基于三维点云的岩体结构面自动分类与参数计算

结构面间距是岩体稳定性和力学特性分析中的一个重要参数，在岩石力学、采矿工程、边坡监测等领域的数值计算中广泛应用.本文以岩体边坡露头为研究对象，基于非接触测量获得的三维点云数据，提出一种基于密度聚类的结构面细化分类方法；在结构面粗略分组提取的基础上，通过投影变换、散乱点拟合等算法，求得结构面间距和岩体体积节理数.设计开发了结构面细化分类及间距等参数计算与分析原型系统，实际案例分析表明，本文方法可有效实现结构面的自动细化分类，并能够计算出间距等相关参数，可为岩体质量分级和岩体稳定性分析等提供方法支撑.     

中国和美国信贷冲击跨境溢出效应的比较研究

本文构建了基于符号约束识别的GVAR模型,并用以考察中国和美国的信贷市场冲击对全球41个国家的不同溢出效应.研究结果表明,中国紧缩性信贷市场冲击对本国实体经济有显著的负效应,但仅限于短中期;而美国信贷冲击对本国乃至全球经济都具有相当大且持久的负影响.中国信贷冲击的跨国效应较小,且主要通过贸易渠道.中国信贷市场的本国冲击能解释中国产出近10%的波动,但无论是本国效应还是跨境传导,总需求冲击仍是驱动中国经济周期波动的最主要力量.     

基于模糊证据推理的突发事件风险分析模型

突发事件发生、发展和演化过程中的风险属性来源复杂,且相关信息具有不确定、不完备的特点.为准确分析这一特点下的突发事件运行风险问题,引入模糊证据推理构建分析模型.首先根据突发事件的结构化描述框架和故障模式影响危害分析(FMECA)方法构建突发事件风险属性识别框架,获取信息作为风险分析证据并对其进行规范化处理;然后以模糊证据推理构建突发事件风险分析的模型,通过计算,给出事件风险程度的合理判断;最后选取CRH某型动车组行车安全事件进行实例分析.分析结果表明,在分析突发事件风险时,针对信息不确定、不完备特点构建的模糊证据推理模型具有可行性与有效性,同时该模型能够为突发事件风险分析和风险应对决策的制定提供辅助参考.     

太极的四维图象--大统一的宇宙结构

将<太极图>解析成太极图的四维图象,并根据<周易>的周而复始、生生不息的宇宙法则和现代物理学研究成果构画出太极宇宙模型,同时指出太极宇宙模型的基本特征及特点.根据太极宇宙模型、<周易>原理和现代科学成就提出并描述出大统一的宇宙结构图景,指出"炁天人合一"是易学思想的精髓、太极法则,即宇宙的主体时空观和宇宙的客观本体观的统一.本文提出的太极宇宙模型及大统一的宇宙结构与欧美等国科学家最近提出的循环宇宙、中空宇宙有异曲同工之妙.     

中线在不对称负载作Y连接时的作用

通过实验分析和理论计算,从两个方面说明中线在不对称负载作星形连接时的作用.     

复杂结构簇合物的新稠合规则

提出了计算复杂结构族合物价电子数 (NVE)的公式 ,并提出了应用该公式的几条规则 .同时 ,把公式与著名的Mingos稠合规则进行了简单的比较     

用MUX实现组合逻辑的卡诺图列解法

本文采用卡诺图列解法来处理MUX组件的地址变量少于待发生逻辑函数变量的设计问题。方法简单易行、适用范围广。尤其是对于含有任意项的逻辑函数中任意项的处理,提供了寻找最佳方案的途径。     

图像相关方法中采用多种子区进行位移测量

在图像相关位移测量方法中一般采用正方型子区搜索中心点的位移.当测量靠近裂纹或缺陷部位的位移时中心型子区失去效果,为了解决这一问题提出了非中心型子区的方法.证明了方法的有效性.认为在相关搜索时测量点既可选定在子区的中心位置,也可选定在非中心位置.进而提出了将测量点确定在子区角点的多种子区的方法.除通常的中心型子区外,至少还有4种子区可以采用,分别是右下角型、左下角型、右上角型和左上角型,这4种子区不但适用于表面裂纹或缺陷部位的位移测量,而且增加了图像有效信息的提取面积.     

A NEW DESCRIPA NEW DESCRIPTOR OF AMINO ACIDS BASED ON THE THREEDIMENSIONAL VECTOR OF ATOMIC INTERACTION FIELD

QUANTITATIVE STRUCTURE ACTIVITY RELATIONSHIP (QSAR) IS A VERY IMPORTANT TOPIC FOR MANY SCIENTIFIC FIELDS AND CAN BE TERMED AS QUANTITATIVE SEQUENCE ACTIVITY MODELS(QSAM)[1] WHEN REFERRED TO THE RESEARCH ON RELATION- SHIPS BETWEEN STRUCTURES AND ACTIVITIES OF BIOLOGICAL MOLECULES, SUCH AS PROTEINS, AND NUCLEIC ACIDS. HOW- EVER, IT IS VERY DIFFICULT TO ESTABLISH A QSAM MODEL,…     

识别混凝土板内部缺陷的人工神经网络算法

以一维有缺陷混凝土板为研究对象，分别采用Leverberg-Marcluardt和径向基神经网络算法，对缺陷的深度与厚度进行识别，从而实现对混凝土板内部缺陷的三维重构，称为红外CT模拟．两类神经网络算法的识别结果表明：Leverberg-Marcluardt神经网络较径向基神经网络具有更好的收敛精度与计算效率．