盾构隧道穿越土坝的地层沉降控制

在盾构施工技术中,如何控制地层沉降,避免影响隧道上方建筑物,一直是人们非常关心的问题。虽然盾构及管片与其周围土体的耦合作用极其复杂,但对盾构扰动土体的变形分析和计算可为控制地层变形提供理论依据;规范盾构施工操作程序,可减少非正常地层损失;正确选择同步注浆和壁后注浆的材料、配比及工艺,可最大限度地填充建筑空隙;预先注浆和复注浆加固隧道上方土体,可减少土体扰动和固结沉降量。     

D-天冬氨酸的制备和应用

D－天冬氨酸是一种重要的手性化合物，在医药、食品等方面具有重要作用，特别是作为手性药物合成的前体、中间体在医药行业中有着重要的应用前景。目前其制备方法主要是消旋体的拆分，其中酶法拆分最具竞争力。综述了D－天冬氨酸的应用及制备方法，为开展D－天冬氨酸的制备及应用研究提供了一定的依据。     

比特交错技术与符号交错技术在多级编码调制方案中的性能比较

为有效解决多级译码引起的错误传播问题 ,我们采用分组分割方法 ,将比特交错技术与符号交错技术应用到多级编码调制方案中 ,对采取这两种方案的BCH多级编码调制方案在Rayleigh衰落信道中的抗干扰性能进行了研究 ,并且对两种技术在相同编码效率、相同交错深度下的结果作了比较 .计算机仿真结果表明 :在理想信道下 ,比特交错技术与符号交错技术在多级编码调制方案中的性能基本相同 ,采用交错技术后其性能比没有采用交错技术的方案有一定的提高     

峨眉山雨水所含硫酸根的硫同位素组成

为了研究峨眉山危害严重的酸雨和弄清峨眉山污染物质的来源，从1998年4月至12月在峨眉山22个取样点采集雨水，并测定了1998年11月12月雨水中硫酸盐的硫同位素比，同时据此确定了硫酸根离子的吸收比率。     

基于蕴函算子上的模糊子群

给出了基于蕴函算子上的模糊子群的定义(称之为R-模糊子群)讨论了这种模糊子群与已有的模糊子群的区别与联系,证明了两个R-模糊子群的交仍是R-模糊子群,R-模糊子群的同态象仍是R-模糊子群.     

VCSEL光子神经Spiking动力学的抑制特性研究

理论研究了外部扰动信号的强度和持续时间对1 300 nm-VCSEL光子神经spiking动力学抑制特性的影响.研究结果表明:VCSEL在适当的外部连续光注入下可工作在重复频率为亚纳秒级的连续spiking区;在引入外部扰动信号后,对于较小的扰动信号强度,VCSEL的spiking动力学抑制特性不受影响.随着扰动信号强度的增加,VCSEL在扰动信号作用区可激发出重复频率更低的spikes信号.当扰动信号强度达到一定水平后,VCSEL在扰动信号作用区激发的spikes信号可被有效抑制.此外,被抑制的spikes信号区与外部扰动信号的持续时间基本一致.对于一定的扰动信号强度和持续时间,VCSEL激发的spikes信号在扰动信号作用范围可被完全抑制.     

双频大气压冷等离子体射流制备TiO_2的表面形貌研究

利用N_2携带先驱体钛酸异丙酯,通过双频驱动的Ar/O_2大气压冷等离子体制备了TiO_2薄膜,探究了不同放电参数对TiO_2表面形貌的影响.研究结果表明,不同的放电参数可以制备出纳米纤维状、球状和塌陷的球状不同形貌的TiO_2.制备的TiO_2包含锐钛矿相和金红石相.同时利用光谱仪和射频分析仪对离子体的光学特性和电学特性进行了检测.     

隐形密框复合墙体结构的框格优化

基于非线性分析程序ABAQUS,对隐形密框复合墙体中隐形密框的轴压受力过程进行了数值分析,利用验证后的模型对隐形密框中的框格进行优化,分析了参数包括框格的高宽比和肋柱尺寸。结果表明:肋柱是墙体的主要受力构件;肋柱总截面面积不变时,每个肋柱直径为49 mm时,密框结构轴压承载力最高,延性最大。     

汽油/加氢催化生物柴油混合燃油简化机理的构建及验证

针对汽油/加氢催化生物柴油(HCB)混合燃油可改善汽油直喷压燃模式中低负荷着火困难和燃烧不稳定的现象,基于燃油分子结构和理化特性相似原则,提出了正十六烷作为加氢催化生物柴油的表征燃料.采用多种简化方法对正十六烷详细机理(POLIMI＿1 412)进行简化,并与汽油表征燃料骨架机理以及氮氧化物子机理进行耦合,获得了82个组分和370步基元反应的汽油/HCB混合燃油简化机理.采用反应路径分析和敏感性分析方法,对部分反应的反应速率常数进行优化.结果表明：对着火延迟期的敏感性分析发现,各反应的敏感性随温度和当量比变化显著;低温工况下,大多数低温反应对着火起控制作用,而对于层流火焰速度,主要是小分子反应起控制作用;通过对简化机理的着火延迟期、层流火焰速度和组分摩尔分数进行对比验证,以及对简化机理在压燃发动机仿真中的适用情况进行验证,发现简化后获得机理可以很好预测汽油/HCB混合燃油着火燃烧特性.     

Rhetorical-State SVM在抽取式语音摘要中的应用

提出了一种新的非生成式的概率模型框架-Rhetorical-State支持向量机(RSSVM),用于抽取有层次结构的演讲语音摘要。在演讲语音摘要抽取中,隐藏在演讲中的修辞结构是最没有被充分利用到的信息之一。将RSSVM与修辞状态隐马尔可夫模型(RSHMM)结合一起,用来自动解码演讲中的修辞结构信息与摘要信息。从实验结果中发现,RSSVM-RSHMM抽取摘要的性能达到了72%ROUGE-L F-measure,与不使用修辞信息的基线系统相比,其性能提高了9.8%。