基于构件建造信息系统的自适应体系结构

本文基于Ｈ．Ａ．Ｓｉｍｏｎ的决策认知过程分析,提出了一种用构件组装方式产生适应不同需求的信息系统。为了提高研制效率,给出了信息系统及其构件的形式化描述。在软件集成块 Ｓｏｆｔｗａｒｅ－ＩＣ的思路影响下提出了一种系统构成的自组织方法。     

ABAQUS二次开发在骨重建仿真中的应用

本研究的目的 是利用ABAQUS二次开发环境,将基于应变能密度准则的骨自优化理论,编写成骨重建仿真算法.可以提取仿真模拟的密度分布数据作为场变量以云纹图的形式显示出来.通过计算骨组织密度的变化趋势分析骨重建过程.建立二维悬臂梁模型,进行200步迭代计算.结果 显示密度分布呈现出桁架结构,验证了基于ABAQUS二次开发环...     

基于钻孔灌注嵌岩桩容许承载能力的研究

本文以牛田洋特大桥为研究背景,通过对比MIDAS/GTS有限元的数值模拟结果和现场试桩的自平衡静载试验结果确定桩基容许承载力,并将MIDAS/GTS有限元软件研究规律应用到牛田洋特大桥的桩基试验中.研究表明,MIDAS/GTS有限元分析模型和传统静载模拟所得结果相近,特别是荷载较小时两种方法所得到的位移试验结果基本重合...     

基于Transformer的电网企业文件密级分类系统

为解决依靠保密人员对文件的密级进行人工标注,其准确性依赖相关人员的业务素质,容易造成标密不准的问题,建立一种基于Transformer模型的企业文件密级分类系统。该系统能自动提取文本密级信息的特征表达,对企业秘密文件做出智能辅助定密的决策。在国网吉林省电力有限公司内部核心商密文件、普通商密文件和非秘密文件构建的数据集上对提出的模型进行了实验验证,准确率为97.37%,召回率为98.67%,表明模型达到了较高的识别效果,因此该系统能有效防止秘密文件的泄露。     

融合视觉特征和语义关系特征的视觉故事生成方法

现有视觉故事生成方法没有考虑不同图像之间高层视觉特征和语义关系特征的深层关联、忽视对图像序列主题的挖掘。提出一种既考虑了整个图像序列的主题又考虑不同图像之间视觉特征和语义关系特征相关性的融合视觉特征和语义关系特征的视觉故事生成方法。该方法利用自编码器挖掘图像序列的主题特征,通过主题特征总结由图像中实体推理出的语义关系特征,然后利用相互注意力融合高层视觉特征和语义关系特征。实验表明,该方法可以生成更具一致性和表现力的故事,并在机器评价指标上取得了比现有方法更好的结果。     

基于深度学习的多STBC盲识别算法

针对空时分组码(space-time block code,STBC)识别中多种编码类型难区分的问题,提出了一种基于卷积神经网络的STBC盲识别算法.该算法首先将接收信号采用自相关函数的频域预处理,输入到卷积神经网络中对信号特征进行提取,全连接层对特征进行映射,实现对6种STBC类型的识别.仿真实验结果表明,在无信道和...     

聚脲甲醛-生物油微胶囊的研制及性能探究

为研究微胶囊对沥青路面微裂纹的愈合效果,首先利用聚脲甲醛(作为微胶囊壁)和生物油(作为微胶囊心)采用原位聚合法制备微胶囊,采用扫描/透射电子显微镜(SEM/TEM)和热重分析(TGA)探究微胶囊的外观形貌和热稳定性;然后将微胶囊用于制备微胶囊/苯乙烯-丁二烯-苯乙烯(Microcapsule/SBS)复合改性沥青,通过动态剪切流变仪(DSR)和离析试验探究微胶囊的掺加对复合改性沥青路面性能的影响;最后通过延度愈合率试验验证微胶囊的愈合效果,并结合宏微观试验分析其愈合机理。结果表明：微胶囊呈现类球状,且表面较为粗糙,增大了与沥青的接触面积。微胶囊的热稳定性较好,其囊壁可承受沥青混合料生产过程中的高温环境。随着微胶囊的添加,复合改性沥青的低温塑性和耐热性均有所改善。此外,复合改性沥青的储能模量和损失模量也有所提升,即微胶囊的添加提升了SBS改性沥青的黏弹性能,这可能是由于添加的微胶囊与SBS和基质沥青具有很好的相容性,且微胶囊均匀分散在沥青内部并嵌入SBS呈现的网状结构中,这也在离析试验和荧光显微试验中得以证实。当微胶囊的掺量为0.4%时,复合改性沥青的愈合率达到最高。     

基于野外监测的阿娘寨滑坡自愈合特征

滑坡在地震、降雨和坡脚开挖时会发生慢速滑动,部分滑坡直接失稳破坏,但是部分慢速滑坡会慢慢变得稳定,呈休眠状态。目前,滑坡恢复稳定的自愈合过程外在表现和内在机制还研究较少,尤其是坡脚侵蚀型慢速滑坡的自愈合特征研究。2020年6月17日,四川省丹巴县梅龙沟爆发的泥石流堵塞小金川,形成泥石流-堰塞湖-溃决洪水灾害链,且溃决洪水掏蚀坡脚,导致阿娘寨古滑坡复活。通过对阿娘寨滑坡应急监测数据发现,阿娘寨古滑坡初期存在大变形,但后期变形逐渐稳定,存在强度恢复的自愈合现象。另外,数据表明滑坡的两次突然启动和小金川流量增大侵蚀坡脚相关,和地震和降雨关系不大。通过现场监测数据分析,滑坡刚发生时变形速率高达118 mm/h,本文建立的预测模型表明,在没有外在触发因素条件下,滑体会在8月21日左右变形速率低至1 mm/h。本文以阿娘寨滑坡为例,分析滑坡的变形过程和自愈合特征,并基于野外监测数据建立自愈合过程预测模型,该方法对于科学评估滑坡稳定性,减小滑坡防治设计成本具有重要意义。     

型钢高强自密实混凝土黏结滑移性能试验研究

为研究型钢与高强自密实混凝土界面黏结滑移性能,以混凝土保护层厚度和型钢埋置长度作为变化参数,设计9个型钢高强自密实混凝土试件进行推出试验. 观察试件破坏过程、破坏形态和裂缝发展形式,获取了试件加载端的荷载-滑移全过程曲线,研究不同变量对其黏结性能的影响规律. 结果表明：型钢高强自密实混凝土组合结构界面极限黏结强度随着混凝土保护层厚度的增加而增大,最大增幅94.9%;随着型钢埋置长度的增加而减小,最大削减为38.1%. 界面黏结抗剪刚度随着型钢保护层厚度的增加先增大后减小,最大增幅85.1%;随着型钢埋置长度的增加而增大,最大增幅为30%. 界面耗能能力与其变量相关性较弱;随保护层厚度的增加,界面损伤发展越晚;随型钢埋置深度的增加,界面损伤速度减缓. 提出了型钢高强自密实混凝土黏结强度的计算公式,能较好地预测型钢高强自密实混凝土黏结强度.     

基于自监督信息增强的图表示学习

针对图表示学习模型依赖具体任务进行特征保留以及节点表示的泛化性有限等问题,本文提出一种基于自监督信息增强的图表示学习模型(Self-Variational Graph Auto Encoder,Self-VGAE)。Self-VGAE首先使用图卷积编码器和节点表示内积解码器构建变分图自编码器(Variational Graph Auto Encoder,VGAE),并对原始图进行特征提取和编码;然后,使用拓扑结构和节点属性生成自监督信息,在模型训练过程中约束节点表示的生成。在多个图分析任务中,Self-VGAE的实验表现均优于当前较为先进的基线模型,表明引入自监督信息能够增强对节点特征相似性和差异性的保留能力以及对拓扑结构的保持、推断能力,并且Self-VGAE具有较强的泛化能力。