砂土地层盾构开挖面极限最小支护压力

盾构施工过程中开挖面支护压力控制不当有可能导致周边管线破裂、建筑物倾斜等严重的风险事故.基于Flac3D数值模型及极限平衡模型研究了砂土地层中不同埋深比(C/D)及土层内摩擦角对开挖面失稳模式和极限最小支护压力的影响机制.通过对比分析两种方法,得出现有极限平衡模型由于无法反映开挖面失稳过程中侧压力系数随开挖面位移和埋深动态变化过程,因而与实际极限支护压力存在较大差异.该研究为砂土地层工程实践提供重要的理论依据.     

波形钢腹板混凝土组合梁挠度计算的初参数法

为准确计算波形钢腹板混凝土组合梁的挠度,推导了考虑剪切变形影响的波形钢腹板混凝土组合梁的挠曲线初参数方程.首先分析了波形钢腹板混凝土组合梁截面上剪应力的分布特点,得到了腹板剪应力的简化计算公式;然后推导了其挠曲线的初参数方程,提出了组合梁挠度的计算方法,进而对承受跨中集中荷载、两点对称荷载和均布荷载等3种典型荷载作用下的波形钢腹板混凝土组合梁的挠度进行分析,并将其结果与试验实测值、有限元结果进行比较,验证了文中理论方法的准确性和适用性;最后利用文中理论方法和有限元方法分析了跨高比和宽高比对波形钢腹板混凝土组合梁剪切变形的影响,并给出了波形钢腹板混凝土组合梁挠度计算是否需要考虑剪切变形影响的跨高比界限建议值.     

矩形截面型材三维拉弯成形的回弹预测

设计了用于三维拉弯成形的、可重构的柔性模具,并采用支持向量回归机和有限元模拟对柔性三维拉弯成形的回弹进行预测.使用有限元法分析了对回弹量影响较大的6个因素(包括材料参数、几何参数和工艺参数),以及它们对回弹的影响趋势.选用这6个参数设计有限元三维拉弯模拟实验,并用模拟结果训练和检验支持向量回归机回弹预测模型.通过与广泛应用的神经网络预测方法的预测值和有限元模拟试验结果的比较,检验该回弹预测模型的准确性.研究发现,该模型与神经网络相比具有更高的准确度,在试验中根据该模型预测的回弹量对模具型面进行相应的补偿,可以有效地减小回弹和形状偏差.     

采空区危险性的支持向量机识别

针对采空区危险性影响因素与其危险性等级之间存在着复杂非线性关系的特点,笔者提出采用支持向量机最优分类理论来识别采空区的危险性等级。研究选取岩体结构、地质构造、岩石抗压强度、弹性模量、采空区形状、矿体倾角、高跨比、空区体积等8个参数作为主要影响因素,根据支持向量机理论,提出了1-V-1的采空区分类算法,并在Matlab中编程,建立了分类预测的SVM模型。以某矿山的实测采空区为例,利用该模型进行了识别,并与BP神经网络预测结果作对比。实例研究表明,采用该方法的分类结果比神经网络更准确,与采空区调查结果一致性好,用支持向量机理论进行采空区危险性评价是可行的。     

混合Kriging代理模型的高维参数估计优化算法

基于Kriging代理模型的优化算法对于解决函数计算昂贵的优化问题非常有效,但并不适用于高维参数的优化.针对该问题,提出了一个混合Kriging代理模型和多种优化技术的算法.该算法在Kriging模型选择新样例点时使用单维参数独立优化以克服维度灾难并提高收敛速度,同时基于已构建的Kriging代理模型信息提出一种新的动态坐标扰动策略,并将该策略用于高维参数优化以得到更好的目标函数值.为了保证不丢失全局最优解,在使用一般期望提高加点策略作为选点原则时,在期望函数的多个峰值同时选点.为了验证算法的有效性,将该算法应用于具有41维参数的人类白细胞代谢网络参数估计问题.实验结果表明,在有限的迭代次数下,该算法能产生较小的目标函数值,以及和实验拟合较好的参数估计结果.     

建设智能云数据服务平台让高校大数据“说话”:提升学校核心竞争力

高校信息化建设发展到以数据服务为核心的阶段,怎样挖掘出隐藏在大数据中的重要信息并利用这些信息更好地为师生提供服务是各个高校必须面对的问题,本文对此进行了分析并提出了一些思考.针对这些思考,提出了智能云数据服务平台的解决方案,阐述了平台的建设目标、建设原则与建设内容,探讨了平台使用的整体架构和安全体系,描述了建设过程中可能会遇到的问题并提出解决方案.最后对平台建设的预期效果进行了评估.     

基于GPU的多类支持向量机改进算法

针对支持向量机算法耗时较长的问题,利用并行计算思想,基于图形处理器对多类支持向量机算法——Crammer-Singer算法进行改进,并利用循环展开、数据暂留、缓存和开放运算语言等技术对算法加以实现.分别在4个数据集上对原算法和改进算法进行对比实验,结果表明,改进算法在性能上获得了较大提升.     

基于混沌人工蜂群算法优化的SVM 齿轮故障诊断

为克服支持向量机中模型参数的随意选择对分类性能造成的不利影响, 提出了基于混沌人工蜂群算法的支持向量机(CABC鄄SVM: Chaotic Artificial Bee Colony algorithm of Support Vector Machine)参数优化方法。该方法采用Logistic 混沌映射初始化种群和锦标赛选择策略, 对支持向量机的惩罚因子和核函数参数进行优化时以分类准确率作为适应度函数。通过UCI 标准数据集实验证明, CABC 具有较强的局部和全局搜索能力, 其优化的支持向量机可在很大程度上克服局部极值点, 从而获取更高的分类准确率, 并有效缩短了搜索时间。将该方法应用于实际齿轮故障诊断中, 采用小波相对能量作为特征输入支持向量机, 分类准确率达到99. 4%, 验证了该方法的可行性和有效性。     

基于3种建模法的食源性 ACE抑制二肽 QSAR 研究

以自组建的食源性血管紧张素转化酶（angiotensin I‐converting enzyme ,ACE）抑制二肽为研究样本,采用氨基酸描述子VHSE（principal component score vector of hydrophilicity ,steric ,and electronic properties）对ACE抑制二肽进行表征后,比较偏最小二乘（partial least square regression ,PLS）、支持向量机（support vector machine ,SVM）及主成分分析（principal component analysis ,PCA）‐SVM相结合的3种建模方法对ACE抑制二肽的QSAR（quantitative structure‐activity relationship）建模。结果显示,对于食源性ACE抑制二肽,3个模型的拟合能力无明显差异,SVM模型的预测能力略强;对其进行权重投影分析发现,C末端氨基酸较N末端氨基酸对其活性的影响更为明显。     

“7·10”连山大桥泥石流运动特征与沟道堵溃分析

计算"7·10"四川省汶川县连山大桥泥石流运动参数,分析泥石流运动与堵溃特征,揭示"7·10"连山大桥泥石流灾害成因,为合理选择泥石流治理方案提供科学依据。通过对连山大桥泥石流灾害进行的现场勘查、泥石流运动特征参数(泥石流容重、流速、流量、一次总量及冲击力)的计算、沟道泥石流堵溃特征的分析,结果表明连山大桥泥石流为黏性泥石流,主沟泥石流流速为4.2~9.3m/s,配方法计算得到的泥石流峰值流量(41.8m~3/s)远小于形态调查法得到的流量(出山口176.4m~3/s),百年一遇泥石流一次总量为6 620m~3,块石最大冲击力为4 955kN。"7·10"连山大桥泥石流灾害主要成因为泥石流在运动过程中发生2次堵溃,泥石流流量剧增。针对连山大桥泥石流沟现状,进行泥石流工程治理和监测预警工作是十分必要的。