混凝土板受冲切承载力计算方法探讨

基于试验构件的冲切机理和受力特征,采用刚塑性模型和双剪应力三参数强度理论,对四边支承钢筋混凝土矩形板在矩形受力荷载作用下的冲切承载力进行极限分析,求得混凝土板冲切承载力的理论计算公式.在此基础上,考虑混凝土板中抗弯纵向钢筋的作用,提出混凝土板极限冲切承载力的建议计算公式.与试验数据比较表明,该公式的计算结果与试验结果吻合良好.     

基于Ohde理论的群桩极限端阻力计算公式

为从理论上探讨群桩中桩-土-桩的相互作用,分析该作用对群桩端阻力形成机理的影响,以建立在压缩机理之上的适用于单桩端阻力分析的Ohde理论为基础,提出了无黏性土中群桩极限端阻力的计算模式,据此分别推导出了群桩中边桩和中桩的极限端阻力理论计算公式.该公式能够定量反映桩距、桩径、桩端的入土深度和桩端以下土层的物理力学性质等因素对极限端阻力的影响,计算得到的群桩极限端阻力随相对桩距(桩距与桩径之比)减小而增加的规律与模型试验的实测结果基本一致.     

透视4R理论在中职体育课程课堂教学改革实践中的价值

从体育课堂教学改革为切入点,将多尔4R理论中值得借鉴的部份引入我国当前中职体育课堂教学改革实践,透视、分析了4R理论在生成性中职体育课程课堂教学改革实践中的价值,目的在于拓宽课程理论工作者的理论视野,来推动中职体育课程改革的发展进程。探寻其在体育课堂教学改革中的价值,无论是在理论的探索方面,还是在体育课堂教学改革实践方面,都将会对中职体育教学改革产生积极而深远的影响。     

基于不确定信息条件下的多属性群组决策评价模型

建筑安全管理的复杂性要求将决策者的知识和经验有效结合以利于做出正确的决策判断.逼近理想解排序方法(TOPSIS)作为一种实用且有效地处理多属性决策问题的方法被广泛地应用到建设管理领域.将该方法与灰数理论相结合,通过建立不确定信息条件下的多属性群组决策模型来进行建筑安全绩效评价.首先采用区间型灰数矩阵描述专家评价信息的不确定性;其次引入线性变换函数对灰数评价矩阵进行规范化处理以改善评价信息偏差问题,并采用明可夫斯基距离函数来克服传统TOPSIS方法中初始权重影响过大的缺陷;最后结合建筑安全绩效评价实例证明该模型算法的科学性和有效性,并易于拓展到类似决策评价中.     

基于小波分形技术的发动机曲轴轴承故障特征分析

为提取柴油发动机曲轴轴承振动信号的故障特征,采用小波分形技术,对发动机加速振动信号进行分解和各层低频带信号重构,计算并比较了各重构信号的分形维数.结果表明,曲轴轴承磨损故障最佳诊断部位为缸体与油底接合处右侧及缸体正下方油底壳处;最佳转速为1800r/min、2100r/min;小波分解后特定层的时域重构信号的分形维数,能够敏感反应柴油机曲轴轴承的技术状态,有效提取曲轴轴承的故障特征.     

BODA对混凝土砌块抗压强度的影响试验研究

为研究BODA(burned ox dung ash)对混凝土自保温砌块抗压强度的影响.参照GB11968-2006《蒸压加气混凝土砌块》标准,制作了两组成分不同的试件,用万能压力机测试了试件的强度,并用电子显微镜检测了两组试件的微观结构.试验结果表明:加有BODA的混凝土砌块立方体抗压强度、轴心抗压强度要比未加的试件高.电镜扫描试验结果表明加有BODA的混凝土砌块内部孔结构分布均匀,孔内填充物程度较高,密实度高,骨料相和胶结相之间无裂缝,BODA与水泥二次反应所生成的水泥石成分起到了一种较好的连接作用.     

基于TRIZ理论的并联机构技术成熟度预测

应用基于TRIZ理论的产品技术成熟度预测技术和基于该技术开发的产品技术成熟度预测软件TMMS对我国并联机构技术成熟度进行了预测,得出其尚处于婴儿期前期,产品市场化的条件还不成熟,企业对该技术的投入较大,以进行型综合、解耦等方面研究的预测结果.     

改进的协同粒子群优化算法

针对协同粒子群优化算法存在停滞,不能保证收敛到局部或全局最优值的问题,提出一种改进的协同粒子群优化算法(CCPSO-Hk),该算法将混沌理论引入协同粒子群算法(Chaos PSO)中,利用混沌运动的随机性、遍历性和规律性等改善了协同粒子群算法(Cooperate Particle Swarm Optimization)的性能.通过仿真验证算法的有效性.     

一种求解网损因子的新方法

从耗散功率转归理论所提出的支路功率损耗公式出发,分别针对考虑与不考虑节点注入无功功率对有功功率损耗的影响两种情况下,推导出了用于求解系统总的有功损耗、各节点应当分摊到的有功损耗、节点网损因子的新公式。与传统求解方法相比,该方法完全依靠支路的参数,物理含义清晰,更易于计算。     

高等智能·机制主义·信息转换

提出了一种全新的人工智能研究方法,称为第4方法,或“机制主义”方法,从智能生成的共性核心机制入手探讨智能的本质. 结果发现,在一般情形下,智能生成的共性核心机制表现为“信息—知识—智能转换”. 进一步研究发现,知识是一个生态系统,它从欠成熟的经验性知识生长为成熟的规范性知识,再进一步生长为过成熟的常识性知识. 可以证明,此前互不相容的结构主义、功能主义、行为主义3种国际主流方法分别是机制主义方法在不同知识状态下相辅相成的特例,于是在“机制主义”框架内实现了和谐的统一,从而形成了人工智能的统一理论. 更有意义的是,还可以证明,机制主义方法更一般的表述是“信息转换”,它是研究高等智能(AI)的有效方法,与物理学的质量转换和能量转换同样重要.