冲击荷载下简支道面板响应分析

建立了冲击荷载作用下粘弹性地基上弹性道面板力学计算模型,比较真实的反映了工程实际情况,对简支边界条件下板的运动方程,采用有限傅立叶变换等手段进行了求解。并对比了其与自由边界条件下道面板的弯沉,说明以简支边界作为场道工程中刚性道面板的边界条件进行求解,会增加混凝土材料的用量。     

一种确定任意形状坡面与滑面边坡预应力锚索最佳方位的理论方法

从理论上提出了确定任意形状坡面与滑面边坡预应力锚索安设最佳位置及方向角的方法。通过与目前确定预应力锚索最佳方位现有方法关系的讨论,可知提出的方法是现有方法的延伸,可以克服现有方法的2个不足之处：一是最佳位置凭经验确定,科学性欠佳;二是最优方向角的确定只能用于坡面和滑面均为平面的情况,不适用于坡面与滑面为任意形状的情况。该方法的重要性主要体现在其学术价值和科学意义上。     

多年冻土地区热棒路基设计原则和方案

青藏公路多年冻土地区路基病害是制约青藏地区道路发展的一个重要问题。热棒是治理多年冻土路基病害的重要措施,热棒路基的工作效果与热棒的自身参数、埋深、埋设间距等有很大的关系。通过热棒路基的各个参数与施工要素的影响分析,提出了热棒路基设计原则和方案。     

海洋浪溅区钢结构腐蚀与复层包覆防护实践

针对海洋浪溅区钢结构保护的长效防护问题,论述了复层包覆防护技术(PTC)。应用实践表明,该技术对于浪花飞溅区部位的钢铁设施具有优异的保护效果,使用寿命最长已超过30 a。大量工程的应用为该技术的优化升级和适应性提供了宝贵的借鉴,为以后相关工程的实施提供了明确的工程规范。     

数字化造船设计与建造标准体系先期研究

数字化造船的核心是信息和数据的生成、交换、共享和集成,较之传统的船舶工业流程,数字化造船将更加倚重标准化规范、引导和支撑。文章基于数字化造船设计建造标准的现状,并在此基础上完成数字化造船标准体系中标准的选取与结构的确立。     

马来西亚槟城二桥斜拉桥横隔梁的设计计算方法

马来西亚槟城二桥工程是采用英国标准的桥梁设计施工总承包工程,其主通航孔桥为主跨240m的肋板式主梁混凝土斜拉桥,设计采用悬臂浇筑施工。设计分析发现施工过程中已浇主梁梁段影响后续施工梁段横隔梁的受力和变形,后浇梁段横隔梁的结构自重、横隔梁预应力钢束和斜拉索张拉影响已浇梁段横隔梁的内力。为合理指导肋板式混凝土主梁横隔梁的设计,提出能准确反映这种横隔梁受力模式的实用计算方法——考虑施工过程的空间梁格法。应用表明,该方法可真实、动态地模拟横隔梁各施工阶段受力,避免简化方法的设计不足。     

柴油机机体高强度螺栓预紧力的有限元计算方法

针对传统的螺栓预紧力计算方法误差较大的问题,采用有限元法进行刚度计算。建立了相关零部件三维实体模型,根据螺纹部分受力分布情况,选取适当位置和载荷,运用有限元法计算连接件与被连接件变形量,根据载荷和变形量计算刚度,根据刚度和相关参数计算螺栓预紧力。采用应变计法测量了螺栓预紧力,并与计算结果进行了对比,结果表明,有限元方法计算结果与实测值的相对误差仅为1.76%。     

车用汽油机实现稀薄燃烧的技术措施

叙述了汽油机实现稀燃的关键技术,通过对进气道喷射和缸内直喷两种稀燃关键技术的论述及对比分析,提出了车用汽油机实现稀燃是提高车用汽油机经济性和改善排放性能的重要途径。     

一种改进的LBP特征实现铁路扣件识别

为了提高铁路扣件基于视觉的自动化检测精度,提出了一种改进的LBP （local binary pattern）编码算法. 该方法为了避免基本LBP对噪声敏感问题,根据不同邻域的不同噪声强度,结合测量误差服从高斯分布的原则,计算邻域内像素均值和偏差;根据偏差大小,自动设置阈值,实现自适应噪声抑制. 为了避免基本LBP表达邻域差分关系不完整的缺陷,提出了利用邻域内随机采样的方式得到采样点对,通过比较随机点对的差分关系得到LBP编码. 对在晴天、阴天、雨天等不同天气条件下的铁路扣件图像上进行实验,并与原始以及其他改进LBP进行比较. 结果表明,本文的算法具有更高的检测准确率,晴天提高了3.32%,阴天提高了3.27%,雨天提高了4.10%,能够满足铁路扣件自动化检测的需要.      

基于深度学习的文本情感分析并行化算法

在训练集和测试集数据量大的情况下,半监督递归自编码（semi-supervised recursive auto encoder,Semi-Supervised RAE）文本情感分析模型会出现网络训练速度缓慢和模型的测试结果输出速率缓慢等问题. 因此,提出采用并行化处理框架,在大训练集情况下,基于“分而治之”的方法,先将数据集进行分块划分并将各个数据块输入Map节点计算每个数据块的误差,利用缓冲区汇总所有的块误差,Reduce节点从缓冲区读取这些块误差以计算优化目标函数;然后,调用L-BFGS （limited-memory Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno）算法调整参数,更新后的参数集再次加载到模型中,重复以上训练步骤逐步优化目标函数直至收敛,从而得到最优参数集;在测试集大的情况下,模型的初始化参数为上述步骤得到的参数集,Map节点对各句子进行编码得到其向量表示,然后暂存在缓冲区中;最后,在Reduce节点中分类器利用各语句的向量表示计算各自语句的情感标签. 实例验证表明:在标准语料库MR （movie review）下本文算法精确度为77.0%,与原始算法的精确度（77.3%）几乎相同;在大数据量训练集下,训练时间在一定程度上随着计算节点的增加而大量减少.