预制裂缝深度对FRP加固混凝土梁正截面承载力的影响

在平截面假设的基础上,通过对裂缝截面的受力平衡条件进行分析,得到了裂缝发展深度对梁的承载能力的理论公式,并分析得到了两个重要结论.经试验验证,该结论与试验结果相一致.     

凹盖壳爆炸拉深工艺研究

介绍了不锈钢凹盖壳爆炸拉深的研制过程,重点阐述成形工艺方法的确定,爆炸拉深模的设计和爆炸工艺参数的选择。研究结果表明,凹盖壳爆炸拉深具有工艺方法简单、投资少、无需大型设备、成形精度高等优点,工艺方法是可行的,可广泛应用于类似零件的中小批量生产。     

包含分数荷色单态和低质量磁单极的SO(16)GUT模型

本文提出并详细讨论了几个包含分数荷色单态和低质量磁单极的SO(16)GUT模型。前两个模型分别包含±e/3、±e/2的分数荷色单态,第三个模型含有低质量磁单极。文中还计算并讨论了sin~2θ_w的重正化问题。     

抛物型积分微分方程的矩形网格混合体积元方法

使用矩形元的最低次R-T混合有限元空间，提出了二阶线性抛物型积分微分方程初边值问题的混合体积元格式，证明了该混合体积元格式解的一阶最优L^2模误差估计。     

非均匀地表的湍流通量和掺混高度

叙述了掺混高度的概念及运用。利用大涡模拟作为手段,研究了地表平坦但地表热通量非均匀情况下的掺混高度。考察了地表热通量非均匀性尺度、风速以及非均匀性强度对掺混高度的影响,发现掺混高度是否存在以及高度受非均匀尺度和风速大小的影响非常明显,受非均匀性强度的影响不明显。若规定掺混高度出现在垂直湍流热通量水平涨落的标准差减为地表感热通量标准差5％的高度,这时掺混高度可以拟合为：Z_b = 1/C_wm * w'θ'_sfc/Θ₀ * L^a_hetero/U^b,其中a=1.266,b=0.854,C_wm=3.205×10^-3。     

简阳大耳山羊粪尿养分测定

分析简阳大耳山羊不同年龄性别组粪尿养分含量的变化,为降低粪尿排放造成的污染和调配科学高效的饲料配方提供依据.试验山羊按年龄、性别分为A,B,C和D四个组,采用ICP-OES 6300 Radial测定有机质、全氮、全钾,并参照NY525-2002《有机化肥》评价分析.结果显示,1岁组山羊粪有机质、全氮、全钾含量均高于3岁组,公山羊组中全氮、全钾含量高于母山羊组.结论,简阳大耳山羊不同年龄、性别粪、尿中养分含量有较大差异.建议根据国家《畜禽养殖业污染物排放标准》(GB18596-2001)和国家《污水综合排放标准》(GB 8978-1996)和NY/T816-2004肉羊饲料标准拟定适合不同年龄性别山羊的饲料配比.     

大数据与量子计算

大数据技术的迅猛发展对计算效率提出了更高的要求.由于量子系统的独特性质,量子计算具有经典计算不具有的量子超并行计算能力,能够对某些重要的经典算法进行加速.人们发现,除了大数分解算法,量子计算的更多用途是对量子体系的仿真计算和在数据分析领域的应用.近年来,大数据和量子计算开始融合.虽然实际使用的量子计算机尚未建成,量子计算在大数据的应用在理论上已经取得了一些重要的进展.实验上也有了一些发展.本文首先介绍量子计算的基本原理和Grover量子算法.随后以量子机器学习作为切入点,介绍了量子计算在数据挖掘领域的应用.     

大数据哈希学习:现状与趋势

随着信息技术的迅速发展,各行各业积累的数据都呈现出爆炸式增长趋势,我们已经进入大数据时代.大数据在很多领域都具有广阔的应用前景,已经成为国家重要的战略资源,对大数据的存储、管理和分析也已经成为学术界和工业界高度关注的热点.收集、存储、传输、处理大数据的目的是为了利用大数据,而要有效地利用大数据,机器学习技术必不可少.因此,大数据机器学习(简称大数据学习)是大数据研究的关键内容之一.哈希学习通过将数据表示成二进制码的形式,不仅能显著减少数据的存储和通信开销,还能降低数据维度,从而显著提高大数据学习系统的效率.因此,哈希学习近年来成为大数据学习中的一个研究热点.本文对这方面的工作进行介绍.     

基于SVM的瓦斯体积分数混沌时间序列预测

文章针对瓦斯体积分数时间序列的非线性和不确定性特征,提出了一种基于SVM的混沌时间序列预测方法.该方法采用改进的最大Lyapunov指数法识别时间序列的混沌特性,通过多次试验选取合适的参数构造SVM预测模型,最后使用优化的预测模型对φ瓦斯的变化趋势进行预测.仿真结果表明,该模型能够较好地解决φ瓦斯时间序列的预测问题,与RBF神经网络模型相比,具有较高的预测精度.     

大直径泥水盾构始发安全风险分析与对策

通过对广深港客运专线狮子洋隧道盾构机始发阶段各工序的介绍,暴露出盾构始发施工中的安全事故隐患,并根据施工条件,提出了一些预防和解决可能发生的事故的施工方案和措施,为以后的盾构始发施工积累了经验。