封砂结构混凝土阻尼性能研究

用C10、C15、C20、C25、C30普通混凝土分别配制试件尺寸为450 mm × 150 mm × 100 mm长方体试件,试件内预留Ф32 mm×450 mm孔洞,在孔洞内填入不同粒径、不同填充率的天然砂,充填完成后将孔两端封上形成封砂结构.采用悬挂自由振动方式测定封砂结构混凝土的阻尼比和响应频率等参数,获得阻尼比与填充率、颗粒粒径、响应频率等参数之间的关系.     

提升高校图书馆电子资源利用率的策略

结合若干高校图书馆对电子资源利用情况的调查,分析了影响高校图书馆馆藏电子资源利用率的因素,提出了提升高校图书馆电子资源利用率的策略,包括加大电子资源宣传力度、多角度开展读者服务、优化电子资源、扩大访问范围、加强电子资源整合、提高馆员信息素养等。     

四缸阀配式径向变量超高压柱塞泵的设计计算与问题的分析

本文对四缸阀配式径向变量超高压柱塞泵的工作原理进行了介绍,同时对配流阀等主要的结构件的选取和重要参数的设计计算进行了较为详细的阐述。并对这种阀配式径向变量超高压柱塞泵存在的主要问题进行了分析和有针对性的提出了一些解决措施。     

成渝经济区的城市土地集约利用评价及时空特征分析

以成渝经济区10个具有代表性的城市为例,通过从投入强度、利用程度、经济效益、社会效益和生态效益五个方面来构建城市土地集约利用评价指标体系,采用熵值法确定指标权重,再用综合分析法对这10个城市2000年至2007年以来的土地利用集约度进行综合评价.根据评价结果,运用Spearman秩相关系数法分析其时间变化特征,并总结分析其空间变化特征.在此基础上总结出成渝经济区各城市土地集约度时空变异的原因,并提出经济区未来发展相关建议.     

水泥中S/Al比和外渗硫酸盐对氯离子临界浓度影响研究

采用线性极化法、压汞法和X射线衍射分析等方法研究了外渗氯盐条件下水泥中S/Al比及外渗硫酸盐对氯离子临界浓度的影响,研究结果表明：氯离子临界浓度随水泥中S/Al比提高先增大后减少,而氯离子的结合量随S/Al比提高而降低,氯离子临界浓度最大值时的S/Al比随水泥中Al2O3含量的提高而降低,S/Al比和Al2O3含量对氯离子临界浓度的影响实质上是对砂浆孔隙结构的影响。在SO42-和Cl-含量与华南地区海水相近的复合渗透液中,氯离子临界浓度随水泥中的S/Al比提高而先增大后减少,且临界浓度约为NaCl溶液浸泡试件的70%。复合渗透液中的SO42-渗透进砂浆先会使砂浆结构变致密,然后才引起体积膨胀,提高水泥中的S//Al比可提高水泥中AFm的生成量,从而相对降低由于生成滞后钙矾石引起的体积膨胀。     

基于多重多元回归的焦炭质量预测模型

 焦炭质量预测是焦化企业进行焦炭质量控制的重要方法。在诸多生产因素已固定的条件下,焦炭质量主要取决于原料煤性质。用煤质指标预测焦炭质量是焦炭质量预测的重要方法。考虑配合煤煤质指标和焦炭质量指标的多元性和相关性,采用多重多元回归分析技术,将焦炭质量的各指标作为一个整体,建立配合煤煤质指标对焦炭质量的预测模型。基于偏最小二乘回归思想,采用预测误差平方和（PRESS）和预测的方差验证回归模型的预测能力。根据实际焦炭生产建立的焦炭质量预测多重多元回归模型的显著性检验表明,该模型具有较高的预测能力。应用多重多元回归技术建立的焦炭质量预测模型对指导焦化企业的焦化生产,优化配煤和加强焦炭质量控制具有重要的现实意义。     

噪声诱导下单热敏神经元信号检测

利用热敏神经元动作电位发放图、ISI分叉图、功率谱密度(PSD)等,系统地研究了单热敏神经元在噪声诱导下的随机共振现象.通过对比分析发现分岔周期数为1或者2的情况下,存在一最优输入信号频率fopt,使得神经元输出信噪比(rSNR)最高.不同噪声强度D下,热敏神经元对输人信号检测能力各异,低噪声强度下检测能力较好.     

在线住房租赁的竞争策略及其风险补偿模型

基于一般设备在线租赁竞争策略的基础上,分别研究了在线住房租赁问题在有无利率情形下的竞争策略,并建立了相应的风险补偿模型,从而在线置房者可以根据自己的风险容忍度和未来预期选择最优的住房租赁策略.另外,市场利率的引入使得在线住房租赁模型复杂但更贴近于现实中的住房租赁决策问题.通过具体实例进一步说明了市场利率下在线竞争比更小,而且竞争比关于市场利率递减;同时也说明了风险补偿模型中最优约束竞争比要小的多.     

多跳筛选无线传感器网络决策融合

为了在保证传感器工作效果的同时控制系统能耗,在资源受限的无线传感器网络决策融合系统中同时引入传感器信息的多跳传输方式和筛选传输策略。在瑞利分布信道模型下,推导出该系统的最优融合规则。但该规则需要信道的实时状态信息,实用性差。为此提出基于信道统计分布信息的次优似然比融合规则,并给出了小信道信噪比情况下的简化形式。理论分析和仿真表明,次优规则性能损失较小,运算量更低,信息需要更少,符合资源受限系统的要求;同时使用筛选策略,降低了系统的传输能耗。     

基于自适应权重的粒子群和K均值混合聚类算法研究

针对K均值聚类算法存在的缺点,提出了一种基于自适应权重的粒子群优化(PSO)和K均值混合聚类算法.该算法在运行过程中通过引入非线性动态惯性权重系数,提高了混合聚类算法全局搜索能力和局部改良能力,并根据群体的适应度方差来确定K均值算法操作时机,增强算法局部搜索能力的同时缩短了收敛时间.将该算法与K均值聚类算法、基本PSO聚类算法和基于传统的粒子群K均值聚类算法进行比较,表明该算法不仅能有效地克服陷入局部最优,而且全局收敛能力和收敛速度都有所提高.