装配式钢管混凝土梁柱节点的抗震性能研究

为了探究新型装配式钢管混凝土梁柱节点的抗震性能，本文利用ABAQUS有限元软件建立了5个节点数值模型，在合理选择材料本构模型及焊接模拟方法的基础上，计算各节点在水平低周往复荷载作用下的滞回性能，获得滞回曲线、骨架曲线、延性及耗能能力等抗震性能指标。结果表明：水平往复荷载作用下，随着节点域梁端延伸长度的增加，节点的位移延性系数呈增大趋势；当延伸长度在一定范围内时，节点的能量耗散系数及等效黏滞系数均会随之呈增大趋势。由此建议了钢管混凝土柱钢梁节点域梁端延伸长度的合理范围，以期为钢管混凝土梁柱节点在装配式住宅中的应用提供参考。     

融合BERT词嵌入和BiLSTM的微博谣言持续检测模型

针对微博谣言带标签数据不足，且当下的谣言检测模型无法持续学习应对不断变化的微博网络语言等问题，本文提出BERT-BiLSTM-LML微博谣言持续检测模型.首先，使用BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)预训练模型提取两个任务输入文本数据的词向量；其次，使用双向长短时记忆(Bi-directional Long Short-Term Memory, BiLSTM)网络充分提取文本的上下文特征；最后，基于BiLSTM深层特征使用终身监督学习算法ELLA(Efficient Lifelong Learning Algorithm)对两个任务的特征数据进行建模，以实现对微博谣言的持续检测.实验结果表明：BERT词向量有效优化了模型性能，比基于Word2vec词向量的Word2vec-BiLSTM-LML模型在准确率和F1值都提升了5.5%.相较于独立学习，在持续学习争议检测任务后，模型的谣言检测准确率提升了1.7%,F1值提升了1.8%.同时，在持续学习过程中，随着知识的积累，谣言检测准确率持续提升.最终在公开...     

沙田大桥基索垂度调整及关键参数敏感性分析

基准索股垂度调整是悬索桥施工过程中的关键控制工序，本文以沙田大桥为工程背景，采用Midas/Civil有限元软件对全桥进行了仿真化建模，并据此对其基准索股架设过程中的垂度调整及其垂度调整过程中的相关参数进行了敏感性分析；根据基准索股无应力长度在施工过程中始终保持不变的原则及温度、跨度和塔高等关键性参数对基准索股垂度调整的影响规律推导出其垂度调整公式。经相关实测数据验证，该垂度调整公式具有较高的精度和可靠度，可用于大跨度悬索桥基准索股架设指导施工。同时在施工过程中需要时刻重点关注温度、跨度和塔高等关键性参数并做出及时调整，以确保基准索股的架设精度。     

运动对人类共情的影响及其认知神经机制研究进展

 运动兴趣和运动方式可以正向预测共情能力，而运动经验、运动量与共情的关系则尚不清晰。综述了运动促进共情的认知神经机制的两条通路，包括运动通过激活镜像神经系统促进情感共情、运动通过促进认知控制系统促进认知共情；总结了当前研究的不足：研究设计不够严格，研究样本缺乏同质性，现有研究结果难以比较；研究对象多集中于健康人群，对临床等特殊人群关注不够；运动影响共情的认知神经机制研究方面，目前采用的技术还较为单一，数据可重复性方面存在局限。建议未来加强3个方面的研究：（1）严格把控实验设计，明确运动兴趣、运动经验、运动量和运动方式等改善共情不同成分的剂量效应；（2）尝试开发自闭症、阿尔茨海默症等共情受损人群运动处方；（3）推动学科交叉融合与技术创新，深化运动对共情影响的认知神经机制研究。     

索网-阻尼器系统自振特性研究

斜拉桥中多根斜拉索与辅助索、阻尼器连接形成多层索网-阻尼器系统，可有效实现斜拉索减振。为深入了解该系统的真实动力行为，揭示辅助索、阻尼器作用的相互影响规律，文中提出了多层索网-阻尼器系统模型，将辅助索简化为线性弹簧单元，通过理论推导得到系统的复特征方程，进而求解出系统各阶自振频率、阻尼比，并提出了局部振动模态参数以表征系统不同模态的局部振动程度及系统中的能量分布规律，辅助判断系统振动的整体性；借助实验及有限元仿真分析方法验证了理论公式的正确性；研究了辅助索从柔到刚变化过程中三层索网-单阻尼器系统振型、频率、局部振动模态参数及阻尼比的变化规律，分析了辅助索刚度、阻尼器位置变化对系统阻尼比的影响。研究结果表明：多层索网-阻尼器系统的形成具有减小拉索振幅、提高系统阻尼比的效果；辅助索刚度变化和设置索端阻尼器都会使系统的多阶振型发生相应的变化，阻尼器索端锚固位置变化也会引起个别阶振型的变化，阻尼比与阻尼器所在索段振型振幅密切相关，与辅助索刚度变化密切相关；并非所有模态阻尼比都会从索端阻尼器的设置中获益。总体来说，阻尼器在索端锚固点距离桥面越远，对阻尼器发挥作用愈有利；辅助索刚度越大，系统的整体...     

一种求解TSP的生物信息启发式遗传算法

遗传算法是解决旅行商问题（traveling salesman problem，TSP）的通用路径优化算法之一。为解决传统遗传算法收敛速度慢且解不稳定的问题，提出一种生物信息启发式遗传算法（bioinformation heuristic genetic algorithm，BHGA）。通过优化适应度函数和初始种群，引入生物信息学中的基因序列对比手法进行交叉重组排序，采用基因逆转操作进行变异，对遗传算法进行改进，使算法能够加快收敛速度，得到更优路径解。利用BHGA对TSPLIB数据库中算例进行求解，实验仿真结果表明：该算法在中小型规模的TSP中求解效果好且结果稳定。