基于反应谱的近断层地震动潜在破坏作用分析

为了提供修订抗震规范的依据,基于弹性和非弹性加速度、速度、位移反应谱以及相应的动力系数谱、非弹性与弹性加速度比值谱,分析了近断层与远场地震动潜在破坏作用的差别,并与我国规范的设计谱比较.结果表明:近断层双脉冲型地震动的反应谱谱值最高,与其它类型地震动相比,约高7倍,潜在破坏作用最大;引起A+B类场地反应谱谱值较高的原因主要是地震动的高峰值,引起C+D类场地反应谱谱值较高的原因是地震动的高峰值及中长周期动力系数谱谱值的增大;当考虑近断层脉冲型地震动影响时,我国抗震规范规定的特征周期值偏于不安全.     

CdIn_2S_4光催化降解亚甲基蓝的试验

以CdIn2S4为光催化剂,钨灯模拟可见光,探讨其对活性染料亚甲基蓝的光催化降解过程.考察了光照时间、催化剂用量、亚甲基蓝的初始浓度、反应体系的pH值和温度以及光强对光催化过程的影响.结果表明：对于4mg/L的亚甲基蓝溶液,200W钨灯照射下,CdIn2S4的用量为0.04g/L,pH为3.0,1.5h内其降解率可达97.83%.温度对反应影响很小.     

结构随机振动有限元/边界元法声学数值仿真

建立了结构振动的有限元模型和声学分析的边界元模型,基于边界元法推导了声学响应函数的计算公式,利用声学响应函数和激励谱密度推导了设计域点响应声压的自谱密度函数.以平板稳态振动声辐射为研究算例,计算了1~200 Hz的声学频率响应函数,并计算了系统受常谱密度和变谱密度随机载荷激励的声学响应.理论推导和实例结果表明,基于边界元法的声学响应函数可有效的求解随机声场.     

中国汽车市场中的“R值规律”及应用分析

针对中国汽车市场未来的容量问题,根据汽车发展先导国的经验（即新车注册数与R值都存在一定的关联）,通过回归分析,建立了新车注册数和R值之间的经验模型.讨论经验模型的使用范围,对其进行适当的分段处理,发展成为汽车容量预测模型,使其能够针对中国不同地区经济发展状况运用不同的预测参数.运用这套预测模型,给出了中国乘用车未来10年的汽车需求量.     

荷麻溪大桥动力特性与地震反应谱分析

为检验双塔单索部分斜拉桥的抗震性能,建立荷麻溪大桥的动力特性分析力学模型,运用有限元方法进行动力特性与地震反应谱分析.采用标准反应谱作为输入的谱曲线,分别考虑纵向、横向和竖向输入下该桥的地震响应,研究地震作用下结构的内力和变形,分析该桥的抗震性能.结构动力特性分析表明:荷麻溪大桥的1阶主振型为对称竖弯,因此大桥受竖向地震响应很大;大桥的2阶振型为纵移,在纵向地震作用下,桥墩和主梁连接处将产生较大的弯矩和剪力.     

现浇箱梁张拉施工工艺控制

在施工过程中,对预应力张拉实行有效的质量控制,可以确保预应力体系的质量和桥梁的工程质量。结合石环公路308互通立交桥工程,研究并总结预应力现浇箱粱张拉施工的工艺控制,对施工实践有一定的参考价值。     

一种基于整数小波变换的彩色图像盲水印技术

提出了一种在静止的彩色图像中嵌入盲水印的鲁棒算法,用彩色图像作为数字水印的载体,将有意义的二值图像作为水印图像,利用人类视觉系统(HVS)特性,综合考虑水印的鲁棒性和不可见性,将水印信息嵌入到小波分解的低频域(LLn),通过理论分析和实验结果证明:算法满足水印的抗JPEG压缩攻击、复杂度较低、实用性较强、对原图的影响较小,具有可行性和有效性等特点。     

基于神经网络的公路边坡稳定性实时判断

为了实现对非粘性土公路边坡的稳定性实时预警,采用神经网络方法建立了公路边坡稳定性安全系数Fs和变形值的关系模型,该方法克服了Fs不能实时获取的弊端,由实时测量的变形值计算出Fs,并通过Fs实现无粘性土公路边坡稳定性的实时预警,避免了传统实时预警方法中需要根据经验设定各种变形值阈值的问题.对某无粘性土公路边坡的实验研究表明,神经网络模型计算精度优于其他经验模型,且能够满足工程实时监测的需要.      

基于CVaR准则的闭环供应链决策模型与协调策略

为了刻画零售商风险厌恶程度对供应链订货决策和收益的影响,分析次品返修再销售与回收再制造的效果,运用博弈论和条件风险值(CVaR)准则,对随机需求下由风险中性生产商和风险厌恶零售商组成的闭环供应链,构建了分散式决策模型和集中式决策模型;基于合同理论,提出了协调闭环供应链的利润共享合同.研究结果表明:分散式决策订货量小于集中式决策订货量;零售商为风险厌恶型的两类决策模型是其为风险中性时对应模型的拓展,而经典报童模型是本文分散式决策模型的特例;利润共享合同可实现闭环供应链的协调和生产商与零售商双赢.零售商越厌恶风险,其订货量越低;产品合格率越低,订货量越多;这2种情况下生产商、零售商和供应链的收益都将下降.      

融合序列形态学算子的城区LiDAR滤波方法

为解决单一形态学算子在LiDAR数据滤波中的准确性和自动识别问题,提出了一种融合序列形态学算子的城区LiDAR滤波方法.在顾及多种形态学算子优势互补特性和LiDAR不同地物数据特点的基础上,首先利用形态学开运算及白top-hat变换剔除低粗差噪声和树木、汽车、电力线等小型地物,然后利用形态学梯度查找大型建筑物边缘,最后利用连通性分析和二值形态学重建方法剔除大型建筑物,获得准确的地面与地物分类点.使用ISPRS提供的不同复杂度9组城区测试数据进行实验,结果表明,本文方法的Ⅰ类、Ⅱ类及总误差均值分别达到6.90%、3.33%和5.44%,整体分类与自动识别性能优于常规滤波算法.