大尺寸工程模型试验中的相似材料配比试验研究

大型物理模型试验是研究复杂工程问题的重要方法，如何快速、准确地确定相似材料配比是试验中至关重要的一环.为降低试验成本、简化试验步骤、充分调用原料性能，采用河砂、水泥和石膏这三种最普通的原料，以骨胶比(河砂与水泥石膏的质量比)和水膏比(水泥与石膏的质量比)为变量，进行了45组对比试验，对相似材料的物理及动、静力学参数进行了研究.获得了以河砂、水泥和石膏为原料配制的相似材料各物理量的变化区间；探讨了骨胶比和水膏比对相似材料各物理量的控制作用，并对比了其敏感性；基于多元线性回归分析建立了各因素与物理量间的定量关系，得到的拟合公式能较好地描述相似材料的性质.     

Homology Priority Task Scheduling in μC/OS-Ⅱ Real-Time Kernel

μC/OS-Ⅱ is an open source real-time kernel adopting priority preemptive schedule strategy. Aiming at the problem of μC/OS-Ⅱ failing to support homology priority tasks scheduling, an approach for solution is proposed. The basic idea is adding round-robin scheduling strategy in its original scheduler in order to schedule homology priority tasks through time slice roundrobin. Implementation approach is given in detail. Firstly, the Task Control Block （TCB） is extended. And then, a new priority index table is created, in which each index pointer points to a set of homology priority tasks. Eventually, on the basis of reconstructing μC/OS-Ⅱ real-time kernel, task scheduling module is rewritten. Otherwise, schedulability of homology task supported by modified kernel had been analyzed, and deadline formula of created homology tasks is given. By theoretical analysis and experiment verification, the modified kernel can support homology priority tasks scheduling, meanwhile, it also remains preemptive property of original μC/OS-Ⅱ.     

Method of Homomorphic Encryption

The existing homomorphie eneryption scheme is based on ring of the integer, and the possible operators are restricted to addition and multiplication only. In this paper, a new operation is defined Similar Modul. Base on the Similar Modul, the number sets of the homomorphic encryption scheme is extended to real number, and the possible operators are extended to addition, subtraction, multiplication and division. Our new approach provides a practical ways of implementation because of the extension of the operators and the number sets.     

几何相似体应力-应变分布相同时的载荷关系

为了保证几何相似模型与原件具有完全相同的应力-应变分布,必须对几何相似模型施加与实际构件成对应比例的各种载荷,因此需要寻求几何相似模型在应力-应变分布完全相同时各种外加载荷的比例关系。从相似理论入手,以2端固支的矩形梁下表面边线中点的应力解析表达式为基础进行推导,得出相应的理论载荷关系,并用算例在弹塑性状态下验证了所得关系的正确性。得到的结论是:对于2个几何相似构件,若几何相似系数为kl,则当外加集中载荷的载荷系数为kl、均布线载荷的载荷系数为kl、均布面载荷的载荷系数为1时,2构件的应力-应变分布完全相同。     

Resource Search in Unstructured Peer-to-Peer System Based on Multiple-Tree Overlay Structure

We propose a multiple-tree overlay structure for resource discovery in unstructured P2P systems. Peers that have similar interests or hold similar type of resources will be grouped into a tree-like cluster. We exploit the heterogeneity of peers in each cluster by connecting peers with more capacities closer to the root of the tree. The capacity of a peer can be defined in different ways （e.g. higher network bandwidth, larger disk space, more data items of a certain type etc.） according to different needs of users or applications.     

实空间上的闭子集与相似包含关系

Paul Frdos曾提出如下关于实直线R的问题：是否对R的每一个无限子集X，都存在一个具有正测度（Lebesgue测度）的闭子集E，使得E的任何子集都不相似于X（E的任何子集都不与X线性同胚）。1984年，Falconer证明了如下结论：对于一个满足limxn=0和linxn 1/xn＝1的单调递减的正实数列{xn}，Erdos问题有一个部分肯定的解答。本文将证明：上述关于数列的条件可以替换为更一般的（弱一些的）条件。最后把本文的相应结论推广到有限维欧氏空间R^n中。     

矩阵的相似准直和与群逆

首先引入矩阵的相似准直和的定义,讨论了它和群逆的关系,得到了一些性质和应用。     

正交双向网格图及方向优先算法

目前建筑工程的工程量计算基本上采取的是“统筹法”和“公式法”,这两种方法对工程的概算、预算的精确度及工作效率都产生了那样或这样的问题。本文从建筑图的正向分析开始,进而讨论了工程量计算模型的定义,在定义基础上给出了轴线的方向函数以及方向优先算法和具体实现过程。     

相似路径台风风暴潮过程对比

基于MIKE 21模型和Holland台风风场模型,构建了1909号利奇马和0509号麦莎2次相似路径台风期间的风场和气压场,并模拟了相应的风暴潮过程。结果表明：台风中心附近增水变化显著,浙江东北部海域在台风登陆期间的增水更大;受台风强度影响,台风利奇马期间增水高值区更大,部分海域2次台风期间最大增水差值接近1.0 m;潮致欧拉余流速度较大值主要分布在100 m水深以浅的海域,量值超过20 cm/s,江苏沿海、台湾东北部海域存在欧拉余环流;台风利奇马期间近海斯托克斯余流值普遍小于麦莎期间;斯托克斯余流项对台风期间长江口、浙闽等近海浅水区短期物质输运过程起一定主导作用。用EMD方法和Hillbert变换分析了典型站点风暴潮位的特征,发现站点IMF1模态和天文潮位较吻合;水深和IMF3模态的最大功率谱密度呈现出较高的相关性,并且随着水深的增加,IMF3模态的最大功率谱密度逐步变大。     

具有优先级的深度确定性策略梯度算法在自动驾驶中的应用

深度确定性策略梯度(deep deterministic policy gradient,DDPG)算法在自动驾驶领域中应用广泛,但DDPG算法因采用均匀采样而导致低效率策略比例较高、训练效率低、收敛速度慢等.提出了基于优先级的深度确定性策略梯度(priority-based DDPD,P-DDPG)算法,通过优先级采样代替均匀采样来提升采样利用率、改善探索策略和提高神经网络训练效率,并且提出新的奖励函数作为评价标准.最后,在开源赛车模拟(The Open Racing Car Simulator,TORCS)平台上对P-DDPG算法的性能进行了测试,结果表明相对于DDPG算法,P-DDPG算法的累积奖励在25回合之后就有明显提升而DDPG在100回合之后训练效果才逐渐显现,提升约4倍.P-DDPG算法不仅训练效率提升且收敛速度加快.