采用MapReduce模型的甚长基线干涉测量并行处理方法

针对传统甚长基线干涉测量(very long baseline interferometry,VLBI)并行处理方法存在逻辑复杂、数据存储和计算扩展性较差等缺点,基于MapReduce模型设计了一种VLBI观测数据相关的并行处理方法。该方法采用模型周期作为数据并行处理基本单元,构建数据关联算法分割观测数据使各台站同一模型周期数据对齐到同一波前,设计实现数据相关计算的Map过程,使用Reduce对各模型周期结果进行综合处理以得到最终结果。实验结果表明:该方法在积分周期包含的模型周期数量大于节点CPU核数时性能比传统方式低25%左右,在积分周期包含的模型周期数量小于节点CPU核数时通常能提供更高的计算效率,并且能简化VLBI并行相关处理的复杂度,具有更好的数据存储和计算可扩展性。     

基于带约束三角剖分的三维地质建模方法及应用

带约束的Delaunay剖分算法多应用于表达数字地面模型,用于三维地质模型的构建尚不成熟.为了直观显示工程地质结构和快速准确分析工程地质条件,可依据带约束Delaunay三角剖分算法分别生成地层、断裂、界线类地质结构的TIN模型,拼合形成工程整体三维地质模型.通过编制基于TIN模型的工程三维地质建模程序,建立了金少江两家人水电工程坝址区域的三维地质模型,为工程地质评价及工程设计提供了决策支持,以此作为工程应用实例.实践应用表明,该方法具有快速、准确、通适的特点.     

“三位一体”目标下的数学思想方法教学意识培养

新一轮基础教育数学课程改革,把在数学教学中培养学生的数学思想方法提高到十分显著的地位.笔者从基础教育数学课程“三位一体”的目标出发,探讨数学思想方法教学的意义,进而探索培养高师学生数学思想方法教学意识的方法与途径.     

高等数学教学应对基础教育改革的策略

结合基础教育数学课程的改革，分析了现行高等数学教学中的不足，从教学内容、教学方法、教学手段等方面的改革进行探讨．     

金沙水电站坝肩挠曲边坡稳定性及其影响因素研究

针对四川省金沙水电站坝肩挠曲体边坡地质条件的特殊性,基于地勘资料,研究了其地质构造特点、成因机制及失稳破坏模式,运用Hoek-Brown准则对挠曲体边坡岩体力学参数的合理取值进行了分析,并对其稳定性及影响因素进行了研究.研究结果表明:坝肩岩体层间能干性相差大是挠曲体形成的根本原因;对于挠曲边坡,在地勘及室内实验的基础上,运用Hoek-Brown准则确定岩体力学参数是合理的;结构面连通率及降雨条件下挠曲体充水对其稳定性影响显著,随饱和度和连通率的增加,稳定系数均先平稳下降,后急剧下降.依据研究成果,对坝肩挠曲体边坡提出了加固建议,可为类似工程提供参考与借鉴.     

大体积混凝土温度智能补偿试验研究

提出了一种大体积混凝土温度智能补偿方法,并通过室内试验验证了该方法用于大体积混凝土温度智能调控的可行性.该方法是在混凝土靠近其竖向边界部分埋设与温度补偿设备相连接的竖向温度补偿管道,通过温度补偿设备调节温度补偿管道内水温以对混凝土内部温度进行升温或降温调控.该方法可以在有效降低施工期及运行期大体积混凝土内外温度梯度,达到降低混凝土表面温度应力,防止混凝土表面裂缝的目的.结果表明:在温度补偿系统的调节下,大体积混凝土对温度补偿管道内水温变化反应迅速,混凝土内部温度变化趋势与调节水温度的升降变化一致,在同等条件下,表面覆盖有聚氨酯保温层的大体积混凝土试件受环境温度影响更小,内部温度调控效果明显.试验研究结论说明该方法能够有效控制大体积混凝土内外温度梯度,有效防止大体积混凝土表面裂缝的产生.     

三背河水利枢纽面板堆石坝应力应变分析

应用邓肯Ｅ—Ｂ模型,研究了长阳三背河水利枢纽混凝土面板堆石坝的工作性态,并对堆石体的稳定性作出了评价,为三背河水利枢纽面板堆石坝的优化设计提供了依据．     

基于地形离散测点的数字地面模型研究

探讨了 Ａｕｔｏ Ｃ Ａ Ｄ Ｒ１４ 的 Ａｃｔｉｖｅ Ｘ 自动化的概念及其编程技术,分析了它的对象模型以及 Ｖ Ｂ 环境下编写 Ａｃｔｉｖｅ Ｘ 自动化程序的可行性,最后给出了 Ｖ Ｂ 自动化技术在水电工程三维数字地面模型（ Ｄ Ｔ Ｍ） 中的具体应用实例     

改进的低复杂度数字信道化器

提出了新型宽带星载数字信道化器,该数字信道化器以频域滤波和复指数调制滤波器组技术为基础,完整地实现了卫星上行宽带信号中各个业务信号分离、业务信号交换、交换后业务信号综合等星上处理过程,最后形成卫星下行宽带信号,既适用于各个业务信号带宽相同场景,又适用于各个业务信号带宽不同场景。数值实验表明,该新型信道化器具有较强的灵活性和可扩展性,同时对数据存储量和信噪比等性能有较大的提高,大大降低了计算复杂度。     

基于正交分解的自适应直扩系统窄带干扰抑制

为了提高对不同窄带干扰的抑制效果,提出一种利用Householder正交分解的QRD-LMS的自适应非线性干扰抑制算法.由于利用了正交分解以及阶数递推结构,使得自适应算法计算复杂度低,与传统LMS算法计算量相当.同时算法具有较小的条件数并且可以取较大的步长,使其稳健性以及跟踪性能明显优于LMS.将窄带干扰建模为多频、自回归过程以及数字窄带信号.仿真结果表明,方法在不同信噪比下,其干扰抑制效果要明显好于归一化LMS算法以及RLS算法.