有限元建模对结构自振频率计算的影响

以室外大比例框架结构(1∶2)模型自振频率测试结果为基础,采用Nastran程序分5种有限元模型4种工况计算了结构的自振频率,工况中包括了单元类型、单元位置偏置、地基条件和结构配筋等因素的影响.计算表明,考虑土结构相互作用(SSI)的计算结果比考虑刚性地基的结果低;较为准确的有限元计算模型应采用实体单元,并考虑配筋及上下部共同作用;在小震情况下,采用现行框架结构设计方法建模计算偏于不安全,这与通常的设计结论不一致.     

Hilbert空间中(ψ)-强伪压缩映像不动点的迭代逼近

在Hilbert空间中研究了一类未必连续,甚至未必有界的(ψ)-强伪压缩映像的不动点的迭代逼近问题,获得了一个大范围收敛定理.     

大数据营销:综述与展望

随着追踪消费者足迹能力的增强,营销科学正经历着一场大数据的革命.为了了解大数据背景下消费者行为和营销战略的改变,此项研究结合近十余年大数据营销的有关文献,梳理了大数据营销的相关概念,类型及分析方法,并提炼出搜索、移动、口碑、数字化、APP和社会媒体等50个大数据营销的热门主题.在此基础之上,分别从互联网、社会网络、移动互联网、大数据和人工智能等四个阶段对大数据营销的研究进展进行回顾,最后围绕客户旅程,营销活动的量化评估和营销分析技术的开发三个方面对大数据营销的未来研究方向进行展望.     

美国约翰霍普金斯大学大流行模拟研究分析及启示与建议

为推动政府和公众关注潜在的传染病威胁,提升政府在大型传染病暴发时的应急管理能力,美国约翰霍普金斯大学健康安全中心已先后4次举办传染病演习模拟研究活动。本文详细分析这4次演习活动的背景、过程和政策成果,结合我国在应对新型冠状病毒肺炎工作中积累的经验和教训提出建议,包括:1)完善建设国家和地方各级疾病控制体系; 2)完善公共卫生事件大数据管理信息体系建设; 3)公共卫生领域的智库要加强前瞻性公共卫生战略与政策研究; 4)政府部门需要高度重视公共卫生领域各种传染病预警和应对策略研究; 5)建立应对重大突发公共卫生事件的医疗物资战略储备; 6)加强人口健康和公共卫生安全领域的科研创新; 7)积极在全球生物安全和公共卫生领域发挥中国影响力。     

大跨径T梁施工龙门吊的设计及检验

文章介绍了某特大桥施工龙门吊的布置方案,并从技术和经济角度对方案进行了论证比较,在此基础上对施工龙门吊的设计方案进行了结构安全性验算。     

大跨径连续梁桥悬臂拆除过程力学特性研究

为了研究大跨预应力钢混凝土连续梁桥悬臂拆除施工过程的受力特性,分析悬臂拆除过程中的关键技术问题。依托淮河4号桥拆除施工,利用有限元分析与现场监测相结合的方法,对大跨径混凝土连续梁桥悬臂拆除施工过程的变形特性、应力变化及边跨临时支撑反力的变化规律进行了研究。研究表明钢绞线受到灌浆的影响,虽然锚固位置被切除,但其施加在未拆除梁段上的预压效应依然存在,使得悬臂拆除过程中预压效应无法与结构自重很好地平衡,导致主梁的受力更加复杂;拆除开始时应该重点关注下缘混凝土避免出现压溃,后期应关注上缘混凝土避免出现压溃;现场的变形及应力变化规律与倒拆理论计算规律基本一致,在拆除过程中结构处于安全可控的范围内;中跨采用浮吊吊运悬臂拆除,边跨提前搭设支架,在支架上进行节段分块拆除,是大跨径连续梁拆除的可选方案之一。     

芜湖过江隧道掘进对长江大堤沉降影响研究

以芜湖城南大直径过江隧道为依托,采用数值模拟法对超大直径泥水盾构隧道掘进过程中无为长江大堤沉降特征开展研究。首先,建立三维数值计算模型,并结合现场监测数据校正数值模型;其次,在考虑土体开挖、泥水支护、管片衬砌、壁后注浆以及地层损失等施工要素的基础上,对施工过程进行精细化模拟,分析压密注浆加固土体前后大堤的沉降;最后,对堤坝地表沉降结果进行分析,讨论总结规律。研究结果表明：压密注浆可有效地降低堤坝顶部沉降值;盾构双线同时掘进下穿堤坝时,大幅增加了堤坝顶部的沉降值;盾构穿越后的最大沉降值为20.46 mm,满足规范中沉降值要求。研究结果为芜湖城南大直径过江隧道掘进提供指导,对类似工程亦具有借鉴意义。     

基于大数据量实时流媒体P2P树算法研究

为了解决大数据实时流媒体传输(LRST)的QoS可控机制问题,根据现有的P2P模型,提出了一种新的基于RTCP的P2P树算法模型LrstP2P.该模型依托于RTCP XR协议和最小树深算法,通过三层模型的动态算法,增强了新用户加入网络时对父节点选择的有效性,优化了用户通信过程中由于节点的随机性和网络拓扑的易变性的应对策略,改进了数据传输的稳定性和实时性.通过实验,证实了该算法的优越性.     

教育人工智能研究应超越教育技术范畴

教育人工智能是教育学科走向科学化的关键路径。当前中国教育人工智能研究和实践严重滞后,缺乏基础理论创新、实践应用支持和大数据库建设。教育人工智能研究的学科定位出现偏差,长期存在对教育技术单一学科分支的路径依赖,形成了研究壁垒、思维惰性和创新恐惧,导致当前教育人工智能研究浅层化。应对教育人工智能发展的研究需求,不能过度依赖教育技术学科,应凸显本轮教育人工智能发展的颠覆式和破坏性创新特质,超越教育技术范畴。一是摆脱教育技术学科限制,引导形成全教育、全学科、全过程、全参与者共同进行教育研究和实践的研究新格局,加强重大基础理论创新,推动理论研究与实践应用融合,形成理论引导实践、实践反哺理论的良性创新系统,引导形成全面参与的新研究范式,全面推进教育人工智能研究。二是进一步解放思想,克服技术恐惧,全面引入教育大数据和人工智能方法,推动学科从业人员的思维转化与能力提升。三是借助技术壁垒,形成新的教育研究行业标准,将教育学科打造成为可以与其他社会科学体系进行科学对话的规范学科。四是响应产业界需求,对教育人工智能产品进行有效性评估,形成基于评价的产品研发自我调适系统。