一种舰用橡胶减振器疲劳寿命预测方法研究

针对橡胶减振器在舰船设备应用中常伴随着不可预见的疲劳失效问题,对舰用BE-300型橡胶减振器疲劳寿命预测方法进行了研究。基于连续介质力学理论,通过开展橡胶材料拉伸疲劳试验,建立了减振器橡胶材料的疲劳寿命预测模型;根据减振器橡胶材料的单轴拉伸和单轴压缩试验数据拟合结果,选择2阶多项式本构模型进行了橡胶减振器的有限元仿真;根据有限元仿真计算结果提取了橡胶减振器的最大主应力分量,结合橡胶材料疲劳寿命模型预测了橡胶减振器的疲劳寿命。研究结果表明:选取不同的疲劳损伤参量所得到的寿命预测结果并不相同,以等效应变为损伤参量对橡胶减振器寿命进行预测得到的结果与实际情况较为符合,该方法可用来预测舰用橡胶减振器的疲劳寿命。     

湖南湘潭通报某燃气公司“3.20”有限空间事故

2020年3月28日,湖南省湘潭市安委办通报了湘潭县星熠燃气有限公司“3·20”事故。通报原文如下:2020年3月20日15:40左右,湘潭星熠燃气有限公司(以下简称“星熠燃气”)对液化气储罐清污除锈作业时,造成2人(粟某、61岁,宋某、56岁)死亡。     

河北上苏庄建筑遗产分析和保护研究

从河北蔚县上苏庄形态空间布局入手,通过分别分析上苏庄建筑遗产分布,以及建筑风貌分类、重要空间节点分析、民居类型分析等进行村落整体真实性保护规划,从而在历史村落保护与更新过程中,在保留传统历史风貌与文化氛围的基础上,创造更加舒适的村落公共空间,构建融合村落历史和现代元素的活动与体验空间,让人和历史村落建立更多互动关系,从历史、当下和未来的时间序列中感受到人文与自然的螺旋式发展轨迹,保护村落的真实性,从而传递出场所特有的精神内涵而获得归属感以及认同感。     

改进Elman神经网络在短期热负荷预测中的应用

热电厂的短期热负荷预测在城市集中供暖中起着至关重要的作用,直接影响热电厂的经济效益和热能利用率。电厂的短期热负荷一般采用神经网络预测模型进行预测,而BP神经网络应用最为广泛。Elman神经网络算法在BP神经网络基础上加入了承接层,作为一步延时算子,实现记忆能力,使系统具备适应时变能力,增强系统全局稳定性。但Elman神经网络算法模型的构造依然需要大量样本的支撑,而且输入层的变量多,导致预测时间依然很长,收敛速度慢。该文在Elman神经网络预测前,进行了相关系数预处理和对样本中异常值的平均化预处理,通过数据归一化运算,使Elman神经网络输入层变量大幅减少。仿真实验表明,改进的Elman神经网络算法使预测模型快速寻优,减少预测时间的同时明显提高预测精度。     

基于启发式BP算法的软件缺陷预测模型

针对软件缺陷预测时缺陷数据集中存在的类别分布不平衡问题，结合上采样算法SMOTE与Edited Nearest Neighbor (ENN) 数据清洗策略，提出了一种基于启发式BP神经网络算法的软件缺陷预测模型。模型中采用上采样算法SMOTE增加少数类样本以改善项目中的数据不平衡状况，并针对采样后数据噪声问题进行ENN数据清洗，结合基于启发式学习的模拟退火算法改进四层BP神经网络后建立分类预测模型，在AEEEM数据库上使用交叉验证对提出的方案进行性能评估，结果表明所提出的算法能够有效提高模型在预测类不平衡数据时的分类准确度。     

完备度量空间上不动点定理的推广及应用

Banach在1922年证明了完备度量空间上压缩映射不动点的存在性。通过对Banach不动点定理条件的研究,给出了Banach压缩映像原理的推广,并提出Banach不动点定理在存在唯一性方面的应用。     

利用空间面-面叠置分析实现在线地理数据的信息挖掘

介绍了在大数据的环境下,从Internet上获取在线的地理信息数据,以空间叠置分析为技术方法,对多个专题的POI进行聚类、凸包分析得到聚集面后进行叠置分析.叠置分析通过地理空间的区域多重地理对象(如学校、商场和医疗机构)进行交(intersect)、并(union)和差(Erase)等运算,得到新的多边形区域,使这些新的区域满足多个特定条件.程序的实验选择了住房选址问题,通过空间叠置分析确定符合目标条件(住房附近有学校、超市和医院)的特定区域,从而对购房行为进行指导,缩小选房范围,提高住房选址效率.程序运算结果在电子地图中显示,地图中显示的主要数据为地理底图和polygon(面)、marker(标记)等地理对象.     

基于三维胞元空间的MA双向并行路由算法

针对传统移动代理(MA)在监测无线传感器网络(WSNs)的感兴趣信息时产生的延迟较大和能耗较多问题,提出了基于三维胞元空间的MA双向并行(3D-BPMA)路由算法.3D-BPMA将MA与传统的客户/服务器(c/S)模式相结合,在胞元内利用C/S模式搜集信息,在单层胞元系统和路由器与路由器之间采用MA双向并行的策略进行传输.仿真结果表明:3D-BPMA与LCF,DSG-MIP算法相比减少了平均响应时间和网络平均能耗,提高了MA发送率.