隧道工程质量监督工作研究

为研究隧道工程质量监督工作,文章以天际岭隧道为例,对隧道工程建设各个阶段的关键问题进行了一系列研究.     

具有重组学习和混合变异的动态多种群粒子群优化算法

为解决粒子群优化算法中种群多样性与收敛性间的矛盾,提出一种具有重组学习和混合变异的动态多种群粒子群优化算法.该算法动态划分多种群并融入重构粒子作为引导因子,在增加种群多样性的同时保留优秀粒子的空间信息;在算法执行阶段对最优个体施加混合变异,基于时变概率实施反向学习策略或者邻域扰动操作,帮助粒子快速跳出局部困境,加强对附近区域内的精细搜索.基于14个多类型标准测试函数,并与其他的改进粒子群算法进行对比,验证了几种改进措施的有效性和叠加影响.为进一步探究概率性混合变异策略的敏感性,对变异方式及参数设置进行仿真实验,结果表明,所采用的极值扰动策略具有显著的优势,合理地控制学习强度可以充分发挥反向学习的作用,并给出影响参数的建议取值范围.实验结果还表明,所提出的算法能够更好地平衡种群的开发与勘探能力,提高求解精度和收敛性能.     

杂多酸锚锭金属希夫碱催化剂的制备及其催化性能

以Y型分子筛为载体,杂多酸为锚锭剂,希夫碱类金属配合物为活性组分合成非均相催化剂MnSalophen-HPA-Y,并利用红外、紫外漫反射、热重分析和XPS等技术对其结构进行了表征.将所制备催化剂用于催化分子氧环氧化环己烯合成环氧环己烷的反应体系,结果表明,杂多酸的表面修饰与隔离作用大大提高了催化剂的转化数.在环己烯 2 mL,异丁醛 5 mL,乙腈 20 mL,氧速 5 mL/min的条件下,优化出较佳反应时间8 h,较佳催化剂用量40 mg.循环使用6次后催化剂仍有较高的活性.     

工程项目经理选择的直觉模糊决策方法

项目经理选择的合适与否是决定工程项目能否成功的关键因素之一,但在实际决策中,由于问题本身的模糊性和不确定性,方案的准则值等参数具有不准确、不确定和不完全确定等特点,决策者难以给出准则值的确定值.为解决这一问题,基于直觉模糊集提出了一种解决问题的新方法,并建立了相应的模型.通过实例分析,表明该模型充分考虑了项目经理选择过程中的不确定性,并具有简单实用、易于理解的特点,为项目经理的选择提供了一种新的工具.     

硫等可浮流程在硫铁矿综合回收中的应用

亭子口枢纽李家嘴坝址左岸右滑坡体的稳定，成为该方案能否成立的关键，由于设计阶段限制，本文采用反分析方法取得稳定分析的力学参数，进行了建坝前、施工期及运行期的滑坡体稳定分析，并提出了相应处理方案。     

预应力钢桁架考虑布索位置的形状优化设计探讨

考虑了布索位置对于预应力钢桁架形状优化设计的影响,给出了预应力钢桁架考虑布索位置的结构形状优化设计的数学模型;导出了结构节点坐标灵敏度系数计算公式,并给出了相应的计算方法;就平行弦布索的预应力拱桁架结构进行了优化设计.     

约束混凝土几种有代表性应力——应变模型及其比较

材料模型是结构非线性计算机模拟分析的基础，而影响约束混凝土力学性能的因素众多，因此提出了相应的材料模型也很多。通过文献层面的分析比较，从众多约束混凝土模型中优选出其中六种加以介绍，并对各模型的应力——应变曲线进行了比较分析。     

代建项目双层委托代理模型分析

深入分析代建项目中政府、代建单位、承包单位三者之间的博弈关系是代建制成功实施的基础.运用博弈论与信息经济学中的委托代理理论,针对专业代建单位参与的代建项目,考虑各参与方的风险态度,分析了代建项目中的双层委托代理关系,构建了相应的模型.通过模型分析认为,对代建单位固定报酬的设置应考虑代建单位的保留效应、政府设置的分成比例、承包商的努力成本系数、代建单位的努力成本系数等因素,分成激励政策应考虑代建单位的努力成本系数、承包单位的努力成本系数和努力效果系数;对承包单位固定报酬的设置应考虑承包商的保留效应、努力成本系数、努力效果系数、政府让出的分成比例等因素,分成激励政策应同时考虑政府让出的分成比例、努力效果系数以及努力成本系数等因素.     

低周反复荷载下约束混凝土模型的比较研究

从众多约束混凝土应力-应变规律模型中优选出其中四种,部分改造并添加了滞回关系,将其分别加到基于纤维模型梁柱单元的三维空间框架非线性动力反应分析程序中,最后以R.Park等人的低周反复荷载下压弯柱的试验为校准基础,主要从构件层次进行了模拟、比较,分析了各种混凝土应力-应变关系模型中不同的骨线线取法和滞回规律取法对钢筋混凝土柱性能模拟效果的影响。     

种群熵启动反向学习的动态多种群粒子群算法

针对传统粒子群优化算法在求解复杂优化问题时容易陷入局部最优和停滞的问题,提出采用种群熵启动反向学习的动态多种群粒子群算法。借鉴狮群算法划分狮群的思想,采用动态多种群划分策略,将粒子划分成3个不同行为子群,对其实施不同的位置更新公式,保持粒子在搜索过程中的多样性;在迭代阶段,为避免算法早熟,构建了各维重心反向变异策略丰富变异备选个体,并结合种群熵指标进行种群状态评价适时启动变异策略,帮助粒子跳出局部最优。最后,通过8个基准测试函数与同种类6种经典和新型改进算法,在不同维度下进行测试对比。数值实验结果表明,改进策略显著提升了粒子群算法搜索能力,在搜索精度和搜索速度方面均优于其他对比算法。