基于BP神经网络的冲积河床桥墩局部冲刷深度预测模型

桥墩局部冲刷深度是确定桥墩基础埋深的重要依据,过大的冲刷是桥梁水毁的主要原因之一.利用神经网络和一些实测数据建立BP神经网络模型,进行冲刷深度的预测,用收集到的桥墩局部冲刷数据样本训练并测试BP神经网络模型.测试结果表明由BP神经网络模型得出的桥墩局部冲刷深度预测值与实测值比较吻合,说明该神经网络模型预测桥墩局部冲刷深度是可行的、有效的.     

一种基于马尔可夫链模拟样本的自适应重要样本法

在结构可靠性计算中,传统的重要样本法需要给出最大似然点即设计点.对于结构存在多个设计点的系统可靠性问题,重要样本法失去了普遍性,其效率和精度也随之降低.本文提出了一种适合于计算结构的系统可靠性的重要样本法,主要的改进在于根据Metropolis准则,构造马尔可夫链模拟样本,计算模拟样本的均值和标准方差,并结合重要抽样技术,计算结构的系统可靠性.此方法有效的改善了重要样本法在系统可靠性计算中的应用,并获得了较好的效率和精度.     

一种新的随机数生成法

文章在分析常用随机数生成法的基础上，提出了一种新的随机数生成法。     

基于成都市中心城区暴雨强度公式修订的暴雨样本优选研究

成都市中心城区暴雨强度公式修订工作完成于2015年,因国家监测站成都站2004年改址,该站点缺少近十年的降雨记录,而位于中心城区的其它三个区域气象监测站均有自2005年以来的完整降雨资料.现以国家监测站成都站暴雨样本为基础,通过对成都市中心城区与周边区域的降雨特性相关性分析,叠加降水特性变化相似区域降雨统计的类比分析,优选出了成都市中心城区暴雨强度公式修编的暴雨样本.论证结果表明国家监测站成都站续接金牛区税务局气象站的暴雨样本能较好地代表成都市区的降水规律,为成都市中心城区暴雨强度公式修编的最优暴雨样本.该方法对类似情况的暴雨样本选取具有一定的借鉴意义.     

通用汽车在华启动电芯样本研制与测试

近日，通用汽车中国公司在位于上海的前瞻技术科研中心正式启动了电芯样本及完整系统的研制与测试。基于这些新技术．通用汽车的研发人员及工程师将成功掌握有关开发性价比更高的下一代汽车电池系统的相关知识，助力公司加速汽车电气化的发展。     

美孚1号加岁了——Signum实验室不一样的样本分析

全球中高端乘用车润滑油行业领导者——埃克森美孚旗下全合成润滑油品牌美孚1号迎来其40周岁的生日。《轿车情报》受邀来到了位于闵行紫竹科技园的埃克森美孚上海研发中心。     

一维布朗运动样本图的维数性质

本文证明了一维布朗运动样本图的一条维数性质，即如果Ｘ：［０，∞］→Ｒ是布朗运动，则除去一零概率集以外。     

汽车道路行驶试验载荷谱样本长度确定方法的研究

文章结合汽车道路行驶试验中采集的载荷谱随机数据，就如何确定样本长度进行一些探讨。针对确定样本长度方法中存在的一些问题，通过比较分析提出新的设想和方法，并作出具体验证。     

公路运输量抽样调查方案的改进

针对我国现行公路运输量抽样调查方案存在的不足,并基于2008年和2013年交通运输部开展的两次大型抽样调查工作的实践,提出了基于双重抽样技术与样本轮换技术的我国公路运输量抽样调查方案的改进新思路.双重抽样的第一重抽样是每5年开展一次,为大型抽样调查活动,主要获取本周期的公路运输量基础数据;第二重抽样是后4年每年开展一次,为小型抽样调查活动,采用样本轮换技术,获取月度公路运输量数据.