求解最小覆盖问题的快速近似算法的进一步研究

分析了已有求覆盖平面上给定的若干个点的尽可能小的圆的问题的算法。给出了一个新的求解最小覆盖问题的算法，其计算时间复杂度为平面上给定的点数量的线性函数，该算法已编程实现，通过几万例随机算例的实际计算比较，表明算法所得结果的平均精度比已有的各种快速近似算法所得的精度要高，而且具体每例所需的计算时间均比已有快速近似算法对应的计算时间要短。     

矩阵的κ-path覆盖对角占优性与应用

引进了κ-path覆盖对角占优矩阵,研究了它的性质,给出了广义对角占优矩阵的新表征,推广、改进、修正了一些关于广义严格对角占优矩阵判定的已有结果．     

梁柱刚性连接中柱翼缘补强计算

钢结构的框架和门式刚架节点设计中,梁与柱强轴方向的刚性连接节点常采用端板式高强螺栓连接。在H型钢普遍应用于框架柱时,当根据螺栓所承受的拉力计算出的梁端板厚度比与其连接的柱翼缘部分的厚度大时,且无法更改柱截面的情况下,柱翼缘部分的补强设计无据可依。文章建立了柱翼缘补强的分析模型,推导出补强板厚度的计算公式,并以实际工程节点算例证明公式的可行性。     

连廊连接非对称双塔连体结构的连接参数研究

根据双塔连体结构柔性连接体系的3-DOF模型,以平稳白噪声为地震动激励,推导了塔楼位移的频响函数及功率谱密度函数,建立了结构振动能量表达式．以连廊两端的连接刚度和连接阻尼为研究参数,分别以单体塔楼结构和整体结构的振动能量最小为控制目标,采用数值分析方法探讨了连廊两端连接刚度和连接阻尼对结构振动的影响,得到了多种工况下的优化连接参数分布和在EICentro波、Taft波及人工波激励下的时程分析对比了减震效果．最后对某工程实例进行了位移反应功率谱密度分布分析和地震作用时程分析,对比了减震效果．结果表明连廊两端连接参数对底部塔楼结构动力反应具有交叉影响,塔楼结构不能同时达到最优减震效果,但可根据不同控制目标选取优化参数以取得较好减震效果．     

聚乙烯醇水凝胶人工软骨的连接试验

首先使水凝胶与金属纤维网实现微观机械嵌锁连接,然后用骨水泥（ＰＭＭＡ）将纤维网面与底层骨（或金属）粘接．这种方法可实现人工软骨与底层骨（或金属）的机械一化学连接．微观结构分析及力学测试表明界面连接牢固．     

基于连体连接方式的连体结构动力特性分析

作为一种新型的结构型式,连体结构已经被广泛应用于实际工程之中。对该类结构动力特性的研究具有现实指导意义。在已有的研究工作基础上,使用新一代结构分析设计系统MIDAS Building对该类结构算例进行建模分析。变换对称双塔连体结构的连体连接方式,应用振型分解反应谱法进行分析,并比较不同连接方式下的该类结构的动力特性,为该类结构的分析与设计应用提供参考。     

集安市旅游资源空间结构分析

地区旅游资源总体情况和空间结构决定了旅游开发的可行性和模式。同样,区域旅游吸引力的强弱也基本取决于旅游资源的本底状况和空间组合情形。基于此,本文以集安市为研究对象,首先分析其旅游资源特征;其次通过旅游资源集聚效应以及连接度分析、通达度分析等相关空间结构分析法对旅游资源状况进行定量分析,结果发现集安市旅游网络回路性较差,主要旅游景区(点)的网络通达性一般;进而提出优化发展的建议。     

钢框架栓焊连接梁柱子结构抗倒塌性能分析

对钢框架中栓焊连接节点的两跨三柱型梁柱子结构进行单调静力加载试验,分析了在连续倒塌条件下试件的破坏模式和抗连续倒塌机理.试验结果表明:试件破坏表现出多次、间断性破坏特征,先是失效柱梁柱节点处梁端受拉翼缘发生断裂,进而梁端受拉翼缘与边柱连接附近处发生断裂;试件因两跨梁协同工作在后期阶段可提供高于前期受弯阶段的承载力,表现出较为富余的后期强度储备.同时对影响钢框架梁柱子结构抗连续倒塌性能的边界条件(边柱刚度和周边构件约束)进行数值分析,若边柱足够梁端约束,则周边构件对结构抗倒塌承载力的提高影响较小.     

方形覆盖件成形动力显式有限元分析

基于连续介质力学及有限变形理论，建立了退化四节点壳单元的动力有限元模型，用于覆盖件成形分析．数学模型采用物质坐标系中的修正的拉格朗日描述，采取集中质量矩阵，用动力显式积分的方法，使位移计算显式化，避免了由材料、几何、边界条件等高度非线性因素引起的计算收敛问题．根据此模型编制的程序模拟了一方形覆盖件的成形过程．     

Input Data Dependency of a Genetic Algorithm to Solve the Set Covering Problem

A genetic algorithm to solve the set covering problem proposed in the literature had some improvements which gave better solutions, i.e., better chromosomes in the first starting population, taking full account of domain specific knowledge with sound programming skill. We have further investigated the input data dependency of their genetic algorithm, i.e., the dependency on costs and density. We have found that for input problem data sets with densities greater than or equal to 3%, our genetic algorithm is still practical both in computing time and approximation ratio.