摘要：为研究约束边缘构件内配置圆钢管的钢管混凝土剪力墙的抗震性能、探讨钢管混凝土剪力墙的轴压比限值及其约束边缘构件的配箍要求,完成了6个剪跨比大于2.0的高轴压比钢管混凝土剪力墙试件和1个钢筋混凝土剪力墙试件的拟静力试验。试验结果表明:剪力墙的破坏形态为压弯破坏及底部混凝土压溃而丧失竖向承载能力;钢管混凝土剪力墙的开裂水平力、名义屈服水平力、正截面受弯承载力和变形能力均比相同参数的钢筋混凝土剪力墙大;配置双钢管剪力墙的变形能力大于配置单钢管的剪力墙,约束边缘构件为端柱的剪力墙的变形能力大于约束边缘构件为暗柱的剪力墙;正截面受弯承载力试验值大于计算值。根据试验结果,提出了钢管混凝土剪力墙的设计建议。

摘要：信息系统产生的大量事务日志数据蕴含着潜在的伴随模式,伴随模式是指在时空上频繁共现的一组对象.由于传统的滑动窗口算法和FP-Growth算法只能调用单一线程进行计算,随着数据规模的扩张,会导致挖掘伴随模式的时间急剧增加.为此本文提出了一种基于Fork/Join并行技术的伴随模式挖掘框架,其能够实现从单线程到多线程的迁移,充分利用多核配置的加速性能.该框架由划定伴随数据集、频繁项集挖掘和关联规则挖掘三部分组成.首先,提出了基于Fork/Join的多核并行滑动窗口算法,以缩短从事务日志中划定伴随数据集的时间;然后,提出基于Fork/Join的多核并行FP-Growth算法,以并行地挖掘伴随数据集中的频繁项集;最后,引入支持度、置信度和提升度3个参数,对伴随模式中各对象间的关联规则进行挖掘.基于门禁刷卡数据的实验结果表明,相比传统算法,本文所提出的框架能够挖掘出更多的伴随模式,同时挖掘效率较高.

摘要：本文针对传统犯罪预测模型中数据处理方法不适用于犯罪近重复性分析,以及犯罪数据高度不平衡特性导致的犯罪预测结果分散的问题,提出了一种基于Mnd-Knox算法以及时空交互网格结构改进的犯罪预测模型.该模型框架由确定时空阈值、建立时空网格结构、扩充数据集、数据挖掘4部分组成.首先采用Mnd-Knox算法确定犯罪近重复性显著的时空域值;其次采用网格化地理信息管理方法建立网格结构,并确定各因子间影响权重;然后在基础数据集上融合附加地理环境特征;最后采用深度神经网络算法进行数据挖掘.针对2016年芝加哥地区4类频发型犯罪数据进行实验.结果表明,与传统犯罪预测模型相比,本文所提出的模型构建方法有更好的预测效果,模型平均绝对误差值降低了88.56%.

摘要：谐振式加速度计能够将加速度直接转化为稳定的频率信号,可以获得优良的性能。针对目前石英谐振加速度计灵敏度偏低,以及温度变化等因素引起的频率漂移等难题,提出了一种基于多电极谐振器的集成式石英加速度计的信号处理与融合的方法。集成式石英加速度计输出多路谐振信号,形成差频信号,融合后可以得到高精度的数字信号,设计了基于FPGA的电路实现方案。通过实验测试结果,输出数据响应时间为125 ms的条件下,传感器标度因数从传统的100 Hz/g以下提升到1742.5 Hz/g,线性相关系数为R^(2)=0.9985。提出的信号处理与融合方法具有较高的信号处理实时性,显著提高了石英谐振加速度计的灵敏度,可以应用于集成式石英谐振加速度计数据信号处理以及实时测量系统中。

摘要：研究采用眼动追踪和问卷测量相结合的方法,对气质和眼动控制的关系进行了探讨。眼动实验为2(眼跳方向:朝向眼跳和反向眼跳)×2(任务类型:重复眼跳和转换眼跳)组内设计;气质类型分数用《气质类型测试量表》测量。结果表明,气质特征分数与眼动特性之间存在显著的相关性,不同气质类型(神经活动类型)在抑制过程和任务重置过程中表现出不同的相互作用模式。具体而言,神经活动强度是一个基本维度,它与认知控制的抑制功能和转换功能都有着密切联系;而神经活动的灵活性和平衡性则分别是转换功能和抑制功能的重要条件。

摘要：为探究离子液体法制备再生纤维性能的影响因素,选用有机溶剂二甲基亚砜(DMSO)分别与离子液体1-烯丙基-3-甲基咪唑醋酸盐([AMIM]Ac)和1-丁基-3-甲基咪唑醋酸盐([BMIM]Ac)构成复配体系作为溶剂溶解竹纤维素浆泊,用湿法纺丝制备再生纤维素纤维,并借助扫描电子显微镜、热性能分析、X射线衍射等手段对再生纤维进行形貌、结构分析和力学性能测试。结果表明:当DMSO含量提高、纺丝原液中离子液体含量降低,再生纤维丝表面的光洁程度和热稳定性先提高后下降,力学性能下降;当竹纤维素含量提高,再生纤维丝的表面更光滑,结晶度、热稳定性、断裂强度提高,纤维直径均变粗;离子液体[AMIM]Ac制得的再生纤维性能较优。

摘要：我国建筑能耗约占社会总能耗的30%,其中集中式暖通空调系统能耗约占一半以上.为提高节能效率,本文提出基于负荷预测的空调冷冻站系统神经网络预测控制策略.本文采用神经网络作为优化反馈控制器,将满足负荷需求和系统能效比需求作为优化目标,将变分法和随机梯度下降法相结合,对神经网络权值进行滚动优化,既能解决传统变分法由开环控制引发的对随机干扰和不确定性敏感的问题,又可避免基于动态规划的非线性优化算法的"维数灾"问题.本文以北京某国企科研楼的空调系统为研究对象,实验结果表明,本文所提出的神经网络预测控制策略与PID控制算法相比,系统总能耗节省约8.57%,并且在控制过程中能够克服各种变化和不确定性因素的影响,具有更好的动态和稳态性能,且该算法占用存储空间适中、计算量小,易于工程实现.

摘要：本文介绍某大型升船机塔柱结构这一门式连体结构1/25缩比结构模型的振动台试验研究结果。试验中考虑了不同加速度记录、单向或多向同时激励等不同激励方式、加速度峰值以及船厢不同工作位置等因素的影响。试验结果表面,由于塔柱结构对称性强,塔柱结构的响应以单向响应为主,双向或三向同时激励下塔柱结构的响应可由单向激励下的响应合成;沿塔柱高度其纵横向的最大加速度响应包络图呈S形分布,在10层附近塔柱的加速度响应较小,此特征不受输入方式及输入地震动不同的影响;随着激励水平的提高与模型损伤的积累,塔柱水平加速度动力放大系数沿高度趋于均匀;船厢不同工作位置对塔柱结构的动力响应影响很小,但对船厢和塔柱结构间耦合力的影响显著,船厢处于最高位时耦合力最大。基于试验结果,得出现有设计结果可以保证该升船机塔柱结构在设计地震下的安全并有足够的安全储备。

摘要：针对现有图像识别系统大多采用软件实现,无法利用神经网络并行计算能力的问题。该文提出一套基于FPGA的改进RBF神经网络硬件化图像识别系统,将乘法运算改为加法运算解决了神经网络计算复杂不便于硬件化的问题,并且提出一种基于位比较的排序电路解决了大量数据的快速排序问题,以此为基础开发了多目标图像识别应用系统。系统特征提取部分采用FPGA实现,图像识别部分采用ASIC电路实现。实验结果表明,该文所提出的改进RBF神经网络算法平均识别时间较LeNet-5,AlexNet和VGG16缩短50%;所开发的硬件系统完成对10000张样本图片识别的时间为165 ms,对比于DSP芯片系统所需426.6 ms,减少了60%左右。

摘要：遥感卫星结构在轨服役期间易受空间极端温度变化与微重力环境影响容易产生热应变,严重影响探测精度,而现有方法难以实现热应变在轨监测。针对这一问题,提出具有温度解耦功能的热应变光纤光栅监测方法。采用数值模拟方法开展结构热应变计算分析,得到结构整体和局部热加载下温度场和应变场分布特征及变化规律。设计构建热应变光纤监测试验系统,对卫星天线结构模拟试件进行热加载光纤测量试验,测试分析热应变光纤监测精度,验证了方法的有效性。研究结果表明,在-120~120℃温度变化范围,利用光纤布拉格光栅传感器和温度解耦方法监测温度和热应变的相对误差分别为1.02%和2.45%;在30~100℃局部热加载作用下,结构温度场和应变场的重构误差分别为3.24%和6.61%。该方法在卫星结构在轨监测领域中具有良好的应用价值与前景。