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本论文从微观角度建模和仿真高密度下人群中个体的运动和受力，研究行人个体之间存在的压缩和变形，是非理想状态下的建模。本微观模型允许人们的身体在物理上更密切地接触，展示这种由于挤压力导致的人体一定的变形和压缩，及这种弹性变形与流动特点的互为影响关系，力求避免该类事故的一再发生。研究表明正是这种压缩和变形才导致了力在拥挤人群的传播和积聚，从而引发事故，目前很多的仿真软件不能揭示之所以在密度过大时容易失败，重要原因就之一是没有考虑人的受力，尤其是在高密度时力在人群中的传播。     

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近年来，环境绿化在公路建设中越来越受到重视，它不仅能够美化环境，而且具有防眩、防护、生态保护的能力。为了充分分析、评价已建公路的工程绿化状况，对高速公路绿化工程进行分析评价，是非常必要和紧迫的。但目前国内外在这方面的研究还处在仅仅描述、考察的阶段，尚未有固定的模式与方法来评价公路绿化的优劣。为此，本文通过对绿化功能分析、主成分分析和专家筛选的方法，同时结合我国江苏公路绿化的具体情况，提出了高速公路绿化的评价指标体系。     

高职院校特殊用途英语专业新生自主阅读现状调查

本文运用定量和定性的研究方法,调查了职业技术学院特殊用途英语专业新生自主阅读现状和导致该现状的原因。结果表明,学生在英语阅读学习中表现出一定的自主性,其自主程度在阅读的各个阶段基本上都是中等偏低,但存在一定的差异,阅读中较高些,阅读前较低而阅读后最低;导致该现状的原因是多方面的,主要是缺乏内在动机、有一定的外在动机、对老师的过分依赖、较低的自我效能感、没有受过系统的阅读元认知和认知策略的培训。本研究结果对职业技术学院的英语阅读教学有一定的启示。     

基于BP神经网络和振动测量的轴承故障诊断

根据BP算法神经网络模型,通过对轴承振动测量的分析,得到故障诊断的方法。阐述BP神经网络应用于轴承故障的基本步骤,包括BP网络结构、状态编码、网络训练、模式识别以及诊断实例分析。指出了BP神经网络在轴承故障诊断中的应用中存在的问题和发展方向。     

基于PSO-ELM算法实现船舶发电机组故障识别

针对船舶发电机组的不同故障类型,通过传感器采集不同故障下柴油机缸盖处的振动信号,构成大量数据集,选取部分数据集作为样本数据。通过EEMD算法对样本数据进行分解降噪,把一维数据分解成能反映柴油机工况信息的多维数据,对分解形成的多维数据使用KICA算法进行特征提取,并对提取后的数据进行训练集、验证集分组。使用PSO-ELM算法搭建故障识别模型,并使用训练集训练模型,使用验证集验证模型,根据验证结果评价模型是否满足故障识别的精确度。     

东非某离岸式码头桩基承载力研究

东非某离岸式码头采用桩基结构,地质表层为较厚的软黏土,底层为风化泥岩,沉桩过程中桩尖无法贯入中风化泥岩层,桩基抗拔承载力存在风险。通过分析沉桩记录以及静载和动测试验,调整停锤标准,保证了后续施工的桩基满足承载力要求,并以试验方法研究强风化泥岩层的承载力。本工程在沉桩终锤要求和桩基承载力分析的经验上可供类似工程借鉴。     

燃料电池混合动力系统的极小值控制策略

质子交换膜燃料电池和蓄电池构成的混合动力系统在UUV上有着广阔的应用前景。由于燃料电池自身的工作效率和循环寿命与其工作状态直接相关,因此协调2个能量单元之间的功率分配就成了混合动力系统在开发过程中的关键任务。为了利用能量分配使整个系统工况达到最优,一系列最优化控制理论在混合动力系统中得到应用,并发挥了重要作用。为了将系统的等效氢气消耗总量降到最低,本文重点介绍一种针对UUV混合动力系统的基于极小值原理的能量管理策略。相比之前的控制策略,本文方法能够将全局优化问题转化为局部优化问题,且无需全航程的功率信息作为先验知识。最后利用某小型UUV的典型功率负载曲线开展模拟计算,计算结果显示,从3种不同的初始值开始计算过程最终都能收敛至最优解的某个邻域内,说明提出的控制算法具有很好的鲁棒性,能够在UUV的能量管理系统中实现很好的在线功率分配,达到等效氢耗量最小的优化目标。本文方法具有计算效率高、占用内存少的优势,为实现工程应用中的在线调节创造了可能。     

倒圆曲面在模具造型中的应用

分析了Space-E CAD／CAM系统倒圆曲面功能的特点，并在此基础上，介绍了采用Space-E系统的倒圆曲面功能进行实际模具型面造型的方法。     

利津黄河大桥西塔大直径超深钻孔桩施工

利津黄河大桥为主跨310m的双塔预应力混凝土斜拉桥，塔高98m，其中西塔基础由28根直径1．5m、长达115m大直径钻孔桩组成。介绍了钻孔桩正循环钻孔的施工工艺。     

汽车现代诊断技术的发展趋势

车辆电子控制系统的故障诊断正向复杂化及高难度化的方向发展，各汽车厂家纷纷开发研制了自动诊断系统，这些诊断系统通常是由故障诊断工具和专家系统组成。本文探讨了它们各自的特点，并预测汽车故障诊断支援系统的发展趋势。