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以宁波火车南站枢纽改造工程临时铁路桥(宁波桥)为研究对象,探讨自重初应力对格构柱高墩-连续板梁桥的全模态和缩聚模态的影响。在考虑自重初应力与不考虑自重初应力2种情况下,分别采用子空间法和缩聚模态法,求得宁波桥包含局部振动的全局模态和仅考虑整体振动的缩聚模态。分析结果表明:自重初应力对宁波桥动力特性的影响主要体现在影响轴向受力构件的局部模态,对整体振动模态几乎没有影响;2种情况下局部振动模态的频率差别很大,振型也有所差异;而整体振动模态的固有频率几乎是一一对应相等,振型也是一一对应相同。该结论对恒载自重初应力较大的桥梁动力特性分析有指导意义。 相似文献
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Ad hoc网络中基于组播路由协议MAODV的改进 总被引:1,自引:0,他引:1
Ad hoc网络是由一组带有无线收发装置的移动终端组成的一个多跳的临时性自治系统.MAODV协议是MANET环境下的一种按需组播路由协议.提出了一种基于链路失效预测机制的MAODV协议的改进协议.采用该协议,时延略有增加,但分组投递率极大提高了,在整体上提高了网络的性能.通过仿真实验验证了协议的改进效果. 相似文献
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坡体变形是表征边坡稳定性最直观的指标。如何科学合理地解译其演化特征,对滑坡灾害预警防范具有重大的工程意义及科学价值。由于滑坡灾害的影响因素中,很多不确定因素都不可能完全准确地定量分析,只能从定性层面建立影响因素与坡体变形的关系,为了解决滑坡确定性预测方法中未考虑预测与数据误差的问题,量化滑坡点预测结果中的不确定因素的影响,依托滑坡坡表变形点预测方法,提出基于残差Bootstrap与GA-Elman神经网络的区间预测方法。相比于传统方法,通过变形伪数据集的建立、GA-Elman模型的迭代训练与总方差估计、ELM网络残差训练与随机误差方差估计等步骤创建的区间预测方法在预测可靠性、区间宽度、针对特殊变化坡体的预测灵活度等方面都有显著提升。利用Bootstrap重抽样模型、GA-Elman神经网络预测算法以及区间预测理论方法,建立基于Bootstrap和GA-Elman的滑坡变形区间预测模型。研究导致滑坡变形的不同影响因素、预测模型参数及置信区间等对于区间预测模型效果的影响,并运用到现场滑坡中。分析结果表明,所提出的方法可适用于现场滑坡,更好地将滑坡降雨等影响因素与坡体表观变形建立联系,为滑坡... 相似文献
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介绍Oracle spatial的基本概念,阐明在VB中使用OO40访问Oracle空间数据库的方法和过程,给出设计实例。 相似文献
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