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耗能减震层对框架-核心筒结构的减震效果及其影响分析 总被引:1,自引:0,他引:1
本文分析了加强层和3种不同耗能减震层对框架-核心筒结构的减震效果,以顶点位移为目标对单个粘滞耗能减震层的最佳布置位置进行了研究,并分析了粘滞环带耗能构件对结构性能的影响。分析结果表明,耗能减震层比加强层更能有效地控制结构的地震反应;单个耗能减震层宜布置在结构的中部0.5H~0.6H处;粘滞环带耗能构件能有效减小结构的位移和内力。 相似文献
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为了测量数据中心网络的单向时延,针对数据中心网络高带宽低延迟的特点,提出了分布式有损差分聚合( Dis-tributed Lossy Difference Aggregator,D-LDA)测量方法。该方法在有损差分聚合算法的基础上,能够测量网络中任意端到端的单向时延,并且增强了对大数据量报文的处理能力,且架构灵活,扩展性好。开发了实际的测量系统进行实验,系统采用FourInOne分布式框架和基于Java的B/S架构。测试结果显示该方法计算效率高,CPU占用率低,占用带宽小,可以广泛地用于数据中心网络进行性能监测。 相似文献
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大多数先前的事件共指消解模型都属于成对相似度模型,通过编码两个事件提及的表示并计算相似度来判断是否共指。但是,当两个事件提及在文档内出现的位置接近时,编码其中一个事件提及的上下文表示会引入另一事件的信息,从而降低模型的性能。针对此问题,提出了一种基于核心句的端到端事件共指消解模型(End-to-end Event Coreference Resolution Based on Core Sentence, ECR-CS),该模型自动抽取事件信息并按照预先设置好的模板为每个事件提及构造核心句,利用核心句的表示代替事件提及的表示。由于核心句中只包含单个事件的信息,因此所提模型可以在编码事件表示时消除其他事件信息的干扰。此外,受到事件信息抽取工具的性能限制,构造的核心句可能会丢失事件的部分重要信息,提出利用事件在文档中的上下文表示来进行出弥补。所提模型引入了一种门控机制,将上下文嵌入向量分解为分别与核心句嵌入向量平行和正交的两个分量,平行分量可以认为是与核心句信息维度相同的信息,正交分量则是核心句中不包含的新信息。通过上下文信息和核心句信息的相关度,控制正交分量中被用来补充核心句中缺失的重要... 相似文献
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上海世博文化中心是2010上海世博会永久性场馆之一,其主体结构由沿环向的36榀悬臂长度不一的钢桁架和矩形钢管混凝土内框架组成。结构六层为悬挑钢结构楼盖,易引起人致振动问题。对采用调谐质量阻尼器(TMD)进行人致振动控制的上海世博文化中心进行了大量的计算分析和现场实测。结果表明结构各榀桁架的竖向共振频率处于2.5-3.0Hz之间;当人以2.0Hz的频率正常行走时,结构竖向振动较小,TMD基本无影响;而当人以结构竖向共振频率快速走动或奔跑时,TMD能有效减小结构的竖向振动响应,减振效率约为15%。这对长悬臂空间结构的舒适度问题和采用TMD进行人致振动控制问题的研究具有参考借鉴意义 相似文献
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框架-核心筒结构耗能减震层的减震效果分析 总被引:3,自引:3,他引:0
本文提出了耗能减震层的概念,对比分析了在地震作用下普通框筒结构、带加强层的框筒结构和带耗能减震层的框筒结构的抗震性能和构件的内力变化.计算结果表明,在对结构位移控制效果接近的情况下,采用加强层的结构不仅增大了基底剪力和弯矩,而且框架柱的内力在加强层附近产生突变,而采用耗能减震层能有效地减小这些变化,与前者相比,大大提高了结构的抗震性能. 相似文献
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相较于问答等经典的自然语言处理任务,脚本事件预测并未受到广泛关注。脚本事件预测旨在通过给定的上下文事件对未来事件进行准确预测,进而为后续可能发生的事件作出相应部署。为此,其研究具有重要意义,需要进行归纳与总结。针对脚本事件预测任务,首先给出脚本事件预测的基本概念;然后,梳理分析了事件表征中论元构成和事件表示学习两个子任务,其中事件表示学习从嵌入编码和语义增强两个方面叙述;接着,又以脚本建模方法为主线,从事件对、事件链、事件图以及结合型建模四个角度对其进行总结;并且,对现有模型进行测试,分析各类模型效果;最后,总结当前研究存在的问题,并展望未来可能的研究方向。 相似文献
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事件共指消解任务主要是判断不同事件提及是否指向同一件事件。事件共指消解不仅能有效缓解事件抽取任务中存在的信息冗余问题,而且为事件内容补全提供了有效途径。尽管许多学者利用深度学习方法对事件共指消解进行了大量研究。但是大部分事件共指消解模型中仍然存在显式信息表示不足、论元噪声引入以及共指事件分布稀疏等问题。针对上述问题,提出了一种利用显式论元信息和重构事件链的端到端事件共指消解方法。首先,使用名为OneIE事件抽取模型提取事件的触发词和论元以获取事件的结构化信息;随后,使用Transformer编码器对事件提及上下文进行表示,并将置信分数引入论元信息编码以缓解其可能带来的误差传递;同时,采用门控机制对论元在触发词的水平和垂直方向上的信息进行分解,并根据论元和触发词的相关系数融合两个方向的信息,过滤论元中的噪声;然后,使用前馈网络计算事件提及对共指得分;最后,通过重构事件链验证事件提及的合法性以纠正由共指事件稀疏性带来的模型训练结果偏差。为了验证方法的有效性,本文基于数据集ACE2005进行实验。结果表明,本文模型在端到端事件共指消解任务上具有一定的先进性,其中CoNLL和AVG指标平均高出基线模型5.67%和6.24%。 相似文献
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为了提高数据中心网络单向时延测量精度,更好地满足性能监测需求,用软件的方式实现有损差分聚合测量方法,以求只需发送少量控制报文就能测量任意端到端的单向时延,并消除丢包对时延结果产生的影响。设计搭建数据中心仿真环境进行实验,结果表明,该测量方法可以获得微秒级的精度结果,跟常用的测量方法相比可降低对网络的影响,部署代价低且使用方便。 相似文献
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针对侦察数据与作战规则库中规则条件进行有效匹配的现实需求,提出了一种实用性较强的模糊匹配算法。首先,分析了作战规则的描述形式,研究了应用作战规则的典型过程;其次,结合实际问题的特征,提出了应用区间估计的方法计算侦察数值与既定数值的贴近度;然后,参考所设贴近度阈值,应用绝对值差积法计算了侦察数据与规则库中各规则条件的匹配度,并依据匹配度最大最优原则实现了侦察数据与规则库中规则条件的有效匹配;最后,通过算例验证了该方法的有效性,为后续相关工作的开展提供了借鉴。 相似文献