胶砂质量比对钢纤维砂浆力学性能的影响

对胶砂质量比和纤维直径对钢纤维水泥浆体和砂浆的力学性能的影响进行了研究 .在水泥浆体中 ,微细钢纤维的增强和增韧作用显著高于较大直径的钢纤维 .在砂浆中 ,随着胶砂质量比的降低 ,较大直径的钢纤维的作用越来越强 ,而微细钢纤维的作用逐渐降低 .不同几何尺寸的钢纤维在水泥浆体和砂浆中具有不同的作用效果 ,尺寸效应显著     

采用贫混凝土基层的水泥混凝土路面厚度优化

采用贫混凝土基层的水泥混凝土路面是解决重载交通的一种理想路面形式。贫混凝土基层与水泥混凝土面层的不同厚度组合会对路面荷载应力产生较大的影响,考虑实际路面的各种要求,提出了厚度优化的数学模型。利用三维有限元模型,根据在不同结构形式下的合理目标函数,分析了最佳的厚度组合比。     

基于图像分析的实验模型变形场量测标点法

在模型观测面上 ,通过设置嵌入式彩色标点 ,在实验各阶段利用数码相机拍摄照片 ,然后应用数字图像处理技术 ,识别并比较每一实验阶段的标点坐标 ,利用有限元中常用的四边形等参变换的方法将测点图像空间坐标转换为模型空间坐标 ,实现了图像校准和变形计算 .开发了一套应用软件系统 ,用于数字图像标点识别分析和结果数据的可视化处理 ,精度检验实验结果表明测点位移识别均方误差为 0 .14～ 0 .5 2个像素 ,相当于模型观测范围的 5 / 10 0 0 0 0～ 1.5 / 10 0 0 0 .最后给出一个在粘土地基承载力模型实验中的应用实例     

关于一维射影映射的一个注记

给出了一维射影映射的一个等价刻画，证明了射影直线ξ1到ξ2上的连续映射φ:ξ1→ξ2是射影映射当且仅当存在常数κ≠0，1，使得φ保持交比κ，这一刻画改进了STEINER及VAN STAUDT关于一维射影映射的一些相关结果。     

力素比对预应力混凝土复合受力构件强度及破坏形态的影响

构件的受力特征及承载力大小与许多因素有关,当构件其他内在因素不变时,力素比对构件的强度及破坏形态有很大影响。以预应力混凝土构件在弯、剪、扭复合受力下的板-桁模型理论为基础,按照力的平衡、力矩平衡、变形协调及材料本构关系等建立了相应的计算方程及全过程分析程序。利用此方法分析了在小扭弯比情况下,不同力素比对复合受力构件强度及破坏形态的影响,经试验值和理论值对比符合情况较好。     

Gallopheasants中协同进化性状的似然比检验

基于细胞色素b基因全序列的贝叶斯系统树，应用似然比检验方法比较研究了Gallopheasants类群的2个性状对的进化格局和过程．结果揭示了栖息地结构和海拔高度的密切关系．完全性成熟年龄和卵大小显示了协同进化格局；时序分析表明在进化过程中，前者先于后者出现．该结论暗示了生活史类型的转变．     

光电成像系统分析中大气传输特性计算的几个问题

利用美国大气传输特性软件LOWTRAN，对常用的基于气象学能见距离的大气透射比公式及中波和长波红外透射比进行了分析．结果表明：气象学能见距离透射比公式可以较好地描述美国标准大气下可见光的光谱透射比和平均透射比，但其向紫外和红外波段的适用性需要慎重处理；在高温和潮湿条件下，中波红外波段的大气平均透射比在路径的起始阶段衰减较快；但在一定距离外，中波红外波段的大气平均透射比优于长波红外波段。     

似然比检验和贝叶斯推论在雉科分子系统学中的应用

应用似然比检验和贝叶斯推论进行雉科分子系统学研究．所用的56条纫胞色素b基因全序列代表了雉科24属50种以及作为外类群的6个相关属．等级制似然比检验表明该数据集的最佳进化模型为GTR I——G。建立在坚实的统计学基础上的贝叶斯系统树表明雉科可以分为3个分支．特别是包括角雉、松鸡、火鸡和gallopheasant等在内的第3分支的单系群性质得到了充分的支持．深层分支格局的高分辨率和高支持率说明将雉科划分为雉族和鹑族是人为的．结果表明，似然比检验和贝叶斯推论是分子系统学研究的强有力工具．     

低汽气比条件下高温变换催化剂的研究及其进展

详细介绍了国内外在低汽气比条件下改进型铁路系、铜系、锰系及贵金属型高温变换催化剂的发展状况。比较了各种高变催化剂在性能上的优劣。提出适用于低汽气比条件下的高温变换催化剂将会是未来高变催化剂的发展方向。     

一种基于因素贡献率的自适应前馈网络算法

前馈网络具有很强的信息处理能力，但是实际应用中的样本量有限，训练出来的网络效果不太理想，本文提出一种自适应前馈网络算法，通过调节参数α向量，使网络结构按精确度和推广能力来综合考虑，若训练出来的网络满足先决条件，就认为网络规模是合适的，此算法不仅能删除隐层中的节点也能删掉输入层中若干总贡献率小的节点，从而避免了维数灾难，并给出一种调整剩余权重的算法，避免重新训练，文中讨论了网络结构的重要性，并用该方法进行仿真实验，结果证明了自适应前馈网络算法具有较强的建模能力。