摘要：钢筋混凝土(Reinforced Concrete,RC)深受弯构件易发生脆性剪切破坏,斜裂缝产生及发展伴随全过程,开裂剪力是关键指标之一.建立了276根含开裂荷载信息的RC深受弯构件受剪试验数据库,采用机器学习XGBoost集成算法预测其开裂剪力,并采用5项统计指标评估机器学习模型的预测性能.从无腹筋和双向腹筋两类工况,对比了所建机器学习模型与5个半经验半理论计算公式的预测结果,表明所建预测模型的预测精度较高且离散性小,其R2为91%,预测值与试验值比值的均值为0.99,标准差为0.27.此外,采用SHAP(SHapley Additive exPlanations)可解释性方法对机器学习模型预测结果进行全局解释和局部解释,特征重要性排序由重要到一般依次为:加载板宽度、截面高度、混凝土抗压强度,表明所建模型及可解释性方法是符合机理的.

摘要：围绕张拉缝滑面稳定性评价中存在的若干基础性问题,通过上千个算例,系统分析了两种易混淆的“忽略”方法的可行性和适应性,以及它们在不同张拉缝深度,不同几何形状滑面、不同安全系数方法等条件下对滑面稳定性的影响,主要结论为:①张拉缝未充水时,方法一仅对简化Janbu、简化Bishop法适用,而对通用条分法GLE、不平衡推力法不适用。张拉缝考虑水压力时,方法一不适用,方法二适用。②张拉缝滑面安全系数的变化趋势曲线,与张拉缝开裂前的条间力是拉力还是压力有关,这又与黏聚力、张拉缝深度、安全系数方法相关。如果黏聚力低,则条间力大概率是压力,如黏聚力高,则条间力大概率为拉力。③张拉缝有利于迭代收敛,对于严格法GLE而言,张拉缝促进收敛的效果更明显。本文成果为科学评估张拉缝滑面的稳定性提供了坚实的理论依据和分析方法。

摘要：目的:基于质量源于设计(QbD)理念和信息熵理论对枸杞子抗氧化功能性提取物(AOE)的制备工艺进行优化。方法:以提取物体外清除2,2′-联氮-二(3-乙基-苯并噻唑-6-磺酸)二铵盐(ABTS)自由基、羟自由基(OH·)能力和铁离子还原能力(FRAP)值为指标,在信息熵理论指导下,计算各指标的信息熵和权重系数,确定AOE体外抗氧化能力(M),结合总固形物质量,作为关键质量属性(CQAs),析因分析初步筛选关键工艺参数(CPPs),通过Box-Behnken设计建立CQAs和CPPs之间的数学模型,建立并优化设计空间。结果:方差分析结果表明,通过响应面法建立的提取工艺模型差异有统计学意义(P<0.000 1),AOE的优化提取工艺为料液比1∶8,在70~90℃下提取2~3次,每次提取2 h。将枸杞子投料量放大10倍,以优化工艺参数提取,提取物的抗氧化活性和总固形物得率稳定(RSD<5%)。结论:基于QbD理念建立AOE提取工艺的设计空间,并制定了提取工艺的控制策略,可为开发以生物活性为导向的枸杞子提取物工艺优化和控制方法提供参考。