基于因果岭回归的多数据源科研主题识别方法

为了有效解决多数据源科研主题的识别问题,基于因果岭回归建立了一种新的多数据源科研主题识别方法.该方法首先给出了多数据源科研主题识别关键参数(如主题词的引用权重、状态密度)的评价指标;同时根据科研主题形态特征建立了特征函数,并基于因果岭回归给出了具体识别方法;最后,通过仿真实验深入研究了影响该识别方法的关键因素.结果显示,与朴素贝叶斯、KNN算法和MGe-LDA算法相比较,该方法在价值引用量、引用权重和前沿主题相似度等方面具有较大优势.     

以变形控制为原则的陡坡路段桥梁桩基础设计方法研究

基于变形控制原则的桥梁设计方法,可以在保证桥梁荷载的基础上,合理减少桥梁的桩基数量,为桥梁施工节约相应成本。本文以陡坡地段的桥梁桩基设计为例,利用离散微积方程,构建桩基础设计模型,并对其进行仿真分析。结果显示,提出的桥梁桩基础设计方法,可以大幅度提高桩基设计的准确率,将其最大误差控制在10%以内。同时,通过对桩基础压力的细化分析,可以提高桥梁桩基础设计的准确性。     

水轮机转轮下环精加工防变形技术

水轮机转轮下环的材料为马氏体不锈钢,下环是水轮机中技术含量最高,制造难度最大,制造周期最长的部件。由于下环吨位重、直径大、壁薄,在加工过程中极易变形,通过多方面的分析与确认,下环防变形的措施有装卡防变形、加工过程热应力释放放变形、吊运防变形、翻转防变形等。     

灰色-BP神经网络在深基坑变形预测中的应用研究

随着城市化进程的推进,向地下空间发展将是趋势,由此带来大量深基坑工程。深基坑的稳定问题不仅关系上部结构的安全,而且还会影响周边建筑物的变形,因此深基坑变形研究越来越受到重视。将改进灰色预测模型与BP神经网络组合模型结合,通过在南京某大型深基坑的变形模拟和预测效果对比,改进后的灰色模型在一定程度上提高了拟合精度与预测精度,而灰色-BP组合模型在此基础上通过MATLAB平台又进一步地提高了拟合与预测的精度。该研究可为工程施工提供较好的指导意义,并为同类工程提供借鉴。     

基于弹性变形和矢量叠加原理的新型整骨机器人变形误差分析

整骨机器人作为医疗智能化辅助装备,考虑到其作业对象的特殊性,结构设计在精度方面具有极高要求。针对一种新型的整骨机器人机械结构,分析了其静力学精度特性。首先确定其主要误差来源,建立了误差传递模型。然后根据几何关系和弹性变形理论对各个误差分别进行分析和研究,确定了影响误差值的结构参数与对应关系,并根据工程样机的具体数值计算出误差值。最后根据空间矢量叠加原理计算出整骨机器人末端最大变形位移,并与工程样机加载实验结果进行对比。结果表明,最大变形误差为0.638 82 mm,与实验结果基本一致,满足偏差不超过2 mm、运动精度为±0.8 mm的定位和手术要求。为整骨机器人的结构参数设计和优化提供了理论基础。     

基于构件变形的框支剪力墙结构抗震性能评估

提出一套框支剪力墙结构抗震的安全性评估原则,用于评估按照中国现行规范设计的一系列框支剪力墙结构模型.通过罕遇地震作用下弹塑性时程分析,获取结构及构件的变形和内力,采用基于变形指标的性能评估方法来评估结构各构件在大震下的破坏情况,分析结构的整体安全性及各构件的性能分布情况.结果表明:框支剪力墙结构的薄弱层位于转换层以上一层,而薄弱层的框支剪力墙容易发生剪切破坏;用现行规范大震下薄弱层层间弹塑性位移角无法准确评估框支剪力墙结构的性能.     

铁路隧道施工安全管理探讨

由于目前隧道工程地质勘查技术的局限性,隧道地质条件复杂和围岩自稳能力不可控,导致隧道施工过程中存在较大的不可预见性。所以一直以来隧道施工在铁路建设中倍受重视,常被列为重难点工程。以西平铁路隧道施工建设为例,从安全质量控制、生产技术控制和投资控制等方面对隧道施工管理进行探讨。     

亚音速气流中曲壁板的分岔研究

研究了具有初始曲率的二维曲壁板在亚音速气流中的分岔问题。考虑大变形和粘弹性的影响,通过模态展开法获得了曲壁板上的静、动态气动压力;采用Galerkin方法将振动控制方程离散为常微分方程组;采用牛顿迭代法求解方程组得到了静变形位置;在参数空间内分析了曲壁板的分岔特性;采用Runge-Kutta方法进行数值计算得到了曲壁板的时程响应相图。结果表明:曲壁板的初始变形会产生静态气动力,并会使得曲壁板产生新的静平衡点位置;当气流动压超过临界动压后,系统将会产生尖点分岔现象,使其平衡点的数目和稳定性发生变化;系统的稳定响应与气流动压及初值有关。