钢筋混凝土无洞叠合剪力墙低周反复荷载试验

研究钢筋混凝土无洞叠合剪力墙的抗震性能。对4片钢筋混凝土无洞叠合剪力墙和2片钢筋混凝土普通剪力墙分别进行了低周反复荷载试验,对比研究试件的受力全过程、开裂部位、裂缝发展情况以及破坏形态,分析试件的承载能力、滞回曲线、骨架曲线、刚度退化曲线、延性性能等抗震性能。研究表明:钢筋混凝土叠合剪力墙的受力性能与钢筋混凝土普通剪力墙类似,具有较好的抗震性能,剪式支架能使钢筋混凝土叠合剪力墙的预制部分与现浇混凝土形成整体,共同工作,承受外部荷载。     

基于广义乘子法的月球软着陆轨道快速优化设计

从探月器质心运动方程组出发,以探月器环绕月心的旋转角速度为中间变量,通过积分变换,将其对时间变量的积分转化为对状态变量的积分,使得原问题转化为终端积分变量固定型最优控制问题.在此基础上,通过优化变量的直接离散化和四阶Admas预测一校正数值积分方法,将软着陆轨道优化问题转化为有约束非线性规划问题.采用广义乘子法处理约束条件,采用拟牛顿法求解处理后的无约束最优化问题.仿真结果表明,此方法收敛速度快(耗时小于1s),优化精度高(接近理论最优解),对初始控制量不敏感、鲁棒性好.可用于探月器机载计算机实时生成软着陆轨道.     

哈尔滨工业大学通信工程系“卓越工程师”培养模式

在国家大力提倡工科专业面向卓越工程师教育培养计划的背景下,通信工程系本科专业培养方案的制定过程中能力培养的环节的设置是实现培养目标的保障,在借鉴通信工程专业培养模式和3G工程师培养规划的基础上,结合哈尔滨工业大学实际提出的3G工程专业面向工程师培养的能力培养模式.     

溴氰菊酯在河流底泥中降解动力学

以南京化学工业园内四柳河沿岸河流底泥为试材,研究了微生物对溴氰菊酯的降解及温度与污染物初始质量浓度对降解速率的影响．结果表明,河流底泥中的微生物有很强的降解溴氰菊酯的能力,尤其是表层河流底泥,微生物降解量与降解率在45d时达到了0．711mg·kg^-1、62．26％,其半衰期也最小,为21．66d;溴氰菊酯的降解速度与温度正相关,各层河流底泥中的污染物残留量在（30±1）℃时最少,在（10±1）℃时最多;溴氰菊酯的降解速度与污染物的初始质量浓度负相关,各层河流底泥均在污染物质量分数为0．5mg·kg^-1时降解速度快,半衰期时间短．     

遗传算法在单层球壳动力响应优化中的应用

针对标准遗传算法存在局部搜索能力不强、后期收敛速度放慢等缺陷,对遗传算法的杂交算子和变异算子采用自适应策略,同时引入基于预选择机制的小生境技术,提出一种小生境遗传算法(ANGA).以70m跨单层球壳为研究对象,将ANSYS非线性动力响应分析与ANGA算法相结合进行倒塌模式优化.分别以结构在某级水平的地震作用下结点动位移的最大值和结构最大结点动位移的给定区间为优化目标,对球壳进行全局优化和局部优化(径向杆件不变,只优化环向杆件和斜向杆件).结果表明,优化后的球壳可以避免出现无征兆的动力失稳,说明该算法可以有效解决优化变量繁多的大中型网壳结构动力响应优化问题.     

遗传算法与神经网络的结合

阐明了遗传算法和神经网络结合的必要性和可行性,提出用多层前馈神经网络作为遗传搜索的问题表示方式的思想。用遗传算法和神经网络结合的方法求解了短期地震预报问题,设计了用遗传算法训练神经网络权重的新方法,实验结果显示了遗传算法快速学习网络权重的能力,并且能够摆脱局部极点的困扰     

利用遗传算法优化施工网络计划

从遗传算法基本原理出发,设计出带有修复算子的约束优化问题求解方法,用于网络计划资源优化,实践证明,该法解题速度快,结果的精确度也高,由此可以看出,遗传算法在解决大型工程的复杂优化问题中有很大优势．     

改进遗传神经网络及其对碎石桩复合地基承载力的预测

针对遗传算法（ＧｅｎｅｔｉｃＡｌｇｏｒｉｔｈｍ,ＧＡ）及人工神经网络（ＡｒｔｉｆｉｃｉａｌＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋ,ＡＮＮ）优缺点,提出了改进遗传神经网络,并把它用于求解碎石桩复合地基承载力的计算,结果表明该方法是可行的,从而为地基承载力计算开辟了一条新的途径     

用分层嵌套遗传算法求解立井施工机械化最优配套方案

煤矿立井施工机械化最优配套方案的数学模型,属于混合整数非线性规划问题,变量多,参数复杂,难以用一般的优化方法进行求解。本文偿试用分层嵌套遗传算法进行求解,取得了较为理想的效果。     

YJ-内射系与GP-内射系研究

引入YJ-内射系和GP-内射系的概念,研究了YJ-内射系的性质及其等价刻画,并利用GP-内射系的概念刻画了π-正则幺半群.