摘要：为了探讨碳纤维复合材料(carbon fiber reinforced polymer,CFRP)和超高性能活性粉末混凝土(reactive powder concrete,RPC)在超大跨度斜拉桥中应用的可行性,以主跨1 008 m的大跨度钢主梁斜拉桥设计方案为例,采用拉索的等强度原则将原桥钢索替换成CFRP索,考虑截面刚度、截面应力和局部稳定等要求,将原桥钢主梁替换成RPC主梁,拟订了一座等跨度的CFRP拉索、RPC主梁斜拉桥方案。采用有限元法分别对两种方案结构的静力特性、动力特性、稳定性能以及抗风性能等进行了分析与比较。结果表明:从结构受力性能角度而言,采用超高性能混凝土主梁和CFRP拉索构成千米级跨度混凝土斜拉桥的结构体系是可行的。

摘要：文章作者设计了一种新型的光子晶体光纤（PCF），在纤芯引入了一个小空气孔形成缺陷，并改变第一层空气孔的直径。采用平面波法研究了该PCF的色散特性，结果表明，该光纤能够得到比传统的PCF更低、更平坦的色散曲线；通过优化该光纤的结构参数，可以设计在1350-2010nm波长范围内近于零的平坦色散PCF，其色散变化△D〈0．5ps／（km·nm），在1320～2040nm波长范围内色散斜率变化△Dslope〈0．02ps／（km·nm^2）。

摘要：为认识不同现场排水条件对强夯加固效果的影响,试验研究了不同排水条件冲击时饱和黏土的动力响应和冲击后再固结性状。试验结果表明,不同的排水条件对冲击时饱和黏土的孔隙水压力、排水、体变、应变和再固结时的体变有重要影响。孔隙水压力、冲击次数和冲击能量三者满足双曲线关系;排水冲击的总体变大于不排水冲击的总体变。为改善排水效果,施工时应设置多条排水路径,同时加大夯击能。

摘要：为了高效和精确获取农业环境信息,设计了一种基于Zig Bee的环境监测系统,通过Zig Bee技术组建分布传感网络终端采集数据,再通过4 G模块发送至One Net云平台进行监测。经过实验成功实现了环境数据实时监测显示和历史数据记录,验证了该监测系统硬件和软件设计的可靠性与实用性。

摘要：振动慢剪破碎机在工作时引入主动激振。为研究其受迫振动与固有频率之间的关系,避免共振,以某振动慢剪破碎机为研究对象,运用有限元软件建模分析其计算模态,通过敲击激励实验测试其实验模态,并将计算模态与实验模态对比。表明振动慢剪破碎机的前8阶固有频率集中在26.86 Hz到259.30 Hz之间;破碎机的主要变形部件集中在板簧、大齿轮、机架、内锥四部分。研究结果为振动慢剪破碎机的振动电机和三相异步电机选取提供参考。

摘要：滚动轴承作为旋转机械的关键部件,局部存在缺陷将严重影响旋转机械的性能。针对外圈局部存在缺陷将产生冲击的问题,基于显示动力学有限元法,应用LS^DYNA软件,对滚动轴承外圈存在局部缺陷的情况进行了动力学仿真,获得了外圈局部缺陷产生的冲击形式。仿真结果为滚动轴承局部缺陷模型的建立提供一定的理论依据。

摘要：文章对电子商务交易平台系统设计过程中遇到的安全问题进行了深入分析,提出了相应的安全解决方案,对开发类似的安全系统具有很高的参考价值。

摘要：简要分析了强夯模型试验设计的理论依据,讨论了强夯模型试验的相似条件,并对强夯相似准则进行了推导,提出了相似强夯模型试验和非相似强夯模型试验的概念。深入分析了强夯模型试验中严重制约强夯机理研究及工程应用的模型箱尺寸和相似比例系数选取、仪器精度及数据处理等问题,提出在模型试验中提高数据采集仪器的灵敏性和精度、建立灰色系统模型提高数据处理的精确性等建议。

摘要：针对谱聚类融合模糊C-means(FCM)聚类的蛋白质相互作用(PPI)网络功能模块挖掘方法准确率不高、执行效率较低和易受假阳性影响的问题,提出一种基于模糊谱聚类的不确定PPI网络功能模块挖掘(FSC-FM)方法。首先,构建一个不确定PPI网络模型,使用边聚集系数给每一条蛋白质交互作用赋予一个存在概率测度,克服假阳性对实验结果的影响;第二,利用基于边聚集系数流行距离(FEC)策略改进谱聚类中的相似度计算,解决谱聚类算法对尺度参数敏感的问题,进而利用谱聚类算法对不确定PPI网络数据进行预处理,降低数据的维数,提高聚类的准确率;第三,设计基于密度的概率中心选取策略(DPCS)解决模糊C-means算法对初始聚类中心和聚类数目敏感的问题,并对预处理后的PPI数据进行FCM聚类,提高聚类的执行效率以及灵敏度;最后,采用改进的边期望稠密度(EED)对挖掘出的蛋白质功能模块进行过滤。在酵母菌DIP数据集上运行各个算法可知,FSC-FM与基于不确定图模型的检测蛋白质复合物(DCU)算法相比,F-measure值提高了27.92%,执行效率提高了27.92%;与在动态蛋白质相互作用网络中识别复合物的方法(CDUN)、演化算法(EA)、医学基因或蛋白质预测算法(MGPPA)相比也有更高的F-measure值和执行效率。实验结果表明,在不确定PPI网络中,FSC-FM适合用于功能模块的挖掘。

摘要：针对蚁群融合FCM聚类算法在蛋白质相互作用网络中进行复合物识别的准确率不高、召回率较低以及时间性能不佳等问题进行了研究,提出一种基于模糊蚁群的加权蛋白质复合物识别算法FAC-PC(algorithm for identifying weighted protein complexes based on fuzzy ant colony clustering)。首先,融合边聚集系数与基因共表达的皮尔森相关系数构建加权网络;其次提出EPS(essential protein selection)度量公式来选取关键蛋白质,遍历关键蛋白质的邻居节点,设计蛋白质适应度PFC(protein fitness calculation)来获取关键组蛋白质,利用关键组蛋白质替换种子节点进行蚁群聚类,克服蚁群算法中因大量拾起放下和重复合并过滤操作而导致准确率较低和收敛速度过慢的缺陷;接着设计SI(similarity improvement)度量优化拾起放下概率来对节点进行蚁群聚类进而获得聚类数目;最后将关键蛋白质和通过蚁群聚类得到的聚类数目初始化FCM算法,设计隶属度更新策略来优化隶属度的更新,同时提出兼顾类内距和类间距的FCM迭代目标函数,最终利用改进的FCM完成复合物的识别。将FAC-PC算法应用在DIP数据上进行复合物的识别,实验结果表明FAC-PC算法的准确率和召回率较高,能够较准确地识别蛋白质复合物。