基于监督学习的轨道车辆车轴裂纹扩展预测方法研究

传统裂纹扩展分析需要精确的数学模型以及校准参数,但现实中的复杂形状裂纹扩展过程难以进行精准建模,而通过有限元软件对裂纹扩展过程进行分析需大量的运算时间。因此,文章提出了基于监督学习的轨道车辆车轴裂纹扩展方法,该方法无需进行数学建模,可通过结构健康监测数据以及初始裂纹数据直接预测裂纹的扩展趋势。经验证,该方法预测准确率较高,能够较好地拟合裂纹扩展趋势。     

列车振动荷载下锚索预应力现场监测及数值分析

振动会引起基坑加固系统中锚索预应力的损失,影响基坑稳定性,而有关列车振动荷载对锚索预应力的实际影响还未见报道。因此,分析列车振动对深大基坑围护结构中锚索预应力的影响,具有重大理论意义和实际指导意义。以石家庄六线隧道明挖段紧邻京广铁路深大基坑预应力锚索加固体系为工程背景,采用现场监测的方法,分析实际工程环境下,列车振动荷载引起的锚索预应力损失;采用Flac-3D软件进行数值分析,进一步印证列车振动荷载对锚索预应力的影响。综合考虑既有线路运行性质和基坑使用周期,提出限速(不超过80 km/h为宜)通过明挖基坑区段,尽早施作隧道主体结构,减小基坑暴露时间的合理化建议。以减小锚索预应力损失,提高基坑加固效果,保证基坑安全与稳定。     

地铁隧道下穿淤泥地层工法比选及技术探讨

以广州地铁4号线南延段地铁隧道下穿深厚淤泥层为背景,从方案论证、管片特殊设计以及软基加固等几个方面进行比选和优化,解决淤泥地层盾构隧道偏心受压和工后隧道沉降量大的问题。得出如下结论:淤泥层区间设计应优先选用盾构法,在淤泥层深厚区域结合周边环境及车站选型选用大盾构可降低总成本,减少后期地铁保护难度;在欠固结、存在滑移趋势的淤泥层中应特别重视偏心受压对盾构管片的影响,可通过增加管片配筋提高抗弯、抗裂性能,通过增设变形缝提高结构柔度等措施提高管片受力状况及耐久性。     

改进的道岔智能故障诊断系统建模研究

铁路系统转辙机维修方式仍沿用故障修模式,无法提高故障排除速度和准确性,提出利用改进遗传算法优化贝叶斯网络的方法建立故障诊断模型。利用遗传算法搜索能力强,不易陷入局部最优的特点,采用连接矩阵代替网络结构的编码方式,通过修改适应度函数、更新遗传操作方式、修正非法图等方法改进遗传算法,最终解决贝叶斯网络结构学习算法容易缩小搜索空间及易陷入局部最优的缺点。最后利用标准Asia网络验证本文算法比K2和GA算法有更好的搜索结果和更快的收敛速度,以道岔失去表示故障为例验证改进算法对转辙机故障诊断的优越性。     

交际策略的理论研究及其教学方法

本从理论和实践两个方面对交际策略进行了较为全面的论述。首先阐述了交际能力和策略能力的关系，比较了交际策略和学习策略的区别。然后介绍了交际策略的十种定义，并指出是如何从不同的角度加以定义的。接着评析了交际策略的三种较有代表性的模式和各种模式的优缺点。最后在此基础上，从宏观和微观两方面对交际策略的教授提出了相应的建议。     

不同治则方药对拟血管性痴呆鼠学习与记忆的作用

目的　探讨不同治则方药对拟血管性痴呆鼠学习与记忆能力的影响及其临床意义。方法　建立血管性痴呆模型 ,通过跳台试验测试其学习与记忆的能力并观测不同治则方药的作用。结果　用药组中健脑益智口服液组与涤痰汤组较金匮肾气丸组及桃红四物汤组能显著提高拟血管性痴呆鼠学习与记忆的能力 (P <0 .0 5 )。健脑益智口服液组与涤痰汤组之间无显著性差异 (P >0 .0 5 ) ,金匮肾气丸组与桃红四物汤组之间无显著性差异 (P>0 .0 5 )。结论　血管性痴呆的中医证侯可能以痰浊蒙蔽清窍为主 ,提示临床治疗血管性痴呆以涤痰开窍为主。     

A methodology for identifying similar days in air traffic flow management initiative planning

This article describes a methodology for selecting days that are comparable in terms of the conditions faced during air traffic flow management initiative planning. This methodology includes the use of specific data sources, specific features of calendar days defined using these data sources, and the application of a specific form of classification and then cluster analysis. The application of this methodology will produce results that enable historical analysis of the use of initiatives and evaluation of the relative success of different courses of action. Several challenges are overcome here including the need to identify the appropriate machine learning algorithms to apply, to quantify the differences between calendar days, to select features describing days, to obtain appropriate raw data, and to evaluate results in a meaningful way. These challenges are overcome via a review of relevant literature, the identification and trial of several useful models and data sets, and careful application of methods. For example, the cluster analysis that ultimately selects sets of similar days uses a distance metric based on variable importance measures from a separate classification model of observed initiatives. The methodology defined here is applied to the New York area, although it could be applied by other researchers to other areas.     

改善小型高速艇总体性能的措施研究

结合某项产品的设计论证和船模试验,对小型高速艇的总体性能进行了研究,提出了减小船体阻力、改善耐波性和减小船体振动的若干措施。     

Image segmentation based on competitive learning

lmage segment is a primat.‘y step in image analysis of unexploded ordnance (UXO) detection by ground penetrating radar (GPR) sensor which is accompanied with a lot of noises and other elements that affect the recognition of real target size. In this paper we bring forward a new theory, that is, we look the weight sets as target vector sets which is the new cues in semi-automatic segmentation to form the final image segmentation. The experiment results show that the measure size of target with our method is much smaller than the size with other methods and close to the real size of target.     

研究性学习在英语教学中的探索

研究性学习是一种新的学习方式,它鼓励学生在学习过程中运用所学知识和技能亲自去体验和实践,进行创造性、发现性的学习,从而提高综合运用所学知识解决实际问题的能力．文章提出在大学美语教学中,更要充分发挥研究性学习的特点,提高学生的英语综合运用能力．