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131.
采用有限元分析软件ADINA对含节理的岩体模型进行二维的有限元数值计算,岩体在加载和卸载条件下,其力学特性有本质的区别.重点分析了在卸荷条件下,锚杆的数量和倾角的变化对岩体变形参数如变形模量和泊松比的影响,揭示了岩体变形参数变化趋势并说明了产生变化的原因. 相似文献
132.
介绍了一个基于关系数据库的专家系统工具,它将专家系统和数据库技术结合于一体,采用了ES+DBMS(EDBS)的模式,能对任何与或条件的知识进行组织及推理。 相似文献
133.
对任意二维型裂纹群,受复合载荷作用时的相互干涉效应,本文提出了改进型体积力法。改进之一是采用以每个裂纹中心为基点的相对坐标变换法;其二是采用间接法有效地处理了积分奇异性。计算结果同文献数据相比较,表明了本法更为高效和精确。 相似文献
134.
本文采用σ坐标系,考虑复杂地形的中尺度数值诊断模式,模拟了云南滇中地区的两次天气过程。结果表明,地面风的辐合区域与降水区有较好的对应关系;滇中地区的特殊地形对该区域地面风的辐合散有着很大的影响。 相似文献
135.
河南省高度重视电子信息产业基地建设,电子信息产业发展迅猛,客观上,对技术人才的培养提出了长远规划、又好又快的要求.作为人才培养重要阵地的高等院校,要为全省产业经济发展,为促进中原梦在电子信息产业领域的实现,结合校企合作模式、积极探索纵横联动激励机制,为电子信息产业基地建设的人才培养问题提供解决方案. 相似文献
136.
采用折减刚度法分析了钢板-混凝土组合板在受弯状态下交界面的滑移情况,建立了界面剪力关于剪跨段长度的函数,进而推导了跨中一点加载和两点加载情况下组合板跨中挠度的计算式.此外,将钢板-混凝土组合板看作是底部纵向受拉钢筋锚固在底面的混凝土结构,基于钢筋混凝土梁的抗弯刚度计算式,并采用修正的折减钢板宽度系数法近似考虑钢板与混凝土滑移的影响,得到了组合板抗弯刚度计算式,进而利用材料力学公式进一步计算组合板跨中挠度.将这2种方法的计算结果与4组共9块简支组合板的试验结果进行对比,发现计算结果与试验结果吻合良好,2种方法均可用于计算钢板-混凝土组合板跨中挠度,且第2种方法具有一定的安全储备,方便实际工程的设计应用. 相似文献
137.
针对基于流场Navier-Stokes方程求解的叶栅叶型正反问题设计优化中,计算量随设计变量数目急剧增加的问题,采用伴随方法建立了集叶片几何参数化、网格生成、流场求解、伴随场求解与优化求解于一体的优化求解方法。针对反问题设计中目标控制参数分布难以给定的问题,通过分析叶栅叶型正问题优化求解结果,给出了反问题优化求解所需的较优目标压力分布。利用自主程序完成了以减弱或消除流动分离、提高叶栅气动性能为目的的叶栅叶型正、反问题自动优化求解,优化后的叶型叶栅总压损失系数分别降低了5.69%、4.50%。研究表明,叶栅叶型吸力面曲率的减小、叶片前加载和中后部逆压梯度的减小,可有效抑制叶片尾缘附近的流动分离。该研究工作对发展高效宽工况叶栅叶型设计技术具有一定的参考价值。 相似文献
138.
基于深度神经网络和概率矩阵分解的混合推荐算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对个性化推荐中用户和项目描述信息未充分利用,用户评分矩阵数据集极端稀疏的情况,提出了基于深度神经网络和概率矩阵分解(PMF)的混合推荐算法.首先,对用户和项目描述信息进行预处理,形成包含用户偏好特征的用户和项目特征集,再将各特征输入深度神经网络模型中进行训练.同时,利用概率矩阵分解模型,根据用户评分矩阵通过最大后验估计优化得到潜在特征向量;然后,通过对概率矩阵分解模型的用户和项目潜在特征向量以及深度神经网络模型的真实特征向量进行迭代更新,收敛得到融合用户和项目真实信息的潜在特征向量;最后,利用该特征向量对用户进行个性化推荐.实验证明,本文算法较经典推荐算法以及前人算法在均方误差与平均绝对误差指标上均有改善,说明本文算法的有效性. 相似文献
139.
临床实践教学已经成为医学教育的重要环节,其教学水平和质量必将直接影响着合格医学人才的培养、学校的办学以及学校的发展。现代医学教育的发展已经如何将单纯性从事临床工作的医生转变为教学型的临床医师推至成为我们不可忽视的问题,该文基于此探讨如何可以快速有效使单纯性临床医师转变为教学型的临床实践医师,分别从教学为中心,以教学促进临床;开展临床实践教师培训,提高教学质量;完善相关制度,调动教学积极性;进行心理教育,加强师生交流等几个方面进行探讨,临床实践教师必须坚持以教学为中心的模式,努力相关的教学理论,掌握相应的教学手段,不断更新的自己的知识结构。只有这样,才能迅速完成角色转变,从原有的单纯性临床医师培养成教学型的临床医师。 相似文献
140.
本文首先利用基础情感词典以及基准词对所需研究领域的评论文本进行分析,以此获得特定领域具有感情倾向的特征词语。而后利用基准词以及获得的特征词语对评论进行分析,对于有感情词的句子,采用计算感情值来判别其感情倾向以及感情程度,对于无感情词的句子,采用连词的方法来进行感情的判别。实验结果表明,该方法能够对不同领域的评论得到较好的感情分类效果。 相似文献