自应力钢管轻骨料混凝土轴压短柱的承载力计算

把自应力钢管轻骨料砼看作一种组合材料，给出了截面名义平均应力与纵向应变的关系曲线；定义了组合材料的抗压屈服强度点；找出了抗压屈服强度与套箍指标的关系，提出了轴压短柱的承载力计算公式．     

钢与混凝土连续组合梁的塑性性能

对于两跨及三跨的钢与混凝土连续组合梁,提出简化塑性理论,推导出集中荷载下梁负弯矩区极限抵抗矩及极限荷载的计算公式,给出连续组合梁调幅系数的确定方法,对比组合梁实测与与计算的负弯矩区极限抵抗矩、极限荷载及调幅系数,误差分别为7%,10%和20%·     

组合楼板抗弯承载力研究

为研究压型钢板-混凝土粘结成整体的组合楼板共同受力时,特定型号的压型钢板及配筋条件下混凝土组合楼板的抗弯承载能力,依据试验现象分析,确立了简化的破坏模式.对简化破坏模式进行了受力分析,并利用虚功原理推导出组合楼板的抗弯承载力设计表达式,给出了试验采用的压型钢板-混凝土组合楼板的抗弯承载力计算公式.研究表明:压型钢板-混凝土组合楼板的抗弯承载力和压型钢板、配筋相关,压型钢板-混凝土组合楼板的工程设计应考虑压型钢板、受力钢筋的贡献.     

基于负熵最大化的压缩感知信道估计算法

讨论了在5G时代随着移动终端和网络流量的增长、大规模机器类型通信的产生以及天基卫星网络与地面蜂窝主干网络的结合, 使得移动无线通信的频谱使用范围更宽, 导致信道具有更为明显的稀疏性, 从而得以利用无线信道的稀疏性引入压缩感知技术来进行无线通信系统的信道估计。通过负熵最大化算法与l_p正则化改进现有的压缩感知信道估计算法, 将传统的最小化误差函数均方误差替代为最大化目标函数的负熵以适应信道非高斯噪声, 同时稀疏约束采用更为精确的l_p正则化以加强信道估计算法的稀疏表示。研究表明, 该算法不仅可以提高信道估计精度, 增强抗噪声鲁棒性; 另一方面可以利用更少的导频实现更高精度的信道估计, 具备提高系统频谱利用率的作用。     

型钢混凝土结构在国内外应用和研究的进展

简要地介绍了型钢混凝土组合结构，总结了型钢混凝土在国内外的研究方法，应用现状及发展过程，分析了国外建立型钢混凝土梁和柱的计算模型存在的优点和不足，提出了型钢混凝土存在及应解决的关键性问题。     

人工神经网络方法与劲性钢筋混凝土短柱抗剪承载力

确定了劲性钢筋混凝土短柱抗剪承载力预测的人工神经网络模型,优化了学习参数,并用该网络模型对样本进行了学习与预测,结果比较理想。     

双向地震影响下抗震和减震结构变形的比较

为比较在同时考虑两个水平方向地震影响的情况下,多层框架抗震结构和橡胶垫减震结构变形的区别,采用空间杆系模型在弹塑性范围内对结构进行了动力分析·介绍了进行动力分析的方法,计算了两种结构在地震波作用下各层的层间位移等地震反应·从动力反应的比较可见,减震结构采用橡胶隔震垫后,改善了结构的动力特性,从而使整个上部结构的地震反应大大降低;在同时考虑两个水平方向地震作用时更能体现出减震结构相对抗震结构的优越性·     

钢混凝土连续组合梁纵向开裂问题的验算

试验表明,以单排栓钉连接的钢 混凝土组合梁在竖向荷载的作用下混凝土翼板易发生沿梁长方向的纵向开裂·根据８根连续组合梁的试验研究结果及有关资料,分析了组合梁混凝土板纵向开裂的原因及影响因素,分别按照以混凝土板中栓钉剪力和混凝土横向应力的关系建立的计算模型以及混凝土板的受剪计算模型两种方法对连续组合梁的开裂荷载计算公式进行了推导,并分别和实测结果进行比较,进而给出了连续组合梁混凝土板纵向开裂的验算公式·     

钢与混凝土组合梁非线性全过程分析

对钢与混凝土组合梁进行全过程非线性分析,更进一步明确组合梁不同受力阶段的工作特性,为组合梁的非线性设计方法提供理论分析手段·针对钢与混凝土组合梁本身结构及受力性能的复杂性,以数值积分方法为基础,考虑材料非线性,提出了一个钢与混凝土组合梁从加载直至破坏的全过程非线性分析模式,编制计算程序,给出其弯矩与曲率、荷载与变形的关系曲线·将组合梁的承载力及变形的计算结果与试验结果对比,二者吻合良好·     

面向C-RAN的群稀疏线性预编码

云无线接入网络（cloud radio access network,C-RAN）是一种能够集中处理信号的网络架构。C-RAN能够通过算法动态选择无线电单元（remote radio head,RRH）来调整用户通信速率。而通信速率作为用户服务质量（quality of service,QoS）的关键部分,当参与服务的RRH越多时,用户的通信速率更大且体验更好,但同时所带来的能源损耗越大,因此本文研究通信速率和功率消耗二者之间的权衡关系。提出一种优化算法,将权衡问题建模成一个单目标优化模型,通过权衡系数来协调速率和RRH激活个数之间的矛盾。为了解决$\ell_0$-范数的非凸问题,本文使用重复加权$\ell_1$-范数去近似$\ell_0$-范数,同时使用加权最小均方误差（weighted minimum mean square error,WMMSE）的方法将通信速率从非凸问题转换成一个凸问题,最后使用改进的次梯度法对预编码矩阵进行更新。仿真结果证明该算法减少了时间复杂度,同时达到了与穷举法相近的性能。