摘要：根据消防工程学的原理和方法 ,参照建筑防火领域性能化设计方法 ,提出了矿山火灾防治的性能化设计方法 ,给出其定义 ,提出了矿山防火性能规范的制定流程 ,介绍了性能化设计的定量分析工具与方法。矿山防火性能化设计方法是一种新的防火思路 。

摘要：Domain理论的目的是为程序设计语言提供数学语义模型 ,信息状态域的指称称为 Domain,而程序的指称是 Domain间的映射。本文主要介绍 Domain理论中的三类重要映射—— Scott连续映射、Berry的稳定映射以及 CM映射的定义以及等价刻画和表示。

摘要：在南湾水库除险加固工程中,一方面对泄洪洞进行孔内声波波速测试、钻孔松动圈测试,以查明钻孔中纵波速度变化情况并确定松动圈厚度;另一方面进行平洞洞壁纵、横波速度测试,以提供岩体动弹性模量、动剪切模量、泊松比等力学参数。定量划分岩体的风化程度,对围岩进行分类,提出隧洞设计所需的物理力学参数,为工程地质评价及设计提供依据。

摘要：耦合度是运动链的一个重要参数 ,它反映了运动链的复杂程度[1 ,3 ] 。给出了运动链耦合度Κ的上限为 :K 16 mi=1fi-M ,从而证明并扩展了文献 [1

摘要：目的产品的形态设计要素和用户对产品的感性意向评价之间的关系很难被准确表达。在服务机器人产品的形态设计中,将用户的感性需求准确表现到最终的方案设计中一直是亟待解决的难题。方法运用感性工学中的语义差异法和BP神经网络算法,对服务机器人头部形态的设计要素与用户的感性意向评价之间的关系进行分析。结果最终拟合出这两者之间的映射关系,并在此基础上运用VB语言将训练好的BP神经网络模型接入三维建模软件中,构架出服务机器人头部形态的辅助造型设计系统。结论使得造型过程更加理性,极大地提高了设计效率。下一步的工作应建立更科学、全面的服务机器人辅助造型设计系统,包括将本研究成果扩大到服务机器人的整体外形设计中;将不同的设计约束条件对造型产生的影响作为BP神经网络的输入层纳入到拟合过程中等。

摘要：学习者的行为分析对于学习效果具有直接的影响,并且在面对不同的行为情况时也会发生较大的改变,学习者行为分析的范围逐渐增大,相对应的问题以及缺陷也逐一显露出来。因此,本文对基于Hadoop的学习者搜索行为分析系统进行了设计与实现。对硬件模块以及循环处理电路进行关联,实现系统的硬件设计。利用Hadoop技术进行学习者搜索行为采集指令的设计,根据Hadoop行为创建分析执行数据库,完成系统软件的设计。最终系统测试的结果表明,Hadoop下的学习者搜索行为分析系统与初始的学习者搜索行为分析系统相比,所得出的执行完成比均相对较高,效果较好。

摘要：当前学习资源规模较大,导致分析难度较大,分析结果可靠性较低,为此,提出基于JavaEE的海量学习资源分析平台设计与实现研究。将具有强大存储功能的SDBPNPZ-256G-XI存储器和稳定转换功能的523-FCE17A15AD290适配器作为平台的硬件环境,利用JavaEE从存在需求角度对资源进行二级化处理,根据待分析资源的相似性和参数跨度实现对其的分析。测试结果:设计平台对资源所属类别的分析结果准确率可以达到98.8%,对于资源属性的分析结果准确率可以达到96.15%。

摘要：在自然语言理解系统的建立过程中，首要的工作是建立单词词典、语义词典，并建立句型规则和词义信息，利用这些词典和规则进行语义分析和词义的辨识。结合许多实例，详细探讨了解决这些问题的各种方法，它们的有机配合可以有效解决本NKZL自然语言理解系统的语义分析和词义辨识问题，这些方法已经在本系统中得到了运用和验证。

摘要：通过对三根人工挖孔扩底桩进行静载试验,从埋于桩中不同层面的钢筋应力传感器和桩端压力传感器所获得的实测数据,分析研究了人工挖孔扩底桩的承载特性和荷载传递机理,探讨了桩端阻力、桩侧摩阻力发挥规律和桩沉降变形规律,得到了砾砂层的承载力最大值达到了3.65 MPa,而且还有富余,为今后此类桩在该地区的理论研究和设计应用提供了重要的参考作用.

摘要：建立了BP神经网络模型LM算法的砂土地震液化判别方法,采用LVQ模式分类网络对数据进行分类,选取唐山地震时76个场地、320组现场液化勘察资料为研究对象,训练和检验网络模型的数据各160组,结果表明,该方法的砂土液化预测准确度为96.8%。根据淮安市典型场地土的钻孔资料,采用《建筑抗震设计规范法》液化判别法(规范法)、美国国家地震研究中心建议的液化判别简化方法(NCEER法)和谢君斐-陈国兴液化判别方法(谢-陈法)等3种液化判别方法及本文提出的BP神经网络模型液化判别方法对22个钻孔、120标贯点进行了液化判别,结果表明:14种地震液化判别方法的计算结果基本一致;2NCEER法比谢-陈法的计算结果要保守;3谢-陈法与规范法的计算结果很吻合,预测正确率相差不大;4规范法相对BP神经网络模型法的计算结果要保守;5BP神经网络模型法比其他3种方法的预测结果更符合实际的液化规律。最后,综合4种方法的液化判别结果给出了该地区地震液化势的评估结果,并给出了部分典型地质剖面土层地震液化势分布图。