实测高层建筑抗震分析中填充墙刚度的影响

对高层建筑结构进行抗震分析时,结构设计软件PKPM通常以周期折减系数来考虑填充墙对结构刚度的影响.以来宾市高层实测项目中8栋高层为研究对象,对其进行随机振动测试并在有限元软件Sap2000中建模,利用实测数据对有限元分析模型进行校验并比较校验前后的抗震分析结果.在Sap2000中建立高层建筑模型并采用与PKPM软件相同的方式考虑填充墙的影响,计算结果表明2种模型具有可比性.利用壳体模型和斜撑模型分别在Sap2000软件中对填充墙进行模拟,并利用现场实测数据对模型进行校验.用Sap2000模型代替PKPM模型进行小震作用下线弹性阶段的地震反应分析,与PKPM软件的计算结果对比后发现相较于修正后的Sap2000模型计算值,PKPM模型计算的未经折减的层间剪力是Sap2000模型的1/2左右,而水平位移和层间位移角却是Sap2000模型的3~4倍.根据JGJ 3-2010《高层建筑混凝土结构技术规程》建议的周期折减系数为0.7~1.0,设计取值更为保守.     

硬化非高斯结构响应首次穿越的Monte Carlo模拟

在对比分析已有硬化非高斯模型(Winterstein硬化模型、Ding和Chen模型)的基础上,提出了一个基于Zhao和Lu模型的新硬化非高斯模型.新模型预测偏度和峰度的误差比既有硬化模型小,且最大误差分别为0.311和0.479,表明新模型具有良好的精度;同时新模型扩展了Zhao和Lu模型的适用范围.最后运用新硬化模型模拟硬化非高斯过程样本,发展了硬化非高斯结构响应首次穿越的Monte Carlo模拟方法.数值算例验证了本文方法用于硬化非高斯结构响应首次穿越失效概率计算有较高的精度;杭州新火车东站大跨屋盖以及南水北调工程渡槽结构工程实例说明了本文方法的使用过程.     

盐岩储库腔底堆积物空隙体积试验与计算

受建库盐层本身地质特点影响,造腔结束后,底部一般会堆积大量不溶物。堆积物的存在既浪费了有效库容体积,又为整体建库施工带来了诸多不利因素。为科学评价该堆积物并进行有效处理或转变利用以增大库容体积,对其分布特征及堆积空隙体积进行了研究。通过室内溶腔实验获取了堆积不溶物样品,采用筛分法实验测定了其颗粒分布,并根据分形分布理论对其粒度分布特征进行了分析,进而基于可压缩堆积模型对堆积空隙体积进行了数值及模型研究。应用实例进行计算并与现场数据进行了对比评价验证,结果表明,在双对数坐标系下,腔底堆积物颗粒尺寸与累积数量呈线性相关,即其粒度分布可用分形分布函数进行表征,且分形维数作为分布特征参量能较好地描述颗粒均匀程度与集中性。     

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%。     

基于文本分类的农业种植信息集成推荐方法研究

目前网络上存在着海量的农业信息,但是对于广大农民来说信息得不到有效的利用,迫切需要对信息进行集成推荐.针对网络上的农业种植方面的文本信息进行了深入研究,该系统首先利用爬虫技术自动地爬取海量农业种植信息,经清洗整理后构建数据集语料库.其次利用机器学习中KNN方法找到每个样本的k近邻对文章进行聚类,通过TF-IDF方法提取出关键词并构造词频矩阵,然后从文本中构建特征向量,进而对相似文档进行分类,最后将加权值经排序后的结果推荐给用户.该系统实现了对农业文本进行准确的自动分类以及自动提取出文章摘要,并对相似文章进行推荐展示的效果.     

中心损失与Softmax损失联合监督下的人脸识别

深度学习在人脸识别领域已经取得了巨大的成就,针对当前大多数卷积神经网络采用Softmax损失函数进行特征分类,增加新的类别样本会减小类间距离的增长趋势,影响网络对特征判别的问题,采用了一种基于中心损失与Softmax损失联合监督的人脸识别算法,来提高网络对特征的识别能力。在Softmax基础上,首先,分别对训练集每个类别在特征空间维护一个类中心,训练过程新增加样本时,网络会约束样本的分类中心距离,从而兼顾了类内聚合与类间分离。其次,引入动量概念,在分类中心更新的时候,通过保留之前的更新方向,同时利用当前批次的梯度微调最终的更新方向,该方法可以在一定程度上增加稳定性,提高网络的学习效率。最后,在人脸识别基准库LFW上的测试实验证明:所提的联合监督算法,在较小的网络训练集上,获得了99.31%的人脸识别精度。     

基于遗忘机制的ISWI积极思想传播模型

针对现阶段对积极思想传播的研究较少运用动力学模型进行分析的问题,提出了一种基于遗忘机制的积极思想传播ISWI模型。利用Hurwitz判据、Lyapunov稳定性定理和LaSalle不变性原理,分析并证明了思想传播平衡点的局部稳定性和全局稳定性,并得出了传播阈值与思想传播的影响因子遗忘率和接触率之间的关系。仿真结果表明:遗忘率降低时,思想传播的范围会扩大;接触率提高时,传播范围也会扩大。遗忘率与传播范围呈负相关,接触率与之呈正相关。     

自然崩落法放矿方案初步优化

放矿方案优化是放矿优化控制和放矿管理的基础。以数字矿山软件平台和VC++为工具,进行自然崩落法放矿方案优化研究。首先确定放矿方案构成要素与放矿方案优化准则;在数字矿山软件平台上构建放矿优化三维模型,确定放矿水平及放矿边界;自动确定放矿结构参数及布置放矿点,建立放矿点和放矿分层的品位计算数据搜索模型,通过品位估值确定放矿点及放矿分层的品位分布;建立基于矿山利润的放矿资源价值模型,以金属市场价格、生产成本及贫损指标为基础输入参数,计算各放矿分层的价值和利润,得到放矿点的最佳放矿高度、担负矿量和出矿截止品位,从而确定放矿优化方案,并为放矿计划编制和管理提供数据。     

虚拟现实环境中的物理模型和仿真及其在农业信息技术中的应用

 虚拟现实技术在现代农业信息领域的作用日益凸显,然而当前的农业虚拟现实环境仍然以静态几何模型为主,具有真实物理意义并符合真实环境物理规则的动态模型和交互模式仍然没有普及。基于物理的模型和仿真方法具有机理上的优势,能够在自然环境包括农业生物和农业生产场景的动态建模与真实感交互方面增强虚拟交互的真实感和互动体验的沉浸感。本文阐述了基于物理的建模方法本质和意义,总结了农业虚拟现实环境中的物理建模和仿真的研究进展,分析了基于物理方法在植物形态学、运动学、动力学、生物力学以及环境物理场建模与仿真方面的应用原理和基本方法,并探讨了物理模型和仿真方法在农业虚拟现实乃至农业信息化中的潜在作用和未来的发展趋势。     

人民币汇率市场联动特征分析

融合Copula理论和GARCH有偏T模型,构建了汇率波动的t-Copula-DCC-GARCH-skewT模型,对中、美、欧3大经济体货币汇率USD-CNY和EUR-USD进行实证研究.该模型能够捕捉到人民币汇率之间的动态相关性.相关曲线展现了3大经济体在汇率制度上的阶段性联动特征,表明中、美、欧等经济体货币汇率联动性有利于人民币国际化的汇率制度建设以及世界经济的共同治理和系统性风险防范.