三榀高性能钢－混凝土组合楼板激励响应互相关分析

基于研发的空气调频激励装置,以三榀高性能钢－混凝土组合楼板模型激励响应动力特性试验测试为基础,通过构建榀－榀互相关函数分析模式,进行了该类型组合楼板结构的加速度激励响应和位移激励响应榀－榀互相关分析。研究表明,组合楼板榀与榀之间的加速度响应与位移响应激励过程由瞬态、稳态和衰减三个阶段组成。在瞬态阶段、稳态阶段和衰减阶段的阶段性互相关系数大小不一,互相关分布规律不同。瞬态阶段互相关性表现出稳定的抛物线分布规律;稳态阶段互相关分布规律呈现平滑的抛物线分布状态;衰减阶段互相关性均表现出榔头型分布规律。     

基于多层注意力机制—柔性AC算法的机器人路径规划

针对行动者—评论家（AC）算法存在的经验学习样本维度高、策略梯度模型鲁棒性低等问题,依据多代理系统的信息协作优势,构建注意力机制网络并作为代理体,引入多层并行注意力机制网络模型对AC算法进行改进,提出一种基于多层并行注意力机制的柔性AC算法。将其用于解决动态未知环境下的机器人路径规划问题,可增强行动者的策略梯度鲁棒性并降低评论家的回归误差,实现机器人路径规划最优方案的快速收敛。实验结果表明,该算法有效克服机器人路径规划的局部最优,具有计算速度快、稳定收敛的优点。     

基于信号相位搜索的WSN节点定位算法

节点定位是无线传感器网络（wireless sensor network,WSN）研究的热点问题之一,基于信号相位信息与物理距离间的关系提出了基于信号相位搜索的WSN节点定位算法。该算法首先根据节点间信号相位信息,基于余弦相似性算法原理构建目标函数,将WSN节点定位问题转换为目标函数最优解搜索问题;然后基于质心定位算法原理确定搜索初始像素单元;最后利用梯度下降法替代逐像素单元的遍历搜索,在不影响定位精度情况下进一步提高定位效率,减小定位功耗。仿真实验结果表明,该算法的各项指标良好,适用于WSN的节点定位。     

一种基于卷积神经网络的疲劳驾驶检测方法

疲劳驾驶检测具有重要的警示作用,对检测方法的准确性和实时性均有较高要求。为此,提出了一种基于卷积神经网络的疲劳驾驶检测方法。首先,针对车内特定使用环境,对MTCNN算法进行了加速优化,在保证高准确率的同时检测速度提升高达27倍。其次,在实现人脸特征点精确定位基础上,提出了一种基于稀少特征点快速准确提取目标区域图像的ERFP（extracting images based on rare feature points）方法。再次,利用构建的眼、嘴数据集EMSD（eye and mouth state date sets）完成了眼、嘴部状态分类模型的训练。最终,利用训练得到的模型,结合相应的判定算法,实现了疲劳驾驶的检测判定。实验结果表明,该方法在实车环境下对瞌睡和哈欠行为的判定准确率均达到了96%以上,且每秒可完成约50帧图像的检测,具备良好的实时性。     

生物质炭对气态挥发性有机污染物的吸附性能及机理

为探究生物质炭对气态有机污染物的吸附能力及作用机理,以核桃壳和椰子壳为原料制备生物质炭.采用元素分析仪、傅里叶红外光谱仪、Boehm滴定和比表面积及孔隙率分析仪分析生物质炭理化特征,并利用吸附柱实验考察生物质炭对气态挥发性有机污染物(苯和甲苯)的吸附行为.结果表明:相同制备条件下,椰壳生物质炭吸附性能高于核桃壳生物质炭.在实验温度范围内(400~700℃),随着制备温度的升高,生物质炭吸附性能增大.低温下制备的生物质炭(400℃)吸附行为符合准二级动力学模型,高温下制备的生物质炭(700℃)的吸附过程符合准一级动力学模型.在吸附温度30℃时,生物质炭对苯和甲苯的等温吸附过程符合Toth模型,计算得到生物质炭最大的理论饱和吸附量为18.98 mg/g苯和61.73 mg/g甲苯.生物质炭的表面酸性官能团和孔道结构在吸附过程中起关键作用,影响吸附质在生物质炭的表面吸附和粒内扩散吸附过程.     

高校朋辈辅导的差异化策略研究——基于北京本科院校大学生朋辈辅导员工作情况的调查分析

本文基于对北京本科院校大学生朋辈辅导员工作情况的问卷调查,发现在共性基础上存在着差异,211院校的学生以及各类院校中有过学生干部经历的学生对于学生工作以及朋辈辅导员工作更为积极乐观,所以学生工作需要结合院校类型,给予更多的学生以学生管理工作的锻炼成长机会.     

An ICPSO-RBFNN nonlinear inversion for electrical resistivity imaging

To improve the global search ability and imaging quality of electrical resistivity imaging(ERI) inversion, a two-stage learning ICPSO algorithm of radial basis function neural network(RBFNN) based on information criterion(IC) and particle swarm optimization(PSO) is presented. In the proposed method, IC is applied to obtain the hidden layer structure by calculating the optimal IC value automatically and PSO algorithm is used to optimize the centers and widths of the radial basis functions in the hidden layer. Meanwhile, impacts of different information criteria to the inversion results are compared, and an implementation of the proposed ICPSO algorithm is given. The optimized neural network has one hidden layer with 261 nodes selected by AKAIKE's information criterion(AIC) and it is trained on 32 data sets and tested on another 8 synthetic data sets. Two complex synthetic examples are used to verify the feasibility and effectiveness of the proposed method with two learning stages. The results show that the proposed method has better performance and higher imaging quality than three-layer and four-layer back propagation neural networks(BPNNs) and traditional least square(LS) inversion.     

“徽派”与“扬气” ——徽州与扬州传统建筑装饰差异性研究

装饰一直都作为建筑不可或缺的组成部分,它给予建筑美学特征,又赋予建筑文化、历史、社会、宗教等象征意义。本文针对徽州建筑,以及徽州文化、经济影响至深的扬州传统建筑,通过分析比较,挖掘不同的地域文化、不同的历史信息、不同的建筑文化。通过装饰对比,研究徽州与扬州传统建筑的互融与差异,揭示徽派建筑与江浙建筑的内在联系。     

地震计标定及特性分析应用研究

地震计的参数是进行地震波形反演、地震震级确定的基本资料,其性能指标影响着地震数据产出的质量。地震计标定时,初始点位置的选取直接影响对仪器性能好坏的判断。本文以某水库地震监测台网中1个台站标定为例,通过检验和测定地震计标定过程中通频带平坦程度、三分向幅度响应一致性、频带范围、周期阻尼等参数,详细讨论了标定过程中起始点位置的选择原则及影响周期、阻尼计算结果的因素。     

水下无线传感器网络自适应转发协议

针对水下传感器网络延时长、网络拓扑动态变化的问题,提出一种三维水下无线传感器网络自适应转发协议AFP(adaptive forwarding protocol)。AFP采用自适应方法获得转发概率与转发区域,让转发区域内与上一跳转发节点距离相对远,且与上一跳节点与目的节点的矢量方向相对近的节点以高概率转发分组,从而减少了转播冗余和冲突,提高了转播效率。应用NS-2仿真软件对协议的性能进行仿真,仿真结果表明:与VBF协议相比,AFP提高了分组投递率、减少了端对端延迟,证明了AFP在水下无线传感器网络环境下工作的可行性和有效性。