高温后钢筋混凝土框架抗震性能试验研究

为研究高温后混凝土框架的抗震性能,设计了2个强梁弱柱框架和2个强柱弱梁框架,预先对其中2个框架进行明火升温试验,然后对所有试件进行低周往复加载试验.考察了各榀框架的破坏模式、荷载-位移关系、承载力、变形能力、刚度和耗能能力与高温和梁柱尺寸等因素的关系.试验结果表明:受火后混凝土框架的承载力和耗能能力有所降低,强梁弱柱型框架的承载力下降更为明显,且屈服位移增大,极限位移减小;受火后混凝土框架的塑性铰出现顺序改变为柱底—梁端—柱顶,柱端更容易出现塑性铰.常温下强柱弱梁型(破坏形态为梁端先出现塑性铰)框架在火灾后可能转化为"强梁弱柱"型破坏.     

基于主题注意力层次记忆网络的文档情感建模

针对文档水平情感分析传统模型存在先验知识依赖以及语义理解不足问题,提出一种基于注意力机制与层次网络特征表示的情感分析模型TWE-ANN.采用基于CBOW方式的word2vec模型针对语料训练词向量,减小词向量间的稀疏度,使用基于Gibbs采样的LDA算法计算出文档主题分布矩阵,继而通过层次LSTM神经网络获取更为完整的文本上下文信息从而提取出深度情感特征,将文档主题分布矩阵作为模型注意力机制提取文档特征,从而实现情感分类.实验结果表明:提出的TWE-ANN模型较TSA、HAN模型分类效果较好,在Yelp2015、IMDB、Amazon数据集上的F值分别提升了1.1%、0.3%、1.8%,在Yelp2015和Amazon数据集上的RMSE值分别提升了1.3%、2.1%.     

基于AUV的航迹追踪自适应UKF算法

无迹卡尔曼滤波算法(UKF,unscented kalman filter)是一种常见的(AUV,autonomous underwater vehicle)加权统计线性回归航迹追踪算法,其算法冗余度低于(EKF,extended kalman filter)、(PF,particle filter)及(PSO,particle swarm optimization)等数值优化算法,且算法效率较高。然而,UKF控制算法中的系统采样时间间隔通常会被设置为常数,由此可能会产生预测值的误差累积,从而影响导航预测结果的精度。因此,笔者提出了基于AUV的航迹追踪自适应无迹卡尔曼滤波算法(AUKF,adaptive unscented kalamn filter algorithm),以期降低预测算法的累积误差。该预测方法依据标准UKF算法的原理,通过构造相应的约束、判断与反馈机制,调整系统状态方程中每一步的采样间隔t,从而提升算法的航迹追踪精度并减少过程噪声及传感器噪声对预测过程的影响。最后,通过仿真实验与结果对比,近一步验证了之前所提出的设想。     

江西省稻米中总砷和无机砷含量的测定与分析

选取江西省10个县市的100份新收获稻米为实验材料,分别采用电感耦合等离子体质谱法和高效液相色谱-电感耦合等离子体质谱法,测定了稻米中的总砷和无机砷含量。测定结果表明,该方法线性方程和相关系数良好,稻米粉标准物质测定结果良好。100份稻米中的总砷含量变化为0.045~0.382mg/kg,均值为 0.170mg/kg;无机砷含量变化为0.000~0.180mg/kg,均值为 0.067mg/kg;单因素方差分析结果显示,江西省10个县市稻米中的总砷和无机砷含量之间均存在不同程度的差异性,其中无机砷含量的差异性最为显著。实验结果证实,稻米无机砷中三价As³⁺含量较高,约占无机砷含量的90%。美国环境保护署健康风险评估结果表明,江西省稻米中无机砷含量的暴露对人体健康没有风险。     

基于编码调制视觉诱发电位脑机接口滤波算法的性能比较

脑机接口(brain-computer interface,BCI)的分类性能一定程度上取决于对脑电信号的预处理方法,这项研究提出了一种空域时域滤波的预处理方法,以解决人类视觉系统中的潜伏延迟对编码调制视觉诱发电位(c-VEP) BCI的目标识别性能的影响。基于一个平均信号和单次试验信号之间的最小均方误差(the least mean square error,LMSE)创建时域空域滤波器,并且通过最小绝对收缩和选择算子(the least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)将稀疏约束应用于滤波器的权重系数,并用模板匹配法来对目标进行识别。将算法应用于由63比特的M序列及其循环移位序列调制的16个目标的c-VEP BCI,并与通用的空域滤波算法典型相关分析(CCA)及空域时域逆滤波算法进行比较。结果表明本研究所提出的算法在分类准确率方面优于其他两种算法。     

铅芯橡胶支座非理想工作状态下的力学试验研究

在大震作用下,桥墩会产生较大的变形,从而使得与之相联的铅芯橡胶支座处于整体倾斜、转动等非理想的工作状态,这样会对铅芯橡胶支座产生较大的影响。本文针对这样的情况,设计并进行了铅芯橡胶支座处于非理想工作状态下的水平性能试验研究,对比了铅芯橡胶支座非理想工作状态下与正常工作状态下的差异,分析了支座滞回曲线、水平等效刚度、等效阻尼比等随倾斜角度和剪切应变的变化规律,以及墩柱倾斜角度对支座的减隔震性能发挥的影响。试验结果表明：支座的倾斜状态容易导致钢板与橡胶脱胶,严重时会出现起鼓、开裂甚至爆裂。铅芯橡胶支座的水平等效刚度随倾斜角度的增大而减小,等效阻尼比随倾斜角度的增大而增大。铅芯橡胶支座边界倾斜会限制支座水平减隔震性能的发挥,随着角度的增大影响更加明显,最大会降低40%。     

复合喷射塔板的流体力学性能及传质性能的测定

设计了一种具有低压降、大通量及高传质效率的复合喷射塔板,以空气和富氧水为介质,在直径500 mm的圆筒型玻璃钢实验装置中对复合喷射塔板的流体力学性能及传质性能进行测定,研究了复合喷射塔板的干、湿板压降,雾沫夹带,漏液率,清液层高度等流体力学性能随底隙上方条缝高度的变化规律,并对干、湿板压降数据进行线性回归分析。结果表明该复合喷射塔板的干、湿板压降与F1浮阀塔板相比明显降低,且塔板清液层高度随底隙上方开缝高度的增加而降低,雾沫夹带率和漏液率随开缝高度的增加而增大;在底隙上方开缝能够提升立体塔板的传质效果,且传质效果比F1浮阀塔板高出5%以上。     

嵌入式多标签分类算法的优化研究

多标签分类中如何有效处理具有许多实例和大量标签的大规模数据集、补偿训练集中缺失标签以及利用未标记实例改进预测性能等问题已成为重要研究方向。提出嵌入式多标签分类（EMC）算法,首先从伪实例参数化的高斯过程（GP）中提取两组随机变换来模拟特征向量、潜在空间表示向量和标签向量之间的非线性关系映射,其次引入一组辅助变量结合专家集成（EEOE）方法补偿缺失标签,最后利用未标记实例学习随机函数的平滑映射提高预测性能。仿真结果表明,与特征识别隐式标签空间编码的多标签分类（FaLE）算法和半监督低秩映射多标签分类（SLRM）算法相比,EMC算法优化了处理大规模数据集、补偿缺失标签及利用未标记数据的能力,从而提高了类标签的预测性能,且具有良好的可扩展性,训练时间短。     

基于LS-SO算法的情感文本分类方法

首先, 基于点互信息与信息检索(PMI IR)算法, 提出一种Laplace平滑情感判定(LS-SO)算法, 对情感词典与表情符号情感词典进行自动扩充, 得到了具有一定规模、 高质量的情感词典, 包括基础情感词典、 目标情感词典、 网络用语情感词典、 表情符号情感词典、 否定词词典、 疑问词词典、 程度副词词典和连词词典. 其次, 通过细化文本语义分析规则计算文本情感值. 实验结果验证了该方法的有效性.     

基于产业关联度和聚类分析的中国油气资源城市分类研究

油气资源城市是资源型城市中的重要门类之一。已有关于油气资源城市的分类研究中,绝大多数是根据目标城市的油气资源所处的开发阶段及剩余可采储量情况来划分此类城市的类别,在实际运用中难以体现油气资源城市的产业位置。本文尝试运用产业关联度分析和凝聚型层次聚类分析,将国内油气资源城市的产业划分为油气开采业、油气化工产业、油气关联产业、油气无关产业等4 大类产业,并据此将国内16 座油气资源城市划分为油气生产型、油气化工型、油气关联型和去油气资源化4 种类型。结果显示,两类分类方法得到几乎相同的结果,优于传统的分类方法。