浪形模具的流道圆角半径较大，楔形区个数较少，与斜齿形模具相比，可有效降低纤维断裂率并提升拉伸性能。     

深井孤岛工作面过探巷技术研究

邢东矿2225工作面为孤岛工作面,承受地压大,回采过程中经过2225探巷,巷道围岩破坏剧烈,尤其是底鼓变形严重,初期采取排木垛、打单体等措施在一定程度上控制了探巷顶板下沉,而工作面临近时在煤帮注化学浆形成锚注加固结构使煤体自身强度及承载能力显著增强,锚注加固结构具有较好的整体性和稳定性,从而实现工作面顺利回采。     

金具零部件表面防腐蚀试验研究

随着经济的持续高速增长，各行业用电需求增大。在加快特高压骨干电网建设的同时，提高现有电网的输电能力、输电质量成为重中之重。金具是海上换流站的重要组成部分，海洋环境的特殊性，对金具提出了更高的耐腐蚀性能要求。为了探究海洋环境对金具的腐蚀性，选用ZL101A和ZL102两种典型的铝合金金具，采用5种辅助防腐蚀工艺获得5种耐腐蚀样本，并模拟海上工况对其分别进行盐雾腐蚀试验，得出最优防腐蚀工艺。研究表明：ZL101A和ZL102两种铝合金具有一定的耐腐蚀性能，ZL101A铝合金的耐腐蚀性能强于ZL102铝合金的；抛丸处理的防腐措施在ZL101A铝合金样本中的防腐蚀表现要强于ZL102铝合金样本的；阳极氧化在两种材质中防腐蚀表现均为优异，是最优异的防腐蚀工艺。     

丙酸盐对厌氧氨氧化除氮性能及群落结构的影响

为了探究有机碳对厌氧氨氧化的长期影响, 向厌氧氨氧化膜生物反应器中添加不同浓度的丙酸钠, 研究对反应器的除氮效能以及微生物的种群结构和功能变化。结果表明: 反应器主要的脱氮过程由CandidatusBrocadia完成, 当丙酸钠浓度为100 mg/L时, 反应器中由于异养细菌的生长, 可实现碳氮的同步去除, 平均总氮去除率可达91.9%。当丙酸钠浓度为200 mg/L 时, 对Candidatus Brocadia的抑制作用导致反应器除氮性能下降, Candidatus Brocadia的丰度降至41.2%, 总氮去除率降至 78.8%。在有机碳抑制作用解除后, 反应器的除氮性能恢复为86.8%, Candidatus Brocadia丰度增加到54.0%, 但群落多样性下降, 属水平的微生物组成有较大的改变。     

基于JAVA建立树形结构的算法优化

树形结构在程序设计过程具有非常重要的作用,但树形结构的构建相对比较复杂。通过研究设计并实现一种从普通Java对象中建立树形结构的优化算法。     

一种三维DNA构象的交互式参数化模拟方法

提出一种适用于移动平台的交互式参数化DNA三维动态模拟方法.依据不同的DNA模式参数,利用基于自然特征的AR识别技术和曲线,直观形象地展示DNA的多种三维构象,动态模拟碱基互补配对、碱基对边堆叠边螺旋、 DNA复制的边解旋边半保留半不连续复制等微观过程.研发DNA三维动态模拟原型系统,实验结果表明,通过视、听、触、实物等多通道交互,有利于用户随时随地自主使用,增强用户对DNA知识的理解、掌握,引导用户进行更深层次的思考,提高知识的传递效率.     

Seismites(地震岩)等术语的概念与名称

seismites,按其字面意思理应翻译成地震岩,即与地震有成因联系或受发震断裂改造、变形的岩石。按发震时地质材料的固结程度与力学性质,地震岩可分为震积岩(地震时尚未固结成岩的含水沙土层,即软沉积物)和脆性断层岩(地震时已经固结成岩的沉积岩、岩浆岩和变质岩)。脆性断层岩包括断层角砾岩、碎裂岩、超碎裂岩、假熔岩和断层泥等。发育由沙土液化形成的软沉积物变形构造的沉积岩,统称为“沙土液化岩”(liquefactites),但是长期以来一直被误译为seismites。大量的研究表明,并不是所有的沙土液化和软沉积物变形都是由地震造成的,也并不是所有地震都能导致沙土液化。只有那些所在区域存在重要发震断层、真正由地震引起的区域性的沙土液化造成的软沉积物发育变形构造的岩层才能称之为震积岩(seismic liquefactites)。震积岩不应再翻译成seismites。零星出现的软沉积物变形构造与沙土液化构造(例如:砂涌丘)不足以作为古地震的证据。     

Hom-李三系上的乘积结构和复结构

本文主要从代数角度研究Hom-李三系上的两种几何结构,即积结构、复结构。分别给出了积结构和复结构存在时对应的Hom-李三系的分解。同时,也研究了一些特殊的积结构和复结构。最后,在这两种结构间增加一个兼容条件,得到了复积结构。     

改进蚱蜢算法在电动汽车充换电站调度中的应用

电动汽车充换电站调度优化问题一般采用群智能优化算法求解，但现有算法存在陷入局部最优、早熟收敛等缺陷，因此提出一种改进的蚱蜢算法:采用边界反弹机制，提高算法效率;引入正余弦搜索机制，加强算法的全局搜索能力;采用Lévy飞行对粒子进行随机扰动，防止种群陷入局部最优;采用非线性收敛策略加快算法后期的收敛速度.实验结果表明，该算法在电动汽车充换电站调度优化问题上，性能优于原始蚱蜢算法以及其他现有群智能算法.