视频数据挖掘的非接触式桥梁振动监测

为克服传统桥梁监测技术施工难、成本高和观测点少等不足,利用视觉技术实现了非接触式桥梁振动状态监测。该方法包含视频数据采集、视频数据分析与结果可视化等3个环节。其中,视频数据分析环节又包含3个步骤:首先,对视频中的稳定像素点进行定位;然后,根据视频中稳定像素点的数值变化,由视频数据挖掘方法建立视频热噪声模型;最后,由视频热噪声模型计算出视频中桥梁各局部位置上的振动频率。实验结果表明,该方法可有效侦测到桥梁可见结构部件上出现的人眼不易察觉的微弱振动,并对桥梁不同局部位置上出现的振动频率进行同步定量测算,从而提供了一种便捷高效、成本合理、通用性好的桥梁结构健康监测新途径。     

深埋地下洞室柱状节理围岩变形特征分析

【目的】金沙江白鹤滩水电站输水系统中的尾水调压室规模巨大，洞室埋深大，穹顶柱状节理玄武岩发育，地质条件复杂，为了降低围岩变形破坏的风险，保证工程安全，节约生产成本，需对深埋地下洞室柱状节理围岩变形特征进行分析。【方法】依托右岸深埋地下洞室8#尾水调压室，结合现场工程地质资料及施工过程，运用非连续介质力学的数值计算方法，得出无支护条件下穹顶在柱状节理岩体及完整岩体两种情况下围岩的应力应变分布，继而分析评价两种情况下围岩可能出现的变形特征。【结果】结果表明，柱状节理的发育使穹顶开挖面附近浅层围岩强度降低、应力集中区与开挖面的距离增大，围岩塑性区深度显著增大；受初始最大主应力方向及柱状节理各向异性影响，穹顶S侧翼围岩变形值及N/S两侧翼变形值的差异均有所增大，层间错动带C5在N侧法向应力有所减弱，在S侧的松弛变形有所增大。【结论】分析方法及结果符合地下工程设计施工的一般规律，为围岩稳定、设计方案和支护安全评价提供了有力支撑，具有可靠的工程指导价值。     

一维非均匀结构声子晶体反射率研究

采用传输矩阵分析方法,利用软件编写程序,研究非均匀结构一维声子晶体的反射谱特性,得到等间隔的反射谱特性,禁带带隙宽度由7.2k Hz左右可以达到11k Hz左右,反射特性也更好,研究还发现随着晶格常数的减小,带宽可以拓宽到82k Hz,可以很好的应用于机电设备的降噪与减震。     

费奇“纳米意向性”理论评析

美国生物哲学家特库姆塞·费奇挑战了心灵哲学家丹尼尔·丹尼特所坚持的衍生意向性的一元论主张。他站在非适应主义的立场上创造性建构了"纳米意向性"理论,以此解释无法还原为物理作用的下行因果关系的真核细胞层次上的组织作用,尝试从功能和发展的阶段来描述心智的进化轨迹,即"纳米意向性-复合意向性-微观意向性-序列意识"。尽管费奇的纳米意向性对克服进化认识论适应主义路向的弊端进行了有益尝试,但仍存在概念和方法上的局限。     

凸数列的几个加权和性质

利用著名的Abel变换，给出了凸数列的几个加权和性质．     

非连通图3C8m∪C8m-1∪G的优美标号

研究非连通图3C8m∪C8m-1∪G的优美性.证明如下结论：对任意正整数m,若图G是特征为k且缺标号值k＋24m-2的交错图,则非连通图3C8m∪C8m-1∪G存在缺标号值k＋1的优美标号.     

日盲紫外非视距Ad hoc网络在军事通信中的应用

介绍了日盲紫外非视距Ad hoc网络的链路工作方式、性能特点及组网原理，分析了日盲紫外非视距Ad hoc网络在军事通信中的应用。仿真实验证明本组网模式的有效性。     

一种非理想全向性覆盖无线网络室内定位算法研究

随着无线定位技术的快速发展,室内定位技术成为人们关注的焦点。然而,大部分基于无线的室内定位解决方案需要花费大量的人力和时间进行位置勘测,而且在实际测量中,天线的非理想全向性覆盖对测量数据的真实性有很大影响。因此,该文提出一种区域定位算法,不需要进行位置勘测,并考虑天线全向性的不足,将测量角度分区间进行讨论,并将收集到的数据运用智能算法找出区域内的特征点,计算待定位点与特征点和AP之间的欧几里德距离,从而确定待定位点的区域。     

开关寿命连续型且部件修复非新的温贮备可修系统

主要讨论在开关不完全可靠、部件修复非新且修理工可多重休假的情况下,通过假定部件的工作寿命、贮备寿命、转换开关的寿命以及部件1的修理时间均服从指数分布,修理工的休假时间、开关和部件2的修理时间均服从一般连续型分布,分析讨论系统可能出现的状态,利用补充变量法将其扩充为广义Markov过程,再建立状态微分方程,并应用Laplace变换及其反演,得到系统的可用度、故障频度、系统等待修理的概率与修理工休假的概率、可靠度及首次故障前平均时间等重要可靠性指标。最后给出了在开关完全可靠的情形下,即修理工多重休假且部件修复非新,系统的稳态指标。     

Higher-order principal component pursuit via tensor approximation and convex optimization

Recovering the low-rank structure of data matrix from sparse errors arises in the principal component pursuit （PCP）. This paper exploits the higher-order generalization of matrix recovery, named higher-order principal component pursuit （HOPCP）, since it is critical in multi-way data analysis. Unlike the convexification （nuclear norm） for matrix rank function, the tensorial nuclear norm is stil an open problem. While existing preliminary works on the tensor completion field provide a viable way to indicate the low complexity estimate of tensor, therefore, the paper focuses on the low multi-linear rank tensor and adopt its convex relaxation to formulate the convex optimization model of HOPCP. The paper further propose two algorithms for HOPCP based on alternative minimization scheme： the augmented Lagrangian alternating direction method （ALADM） and its truncated higher-order singular value decomposition （ALADM-THOSVD） version. The former can obtain a high accuracy solution while the latter is more efficient to handle the computationally intractable problems. Experimental results on both synthetic data and real magnetic resonance imaging data show the applicability of our algorithms in high-dimensional tensor data processing.