回填土大跨超浅埋地铁隧道开挖稳定性研究

贵阳市地铁1号线望新区间隧道地质环境复杂,位于回填区,地下水丰富,埋深浅。针对此类环境,首次将三台阶七步开挖法引进到地铁区间隧道施工中,通过影响隧道开挖稳定性的关键因素分析及施工方法的数值模拟,结合现场实测,研究了回填土大跨超浅埋地铁隧道开挖稳定性。研究结果表明：超浅埋开挖,回填土地层承载拱难以形成;开挖过程中拱顶、拱脚及仰拱部位产生拉应力,拱腰部位出现应力集中,为压应力区;地表及拱顶沉降变形主要受上台阶导洞开挖的影响,中、下台阶导洞的影响次之,核心土开挖影响较小;核心土及仰拱开挖对拱底围岩变形产生较大影响;因此在开挖过程中要对上述位置进行重点监测,可为今后类似工程提供借鉴。     

利用单次快拍数据自适应处理的最小二乘算法

针对直接数据域最小二乘算法存在有效阵列孔径损失及自适应方向图旁瓣电平较高等不足,提出一种利用单次快拍数据进行自适应处理的改进算法.该方法基于直接数据域最小二乘箅法所得的权值,构造出一个变换矩阵,并对阵列接收的单次快拍数据样本进行预变换处理.形成子阵级输出后.根据噪声增益最小化准则,对各子阵进行自适应波束的形成,从而充分利用了所有阵元信息,不仅提高了有效阵列孔径,而且明显改善了阵列抑制严重非平稳干扰的性能.计算机仿真结果表明了该方法的有效性.     

高温氧化物超导体晶体结构研究

本文详细介绍了通过X射线衍射来研究超导体晶体的原理与方法,较为精确地计算了Bi系超导材料中80K和110K相的点阵参数及其晶体衍射峰的晶面间距和强度。理论计算与实验结果能很好符合,验证了Tarascon给出的晶体模型的正确性。     

Bi_2O_3气相热扩散及其工艺条件对SrTiO_3基多功能陶瓷性能的影响

研究了Ｂｉ２Ｏ３气相扩散及其热扩散工艺条件对半导化ＳｒＴｉＯ３基陶瓷的介电性能（ε）、介电损耗（Ｄ）、非线性系数（α）及电阻率（ρ）的影响,用ＳＥＭ和ＥＰＡ对微观结构进行了观察和分析,结果显示Ｂｉ２Ｏ３主要集中在晶界附近．用ＳｒＴｉＯ３气相扩散法成功地获得了εａｐｐ＞５００００,Ｄ＜０．０１,α＞６．０,ρ＞５×１０１０Ω·ｃｍ的ＳｒＴｉＯ３基多功能陶瓷．     

含联硫磷配体的六核钴羰合簇的合成与表征

Ｃｏ２（ＣＯ）８与前配体ＰＲＳ２）２（Ｒ＝Ｃ６Ｈ４Ｃｐｈ,Ｃ６Ｈ４ＯＥｔ）反应,合成得到含前配体劈开的Ｓ与ＳＰＲ分子片的新颖六核钴羰合簇Ｃｏ６（μ３－Ｓ）２（ＣＯ）１４（μ４－η＾２－ＳＰＣ６Ｈ４Ｏｐｈ）（Ｉ）和Ｃｏ６（μ３－Ｓ）２（ＣＯ）１４（μ４－η＾２－ＳＰＣ６Ｈ４ＯＥｔ）（Ⅱ）,对它们进行了元素分析,ＩＲ,ＨＮＭＲ〈＾３１ＰＮＭＲ和ＭＳ表征,该类簇合物有一个与四个金属原子相联的罕见的联硫磷     

水平电偶源频率域电磁测深全区视电阻率的直接算法

利用水平电偶源激发的电磁场，提出了直接精确计算全区视电阻率的方法．计算和分析结果表明，该方法的结果在远区等价于卡尼亚电阻率，在近区和过渡带则明显地改善了卡尼亚电阻率的非波区场畸变，从而能更好地接近基底的真电阻率，更形象地反映了地下介质的垂向电性变化．     

面向图形处理器重叠通信与计算的数据划分方法

针对"主核心+协处理器"式异构并行系统采用数据平均划分再分批执行的方法来解决主协式处理架构的额外通信开销时未能充分利用系统资源的问题,提出了一种新的数据比例划分方法.结合系统通信带宽和图形处理器(GPU)的计算能力,将应用数据按比例划分为大小不同的数据块后分批提交给GPU处理,使系统的传输资源PCI-E总线和计算资源GPU在一段时间内并行工作,从而实现了应用通信与计算的重叠.在处理按照比例划分的数据块过程中,尽可能充分利用系统的传输资源和计算资源,以减少数据传输和计算的相互等待时间.实验结果表明,采用数据比例划分方法后的应用性能明显提高,可以有效地重叠通信与计算时间,矩阵相乘和快速傅里叶变换总执行时间比未划分时分别减少了5%和30%左右,比平均划分时分别减少了3%和6%左右.     

基于MATLAB的动态规划常用算法的实现

运用MATLAB编程实现了动态规划的逆序、顺序、双向混合算法,并分别应用于求解几类典型问题,验证了该方法的有效性,同时表明该程序对求解动态规划多类典型问题是通用的,丰富了MATLAB优化工具箱,具有一定的应用价值．     

织针淬火加热过程中温度场的计算机模拟

针对网带炉织针淬火,在考虑加热过程中换热系数及各种物性参数随温度变化的情况下,运用有限元法建立了二维平面非稳态温度场的计算数学模型。加热曲线的计算结果与实际测量结果吻合较好,表明本数学模型和计算程序能够正确预测织针温度场的变化,从而有助于不同类型的织针在淬火过程中加热温度的控制及淬火工艺的改进。     

预测支持系统中的人机界面Agent及其机器学习

人机界面 agent是一种具有一定智能性 ,并能增强应用系统与用户间交互的计算机程序 .通过机器学习机制 ,这种 agent能够适应用户的习惯 ,使系统更有效的服务于用户 .本文将界面 agent( Interface agent)技术应用于预测支持系统 ( FSS:Forecasting Support System)中 ,并采用适当的学习方法 ,可以很好地解决其中的复杂人机交互问题