斜桩加固下覆倾斜基底软土桩-网复合地基离心模型试验

通过2组相似比为1:100的土工离心模型试验,研究斜桩对既有下覆倾斜基底软土桩-网复合地基的加固效果。试验结果表明,采用斜桩加固既有下覆倾斜基底软土桩-网复合地基,可有效减小路堤顶面的工后位移(竖向、水平),控制路堤顶面两侧沉降差的发展;同时,斜桩加固能有效抑制既有复合地基中斜坡桩、摩擦桩的桩顶水平和竖向位移,防止土工格栅的破坏及复合地基非对称"盆状"沉降的产生和发展;此外,斜桩加固可显著减小既有复合地基中的水平向推力,提高地基刚度及稳定性。研究表明,斜桩是加固既有下覆倾斜基底软土桩-网复合地基的有效措施。     

组合桥面板疲劳荷载后剩余承载力试验研究

为了研究高性能混凝土组合桥面板经历疲劳荷载后的剩余承载力,设计制作了两个足尺的正交异性高性能混凝土组合桥面板,通过疲劳和静力加载试验测试了正交异性组合桥面板的静力承载能力、破坏形态与疲劳后剩余极限承载力。试验结果表明：正交异性高性能混凝土组合桥面板经历疲劳荷载后的静力破坏形态为受弯破坏,试件达到极限状态时中支点截面U肋屈曲,受拉钢筋屈服,负弯矩区混凝土板开裂严重,组合桥面板的受力性能发生退化。经过疲劳加载后的桥面板的剩余极限承载力较没有经过疲劳加载的桥面板承载力下降了约11.6%。基于钢筋混凝土黏结滑移理论推导了适用于疲劳荷载作用后的高性能混凝土组合桥面板平均裂缝间距计算公式。对比试验结果,所提出的平均裂缝间距计算公式具有良好的精度,可为实际工程应用提供理论参考。     

时滞神经网络稳定性、分岔与混沌的研究进展

时滞广泛存在于神经网络中，从非线性动力学的角度对时滞神经网络系统的研究进展作一综述，内容包括时滞神经网络系统的特点、研究方法、神经网络动力学的热点问题的研究进展以及亟待解决的问题等。由于时滞神经网络的演化趋势不仅依赖于系统的当前状态，还依赖于系统的过去某一时刻或若干时刻的状态，其运动方程要用泛函微分方程来描述，解的空间是无穷维的，因此，时滞神经网络的动态行为是非常复杂的。     

采用HK模型的防空反导作战网络建模分析

采用HK网络模型对防空反导作战网络进行建模,对网络度分布、集群系数、平均距离的统计特性进行分析。将网络模型与典型树状结构的防空反导网络和基于BA无标度模型的网络进行比较,表明基于HK模型的防空反导作战网络具有较好的集群系数和无标度特性,同时表明改变TF连接概率进行防空反导网络设计具有更好的灵活性。     

体外预应力组合梁负弯矩下的稳定系数

考虑钢梁初始几何缺陷影响和残余应力影响,对体外预应力组合梁进行了有限元非线性稳定分析,计算结果与试验实测值吻合.通过改变截面参数,对25组组合梁在初始几何缺陷、不同残余应力分布和不同综合力比下的承载力进行计算,给出了预应力组合梁的长细比计算公式,与我国现行钢结构规范钢柱稳定曲线进行了比较.研究表明,承受负弯矩作用的体外预应力组合梁可用文中提出的长细比作参数采用钢柱稳定曲线进行计算.     

基于卷积核分解的深度CNN模型结构优化及其在小图像识别中的应用

小图像由于像素少、分辨率低、整幅图像包含信息较少,识别较为困难。目前优秀的深度卷积神经网络模型多为大图像而设计,而用于小图像的模型则存在着层次不够深、难以对特征进行充分抽象的不足。本文基于VGG19模型,依据卷积核分解的原理,设计了一种KDS-DCNN模型,模型深度达到31层,解决了目前超深度模型不能直接用于小图像识别的问题,实验表明该方法不但提升了识别性能,而且还降低了模型的时间复杂度。在CIFAR-10、CIFAR-100和SVHN三个数据集上的验证结果显示,KDS-DCNN模型性能优越,其识别错误率分别降低到29.46%、6.02%和2.17%。     

BP神经网络预测混凝土抗渗性能的研究

综合考虑了双掺矿物、掺合料混凝土抗渗性能的各种影响因素，选取了双掺矿粉、粉煤灰混凝土配料中7个主要因素作为输入量，混凝土28d抗渗系数为输出量，建立了混凝土抗渗性能预测的BP网络模型，进而对双掺矿粉、粉煤灰混凝土配合比抗渗性能试验数据进行分析．结果表明此模型的可靠度高，可用于混凝土渗透性的虚拟化设计．     

复杂系统的逻辑结构判据问题

系统阐述了LAPP方法以及2004年以来的主要发展,并指出一些新的针对复杂系统的逻辑结构判据算法及相关问题的研究方向.     

Internet分形特征研究

采用k-核分解算法对Internet分形特征进行研究.对高核区间和低核区间拟合结果的差异进行分析,提出Internet分形特征与其结构的层次性存在关联的猜想.随后,从删边数、删边比例和子网分布三个角度对k-核分解过程进行观察,确定Internet核心层与边缘层的分割边界,并利用骨架树理论研究Internet的层次分形特征.最后,从度分布指数、同配系数和结构熵等常见统计角度对Internet部分与整体,以及部分与部分之间的关系进行观察.观察表明,在以上统计角度,Internet边缘子网可以表征网络整体.     

双层异构网络下多用户干扰对齐算法

针对多个毫微微蜂窝网络与宏蜂窝网络共存的网络环境,基于干扰对齐技术,提出了一种双层预编码方案,首先定义宏蜂窝网络对毫微微蜂窝网络造成的干扰为跨层干扰,毫微微蜂窝网络之间的干扰为同层干扰,分别对毫微微蜂窝用户和宏蜂窝用户进行预编码,宏蜂窝用户的预编码使得跨层干扰最小,使之可比拟于背景噪声,毫微微蜂窝用户的预编码与毫微微蜂窝基站的后置编码进行迭代,以最小均方误差(MMSE)准则输出,仿真结果表明所提算法使得毫微微蜂窝网络的吞吐量相较于单层MMSE算法在信噪比为0~30 d B区间内平均提高了3 bps/Hz.