广义第二类Stirling数S3（n，n—tk）的一个公式

根据广义第二类Stirling数的定义,得到一个有关第二类Stirling数S3（n,n—tk）的公式。     

基于减法聚类模糊神经网络高速公路混沌控制

研究了基于减法聚类的高速公路混沌系统模糊神经网络控制方法.提出通过数据挖掘技术建立交通流混沌控制器知识库的思想,设计了以密度、上游流量和最大李亚普诺夫指数作为输入,红灯时间作为输出的T-S模糊神经网络混沌控制器.采用减法聚类确定控制器结构提取模糊规则、控制器初始参数;应用模糊神经网络方法对控制器参数进行优化;结合遗传算法对聚类半径进行优化.仿真实验分析了该控制方法的控制效果,证明了该混沌控制方法的有效性.     

膨胀土石灰改性后的力学性质的试验研究

介绍对成都膨胀土性粘土用石灰改性后的力学性质。在系统研究原状土的工程性质的基础上，做了不同含水量与不同掺灰量的胀缩、变形、强度等试验。试验结果表明改性土的强度有很大的提高，胀缩性得以改善，同时得出了最佳掺灰量与粘聚力的关系。     

PWM技术在音频放大器中的应用

文章介绍了基于PWM技术的音频D类功率放大器原理和专用IC的结构、功能特性。所设计的D类音频功率放大器效率达到88％，失真度小于0．5％(THD N)，具有优良的品质，是音频功放的发展方向。     

基于高速公路自然驾驶数据的自动驾驶车辆跟驰智能性评价模型

为解决当前自动驾驶车辆跟驰智能性评价中存在的以主观评价为主、缺少微观驾驶行为数据支撑的问题,以高速公路自然驾驶数据为基础,从自动驾驶车辆与人工驾驶车辆驾驶行为一致性的角度出发,构建自动驾驶车辆跟驰智能性评价模型。首先,通过无人机视频拍摄和图像处理,获取了国内18个省份部分高速公路上的高精度车辆轨迹,利用K-means聚类方法提取了15 446组稳定跟驰数据。然后,采用描述性统计方法对速度、加速度、跟车间距及跟车时距等指标进行分析。通过Gamma分布拟合不同速度下的跟车间距,以不同速度下跟车间距众数为中心,将跟车间距按照样本量的70%、20%、10%划分为与人工驾驶车辆驾驶行为一致性较好、一般、较差等3种情况,以此为基础建立自动驾驶车辆跟驰智能性评价模型。最后,通过自动驾驶车辆跟驰试验,证明所建模型适用于自动驾驶车辆跟驰智能性评价,相比既有研究,该模型的特点是能基于全过程、微观跟驰行为数据对自动驾驶车辆做出综合的量化评价。这表明基于自然驾驶数据与驾驶行为一致性构建的模型能客观、量化评价自动驾驶车辆跟驰行为,可用于自动驾驶车辆跟驰行为研究与技术参数设计。     

轻型桥面吊机拆除大跨径T型刚构悬臂段施工技术

本文以位于水源保护区范围内的四类危桥拆除为背景。从安全、环保、工期、经济等方面对比了大跨径T型刚构桥梁悬臂节段的三种拆除方案,并选用自主设计的移动挂篮式轻型桥面吊机为工艺的混凝土切割方案。通过对比Midas Civil和ANSYS的结构变形和内力分析结果与实桥拆除时应力监控数据,论证了该方案为一种比较高效的危桥拆除工艺,并叙述了拆除施工中的控制要点,以期为同类型旧桥拆除施工提供参考。     

边坡监测中FCM聚类算法的应用研究

利用模糊聚类分析方法将边坡进行安全等级分类,在提高变形监测效率的基础上可降低工作量。FCM聚类分析算法更具科学性,是理论最为完善且应用较多的算法。利用边坡的坡角、高度、边坡所处的水文地质条件作为影响边坡稳定的影响指标,来对边坡监测点的安全等级分类,从而降低工作量,提高工作效率。     

政治与消费在文学类像中的合谋——《猎杀“红十月”号》的畅销元素探析

文章以美国当代著名小说家汤姆·克兰西的代表作《猎杀"红十月"号》为研究对象,从畅销背后的政治内驱力和畅销背后的商业助推力两个方面探寻小说畅销的原因,展现了政治与消费在文学类像中的巨大合力。     

基于地基回弹因素的盾构隧道管片上浮预测

针对软弱地层盾构隧道管片脱出盾尾后出现的上浮问题,分析盾构施工过程中管片上浮的诱因,得出软弱地层中管片的上浮主要是地层应力重分布产生的地基回弹力引起的。在此基础上建立隧道开挖动态模型,分析隧道上浮量变化规律以及地层特性对管片上浮量的影响规律,得出地层弹性模量和管片上浮量呈一定的指数关系,且弹性模量对管片上浮量的影响远大于地层黏聚力和内摩擦角。通过力平衡理论计算盾构开挖引起的地层回弹力、管片上浮量以及隧道上浮影响的地层高度范围,并通过对珠江狮子洋工程管片上浮量的计算与实测对比,证明该公式的合理性,为盾构隧道工程中考虑地基抗力引起的管片上浮量预测提供一种新的方法。     

基于车流特征分区算法的地磁传感器单节点车速估计

地磁车辆检测器是近年来兴起的新型交通流信息检测技术,而利用单节点检测数据完成车速估计是该技术研究的重点之一. 本文首先对地磁车辆检测技术予以简要介绍,然后基于对道路车辆车长分布规律的分析,在合理假设的前提下,提出了车流特征分区的车速估计算法. 该算法充分考虑实际应用中各类车型组成情况,应用最大类间方差法实现大型车与小型车的分类,基于城市道路小型车居多且车长分布集中的特点,仅利用小型车通过时间检测数据完成对平均车速的估计. 最后,选取实际路段开展试验,并基于Matlab平台对该算法进行了验证. 结果表明,本文提出的车流特征分区算法稳定性好,平均准确率达到85％以上.