基于大数据挖掘的深土井壁极限承载力模糊随机模型

为有效抵御地下结构工程中复杂多变的外荷载,提升深土井筒支护的安全可靠性,运用两淮矿区深厚冲积层井壁为原型,按相似性原理浇筑钢筋混凝土井壁模型,进行了大量钢筋混凝土井壁模型的极限承载力试验,结果发现影响井壁极限承载力的主要因素有混凝土抗压强度、厚径比和配筋率。其中,混凝土抗压强度对井壁承载力影响较为明显,配筋率影响较弱,但各影响因素在深厚冲积层实际工程中又伴随着不同程度的不确定性。针对深厚冲积层井筒施工过程中极限承载力及其影响因素的模糊随机性,以大量井壁试验和两淮矿区的钢筋混凝土井筒工程参数作为大数据样本集,分析结构材料、几何参数和计算模式的不确定分布情况,得到混凝土抗压强度、厚径比和配筋率的模糊随机分布规律。采用最大期望算法(EM)优化传统的大数据HMM挖掘模型,分别经过E步骤计算极大似然估计值和M步骤计算参数期望估计,改进后模型经过两次模糊随机过程,相比原算法具有误差小、效率高和收敛快等优点,更能满足实际地下工程中的不确定特性。基于改进后的大数据挖掘HMM算法,综合大数据环境下的材料性能、几何参数和计算模式的模糊随机分布,建立大数据挖掘井壁极限承载力模糊随机模型,实例证明该模型更加可靠合理,更具有工程实用价值。     

基于B/S框架的多校区教务管理系统的设计

随着信息技术的不断发展、校园网的普及和多校区的现状,传统的教务管理严重阻碍了教学质量和管理效率。基于B/S三层框架的教务管理系统的设计,将Web技术与管理技术相融合,属于交流互动性系统,既方便了师生信息查阅和使用,也使教务人员能够通过浏览器异地配置、统计和管理,提高了学习和工作效率。当然本系统还有一些不足之处有待改进。     

一种校园网的网络安全策略

随着网络攻击者知识的成熟以及攻击工具与手法的复杂多样，网络安全问题也日益突出起来，单纯的防火墙策略已无法满足网络安全的需要。为了更进一步提高网络安全，必须采用防火墙与入侵检测系统相结合的网络安全技术。另一方面，校园网网络服务平台一般是基于开放源代码软件的，故文中提出了采用Linux系统下IPtables包过滤＋Squid＆Socks代理服务器的防火墙体系和网络入侵检测系统Snort相结合的网络安全策略来增强校园网的安全，并详细地阐述了在校园网环境下如何实现该策略以及相关的关键技术。     

新型内容过滤防火墙的研究

传统的防火墙不能充分快速地进行内容过滤,这直接影响了防火墙的功能.在模式匹配算法中,BM算法是一种针对单模式匹配的算法,AC算法是基于有限自动机的多模式匹配算法,人们在长期使用过程中感到这两种算法都存在弊端且效率较低.为此,结合两种经典的模式匹配算法,寻求一种高效率的模式匹配方法,并把它移植到防火墙的网络层的内容过滤模块中,优化后的AC-BM算法比以往的两种算法在复杂度和效率上都有明显的改进,而且在网络层进行这样的高效过滤,不仅增加了防火墙的内容过滤的充分性,而且提高了防火墙的效率.     

南通地铁典型土层冻胀特性试验研究

冻土的冻胀特性是地铁隧道的重要资料,在-5℃,-10℃,-15℃下,针对南通地铁典型土层冻结黏土进行冻胀力和冻胀率的试验,获得冻胀程度随时间的变化规律,基于此,利用试验数据对传统冻胀率公式进行优化,改进后的公式运用在具体工程中的计算值能很好的拟合试验值,故能更有效表征南通地区地铁典型土层冻土的冻胀特性,可为南通地铁建设中冻结法隧道建井提供可靠资料。     

深厚冲积层冻结井筒可靠性的模糊随机灵敏度分析模型

可靠性灵敏度分析对深部地下工程的施工安全至关重要.在模糊随机可靠性理论的基础上,将常规的灵敏度分析模型进行模糊随机优化,获得模糊随机可靠性灵敏度的均值和标准差的数值计算模型.根据深厚冲积层冻结井筒结构抗力和荷载的模糊随机分析,综合考虑各变量参数的不确定性,建立土层埋深、冻结温度、混凝土抗压强度、土体含水量、井筒厚径比、冻结壁厚度和配筋率对深厚冲积层钢筋混凝土井筒结构可靠性的模糊随机灵敏度分析模型.工程算例表明,优化后的模糊随机灵敏度以模糊区间值表示各参数对钢筋混凝土冻结井筒整体结构可靠性的影响程度,比传统灵敏度的定值表征方式更具有工程合理性.此外,通过对比各参数的模糊随机灵敏度数值计算结果可知,影响深厚冲积层钢筋混凝土井筒可靠性的主要因素,按重要程度依次是土层埋深、冻结温度、混凝土抗压强度、土体含水量、井筒厚径比、冻结壁厚度和配筋率.同时,模糊随机灵敏度分析还具有正负符号特征,说明在实际工程中土层埋深、混凝土抗压强度、土体含水量、井筒厚径比和配筋率与井筒可靠性呈同向变化关系,而冻结温度和冻结壁厚度与井筒可靠性则呈反向变化关系.     

Dijkstra算法的一种高效率实现

Dijkstm提出单源点最短路径算法即计算一个节点到其他所有节点的最短路径.算法结构过于复杂且效率较低.采用最小堆对Dijkstra最短路径算法进行优化,优化后的算法比起经典算法在时间复杂度和空间复杂度上都有明显的提高.     

深厚冲积层钢筋混凝土外层井壁结构模糊随机有限元可靠性及灵敏度分析

基于模糊随机有限元的基本原理及方法,对结构失效函数和材料本构关系作等效模糊化处理,设定输入输出模糊随机变量,建立钢筋混凝土外层井壁结构的模糊随机有限元分析模型。利用ANSYS数值计算外层井壁结构的模糊随机有限元可靠性,结果表明:由于综合考虑到各变量参数的不确定性,获得的模糊随机有限元可靠性相比常规的有限元可靠性总体偏低,其结果更能反映实际工况。此外,模糊随机有限元可靠性以区间值表征不同井段的可靠程度,较常规可靠性的定值表现方法更具工程针对性。模糊随机有限元灵敏度分析发现:影响外层井壁结构可靠性的重要因素依次是井壁冻结压力、混凝土抗压强度和厚径比。通过ANSYS灵敏度散点图可指明主要输入变量的变动对输出变量的影响程度以及变量需改动的大致区间范围。     

基于RBF模糊神经网络模型的深厚冲积层立井冻结压力分析与预测

针对丁集矿井壁冻结压力进行不同监测水平的现场实测,发现冻结压力随时间和环境而变化,受层位深度、岩土含水率、冻结壁平均厚度和平均温度等因素的影响,具有明显的不确定性,以变异系数表征其不确定程度。在此基础上优化传统的RBF神经网络,把变异系数引入模糊中心值和权值学习策略中,建立深厚冲积层井壁冻结压力预测模型。该模型以层位深度、含水率、冻结壁平均厚度和平均温度为输入信息量,区分黏土层与钙质黏土层,采用两淮地区7只井筒33个监测水平的样本数据进行训练学习,最后通过口孜东矿井壁冻结压力预测分析进行模型验证。结果表明:现场实测值与预测值拟合度好,模型算法高效,精度合理,为两淮地区深厚冲积层立井冻结压力的分析与预测提供可靠依据。     

深厚冲积层冻结井筒外层井壁结构可靠性分析

双层高强钢筋混凝土井壁是我国深厚表土层冻结法凿井中的主要支护结构,为了优化冻结井筒高强井壁可靠性设计,采用概率极限状态设计方法替代传统的容许应力设计法,以丁集矿副井外层井壁501 m层位为研究对象,用ANSYS有限元程序对深厚冲积层冻结井筒外层井壁结构的可靠性进行分析。结果表明:有限元模拟得出该层位外壁的可靠性指标为2.98,与JC法理论计算结果基本相符。外层井壁可靠性影响因素按重要程度依次为冻结压力、混凝土轴心抗压强度、厚径比和配筋率。