爆炸排淤填石法中淤泥的本构模型

以爆炸排淤填石法为背景 ,对不同应变率阶段淤泥的本构模型进行了分析 ,利用ANSYS/LS-DYNA动态有限元分析程序对所选择的模型进行验证和确认。计算和分析结果表明 :在形成爆炸空腔的高应变率阶段 ,淤泥表现为理想不可压缩流体的性质 ;在小药量小抵抗线条件下 ,甚至在淤泥自重作用下的较低应变率变形阶段 ,其黏性效应也可以忽略不计。     

对数字化改革与转型的思考

数字化转型和数字化改革是当前地方发展和改革中提出的新理念。从形式上看,数字化转型表现为社会各子系统基于数字技术建立的各种应用场景,数字化改革则是运用数字化技术、思维和认知对治理的体制机制、组织架构、流程手段等进行全方位、系统性重塑。如何进一步理解数字化转型与改革的根本内涵,需要从复杂社会系统的演变与治理上来思考,这里做简要讨论。     

基于SRAM的通用存算一体架构平台在物联网中的应用

最近,存算一体(IMC)架构引起了广泛关注,并被认为有望成为突破冯诺依曼瓶颈的新型计算机架构,特别是在数据密集型(data-intensive)计算中能够带来显著的性能和功耗优势.其中,基于SRAM的IMC架构方案也被大量研究与应用.该文在一款基于SRAM的通用存算一体架构平台——DM-IMCA的基础上,探索IMC架构在物联网领域中的应用价值.具体来说,该文选取了物联网中包括信息安全、二值神经网络和图像处理在内的多个轻量级数据密集型应用,对算法进行分析或拆分,并将关键算法映射到DM-IMCA中的SRAM中,以达到加速应用计算的目的.实验结果显示,与基于传统冯诺依曼架构的基准系统相比,利用DM-IMCA来实现物联网中的轻量级计算密集型应用,可获得高达24倍的计算加速比.     

基于大数据深度学习的输电塔结构抗风易损性评估

为了有效预测输电网系统在强风作用下的响应，并开展高效精准的性能评估，文章提出了基于深度学习模型的风致易损性评估框架。以某具备健康监测系统的输电塔结构为例，首先对监测数据进行清洗和重构，通过大数据深度学习建立荷载输入和响应输出的等效映射模型，然后通过数值模拟生成灾害强度均匀的风场数据并由深度学习模型预测输电塔关键杆件响应，计算不同性能水准的易损性曲线。研究结果表明，经训练的深度学习模型可以涵盖实际工程中存在的各类不确定性因素，有效映射复杂风环境下输电塔结构的动力响应。提出的框架方法可以避免单纯通过数值模型制备大量动态响应数据，更高效地进行输电网系统风致易损性评估。     

论软件系统复合架构设计与应用

软件系统常用的架构设计有很多种,如B/S架构、C/S架构、分层架构、MVC架构、面向对象的架构、面向构件的架构、面向服务的架构等。实际应用中,一个系统往往会同时使用多种架构设计,称为复合架构。本文以某市政府采购系统项目为例,根据自己在项目中的实践论述分析了复合架构设计与应用。政府采购系统采用B/S架构开发,其中政府采购监督管理平台、政府采购项目管理平台、基础库建设采用了面向构件的架构设计,数据服务采用了面向服务的架构。     

SIL验证与安全仪表系统的优化设计

安全仪表功能(SIF)回路是为了降低特定场景的安全风险而设置的,定级报告中SIF回路的功能描述是工艺设计的完整逻辑要求,包含关键动作及附件动作。安全完整性等级(SIL)验证属于概率学领域研究范畴,影响失效率的因素多且复杂。如果SIL验证无法通过,将造成大量的设计变更,浪费工程投资,影响工期。设计人员应关注SIL定级报告中关键动作的识别、要求平均失效概率以及SIF回路架构的约束。按照文中方法优化测量元件、逻辑控制器、执行元件及辅助元件的设计,可增加通过验证的概率。在没有预验证及安全要求规格书时,可以参考文中典型可通过SIL验证的SIF回路的经验架构进行优化设计,以减少工程变更。     

碳纤维喷射混凝土硫酸盐冻损伤分析

为了研究碳纤维混凝土硫酸盐冻侵蚀损伤，以川藏铁路喷射纤维混凝土工程环境为依托进行室内盐冻试验，盐冻最低、最高温度设置为(-37.12、17℃)，(-32.12、12℃)，(-25.12、5℃)，(-20.12、0℃)，硫酸盐质量分数分别为5%、7.5%、10%，纤维体积分数分别为0、0.10%、0.20%、0.24%、0.30%。通过宏观强度试验结果和微观分析可知，随着硫酸盐浓度的增加，碳纤维混凝土损伤越严重。与普通混凝土相比，碳纤维混凝土能够有效阻止开裂，其中0.3%的体积分数为最佳掺量。通过微观分析，揭示碳纤维在混凝土结构内起到类似梁的作用机制，并据此建立损伤模型。     

基于像素偏转模型和机器学习的室外图像天空像素检测

图像中的天空区域对于基于视觉的地面机器人导航具有重要意义,为了识别图像中的天空部分,本文提出了一种基于像素偏转模型的BP神经网络天空识别方法.首先,制作天空图像集和非天空图像集,天空图像集由各种天气情况下的天空提取而成,非天空图像集由非天空的景物构成,主要包括建筑、汽车、树木、植物等;其次,使用提出的像素偏转模型提取天空图像集和非天空图像集的像素特征并进行处理,对天空像素点和非天空像素点进行标注,利用BP神经网络对像素特征进行训练,得到权重文件;最后,使用得到的权重文件进行天空的识别.为了更好的说明本文算法和模型的优越性,使用本文算法与Otsu算法、YeHu算法、Graph-cut算法和Mask-Rcnn算法模型进行了比较,并设计了两组组对比实验,第一组实验进行识别效果的主观评价,第二组实验利用CamVid数据集的天空类进行算法精度的定量分析.