带U型切槽素混凝土梁断裂特性

为了研究U型切槽的深度、切槽根半径以及骨料最大粒径对混凝土材料断裂特性的影响,本文制作了66根跨中带U型切槽的试验梁,包括了4种切槽深度、4种切槽根半径、3种粗骨料最大粒径变化的22组试件。试验采用三点弯曲方式对试验梁进行加载,利用数字图像相关方法获取切槽口张开位移,基于临界距离理论和能量密度准则对试件梁的广义断裂韧度进行分析。研究结果表明：在控制变量的原则下,试件的破坏荷载随着U型切槽深度和根半径的增加而减小,在最大粗骨料粒径为20 mm时最大;切槽口张开位移值与荷载值正相关,同一荷载下,切槽口张开位移值随着切槽深度、根半径以及骨料最大粒径增加而增大。将临界距离理论与能量密度准则得到的广义断裂韧度进行对比,说明临界距离理论可用于计算带U型切槽混凝土梁的断裂韧度及其对应的广义断裂韧度。     

异构环境下高速互联网络覆盖优化控制算法

针对高速互联网络通信覆盖度控制较差的问题, 提出一种基于能量负载均衡控制的异构环境下高速互联网络覆盖优化控制算法.  首先构建异构环境下高速互联网络的节点部署和路由探测模型, 采用相邻路由的负载均衡控制协议进行路由协议优化设计, 然后采用能量负载均衡控制算法提高高速互联网络的覆盖度. 仿真分析结果表明, 该控制算法能实现异构环境下高速互联网络的路由均衡控制, 网络信道传输的均衡性和抗干扰性均较好, 在节点最小条件下网络通信的覆盖率较高, 改善了低覆盖率导致的负载失衡.     

Lucene索引段合并优化策略

随着大数据应用发展,如何从海量数据中进行高效信息搜索成为研究热点。Lucene全文搜索引擎通过索引段合并来提高索引效率,但Lucene索引段合并过程大多需要从磁盘加载各索引段,将占用大量系统资源,降低系统吞吐量。针对该问题,提出基于Lucene索引段合并优化策略,该策略通过负载系数来选择不同的索引段合并操作。为提高数据的检索速度,进一步建立索引段相似度评价模型来选择出最优合并索引段集合进行合并。通过与现有Tiere,LogByte,LogDoc等合并策略进行实验对比,提出的优化策略能有效减少索引段合并次数,提升系统吞吐量及索引效率。     

基于Attention Bi-LSTM模型构建蛋白质诱饵序列库

利用计算机技术在海量质谱数据中鉴定蛋白质序列是蛋白质组学研究最基本且重要的任务之一,诱饵序列库构建的好坏是蛋白质鉴定质量控制成功的关键之一。发展了基于注意力机制-双向长短期记忆神经网络(Attention Bi-LSTM)的诱饵序列构建方法,整体研究基于编码-解码框架,采用双向长短期记忆神经网络在解决传统循环神经网络梯度消失问题的同时,可以捕获前向后向更多依赖信息对处理序列数据更加有优势;引入注意力机制提高模型对目标序列库和诱饵序列库相关程度的关注度;并与目前常用的随机和反转算法进行比较。结果显示,基于Attention Bi-LSTM模型构建的诱饵序列库能满足理想诱饵序列库的各项特征要求;在不同大小实验数据集以及谱图、肽段、蛋白3个层面对比分析,显示构建的诱饵序列库与其他方法比具有更好的灵敏性。因此,Attention Bi-LSTM是一种很有潜力的诱饵序列库构建方法。     

基于Kingview的热网远程智能监控策略研究

针对集中供热系统中热网的耦合性、非线性、滞后性等控制难点,结合节能环保的理念,为换热站设计了基于Kingview的热网远程监控系统.依托Kingview和现场PLC联合开发高级控制策略,实现远程监控中心对小区供暖系统温度、压力、流量、阀门开度参数的现场采集和实时调节,提升了供暖系统的控制精度与供暖效果.采用fuzzy-PID控制、温度补偿控制、热负荷预算、无线远传等关键技术,实现了热力水利工况的良好运行.构建优化目标函数及非线性规划算法,得出一次热网参数的最优运行解,提升能源利用率与系统稳定性.经过一年运行表明,该设计增强了热网控制系统的智能化程度,提高了能源利用率,对集中供热系统质量与并调具有实际指导意义.     

冲击荷载下单层网壳结构的整体倒塌分析

对60m跨度的K6型单层球面网壳建模,利用ANSYS/LS-DYNA对其在不同质量及速度冲击物作用下的动力响应进行大量参数化分析。提取了关键节点的位移时程曲线,针对损伤最严重的整体倒塌模式进行了研究。得出了网壳结构在冲击荷载作用下出现整体倒塌现象与冲击物动能及节点位移的关系以及冲击过程动能传递率的分布规律。研究结果表明,冲击物质量越大,使K6网壳发生倒塌所需动能越少;当冲击物作用使关键节点的竖向位移值大于临界位移值时,网壳结构会发生倒塌现象;当冲击物携带动能为临界倒塌冲击动能时,冲击过程的动能传递率最大。     

基于肘关节表面肌电信号的负载识别

针对大多数肌电信号只进行特定肢体动作识别而没有对肢体进行外加负载识别的问题,提出一种基于表面肌电信号(surface electromyography, s EMG)的负载识别方法。首先,采用4通道表面电极采集肘关节在不同负载下的s EMG信号;然后,利用时域、频域特征提取方法对s EMG信号进行特征提取构成特征向量;最后,利用支持向量机(support vector maching, SVM)、BP神经网络和RBF神经网络对特征向量进行分类识别。结果表明以时域特征值识别,SVM的识别效果最佳,准确率为96.2%;以频域特征值识别,BP神经网络的识别效果最佳,准确率为87.5%;以时、频域组合特征值识别,RBF神经网络的识别效果最佳,准确率为90.4%。可见通过s EMG信号进行负载识别具有一定的可行性,为s EMG信号的广泛应用奠定基础。     

水平轴风力机等效静力风荷载下的响应分析

根据某1.5MW水平轴风力机的结构特征,建立风力机的有限元模型,基于高耸结构设计规范得到两种工况下风力机的等效静力风荷载.运用ANSYS软件分别计算风力机在两种等效风荷载下的拟静力响应,得到风力机各部件应力与位移的分布情况.结构的最大应力发生在塔架底部为67.3MPa,机舱的最大位移为0.41m.结果表明,风力机满足静力下的强度要求,为风力机的设计制造提供了理论依据.     

十进制遗传算法在水电站负荷分配中的应用

针对水电站负荷分配问题,建立约束优化模型,并将十进制遗传算法应用到水电站负荷分配调度中．遗传算法是从多个初始点开始寻优,同时搜索解空间内的多个区域。具有潜在的并行性,且搜索使用评价函数启发,过程比较简单,容易与其它算法进行结合,具有很好的拓展性,是一种用于解决最优化问题的有效的随机启发式搜索算法．通过实际的水电站负荷分配问题的求解表明该算法能够获得较好的结果,具有高效性和通用性,适用于求解一般水电站负荷分配问题．     

基于负载均衡的任务调度算法

基于传统任务调度算法, 通过在调度过程中增设服务器最佳期望序列及负载均衡指数, 采用任务连接数约束服务器选择, 解决了传统任务调度算法对于集群负载均衡性能的忽略问题. 实验结果表明, 该改进算法能达到较高负载均衡度, 同时缩短任务完成时间, 并提高了集群对于批量级任务的处理能力, 从而达到了优化的目的.