无反弯点曲线预应力束张拉方式的研究及应用

根据对30 m预应力混凝土T梁曲线束锚具回缩量的实测,进行预应力锚固损失的理论计算,得出锚固回缩损失的影响长度Lf仍大于L/2的计算结果,从而提出采用一端张拉的施工建议。     

雨雪冰冻灾害对城固县森林资源损失调查与对策

2008年元月,城固县和我国南方一样,也遭受了特大雨雪冰冻灾害,全县林业资源损失严重。为了准确掌握全县受损情况,城固县雨雪冰冻调查小组对全县森林资源进行了调查、浮估和分析,并提出了预防冻害等自然灾害的对策,为抵御林业灾害,从技术、资金、政策、保险业的介入等方面作了探讨。     

基于险度函数的无人机备件库存量风险损失度量

针对无人机备件库存量风险可能产生的潜在损失,在分析比较各种风险度量方法的基础上,利用险度函数构建了一种新的用于定量分析无人机备件库存量风险损失的函数模型,确立了模型满足险度函数的条件(线性风险度量公理系统),探讨了行为人在定常风险偏好特性和可变风险偏好特性时任意一型备件潜在损失的计算方法。最后,对3个仓库的无人机某型备件库存量风险进行了仿真实验。算例验证了函数模型合理有效,为各种仓储方案风险评估提供了量化参考。     

基于VOF模型的抽水蓄能电站全过流系统水轮机工况数值模拟

为了更加全面地分析抽水蓄能电站水轮机工况的流动特性,建立包括引水隧洞、调压井、高压管道、水泵水轮机以及尾水隧洞的全过流系统几何模型,采用两相流VOF模型对不同导叶开度的水轮机工况进行三维湍流数值模拟,计算各过流部件的水力损失,并详细分析了机组段流场。结果表明:抽水蓄能电站的水力损失主要发生在机组段,而输水系统的水力损失相对较小,约占总水力损失的18.6％;导叶开度不同从而引起叶片压力面与吸力面的压力差不同,这是导致转轮水力损失不同的主要原因;尾水管内的流态与导叶开度有关,开度越小,在尾水管进口处越容易形成回流,水力损失越大。      

好氧堆肥过程中碳素损失及其控制技术研究进展

阐述了好氧堆肥过程中碳素的转化及损失途径,总结了影响堆肥碳素损失的主要因素,简要介绍了控制碳素损失的一些措施,并对今后该领域的研究方向进行了展望,为有效控制堆肥过程碳素损失提供理论依据和实践参考．     

VaR与ES的非参数估计的统计分析

利用VaR与ES最新的非参数估计方法,不依赖于分布假设,对上证指数做实证分析,并对N天的VaR的计算方法进行研究.研究结果表明,在样本容量较大的情况下,VaR与ES的非参数估计方法有较好的效果;曲线回归方法计算N天的VaR的效果明显优于正态假设下计算的效果.     

我国火灾统计数据的聚类分析

采用聚类分析方法对我国大陆３１个省、市、自治区火灾统计数据进行分析处理,对各地区的火灾损失进行了评价,并且用聚类和相关分析的方法讨论了经济发展水平、消防投入与地区火灾损失之间的关系。对６个方面的火灾损失数据进行无量纲处理,通过权重反映各属性对损失的总体贡献。用聚类的方法将３１个地区火灾数据在整体上按火灾损失聚成了３类,每一类的内部火灾特性相对比较接近,不同类之间的差异较大。与火灾损失的聚类做相关性分析,发现地区火灾损失同生产总值、消防基本投入之间均为正相关,由此提出了一些火灾统计与管理的建议。     

基于多任务压缩激发网络的行人属性识别

自然场景下的行人属性识别是一个具有挑战性的研究课题,存在行人属性类别多样、行人视角和分辨率多样、样本不平衡等诸多难点,致使难以有效建模。为克服上述难点,本文提出基于多任务压缩激发(Squeeze-and-Excitation, SE)网络的行人属性识别方法,通过多任务卷积神经网络、联合压缩激发模块与残差模块、焦点损失函数三方面改进,研究了自然场景下行人属性识别效果提升的不同方式。结果表明,本文的方法相比基线模型在Market-1501数据集和DukeMTMC-reID数据集上的准确率和效率均有提升。可见,本文的方法具有普遍有效性。     

近自由液面螺旋桨吸气数值模拟

基于雷诺时均(RANS)法,采用剪切应力输送(SST) k-ω模型及与流体体积(VOF)法相结合的方式,对近自由液面工作的螺旋桨进行数值模拟,分析了螺旋桨与自由液面的相互作用关系及吸气对螺旋桨的影响.结果表明:吸气的发生机制与自由液面涡和梢涡有关,且自由液面涡和梢涡的作用大小与螺旋桨的浸没深度相关;螺旋桨由于吸气现象会出现推力损失及扭矩损失,且当螺旋桨与自由液面的距离越近、进速系数越小时,推力损失和扭矩损失的变化波动越剧烈,其稳定后的平均值也越小;由于吸气现象引起的自由液面的不规则变形会对螺旋桨的性能产生较大影响.     

加权平衡熵损失函数下Poisson分布参数的Bayes估计

首先, 基于平衡损失函数的形式, 给出一个加权平衡熵损失函数, 并将其应用到Poisson分布中, 得到了该损失函数下参数的Bayes估计. 其次, 在先验分布为Gamma分布的条件下, 给出估计量的显式表达式, 证明估计量的相合性, 并利用QQ图的方法检验估计量的渐近正态性.