浅析高层建筑施工质量控制

城市的发展使城市建设主体渐渐转变成高层建筑。它对城市来说虽然可以提高城市的土地的使用效率,但是相应的也会产生一些问题。高层建筑可以给更多的人提供生存空间和享受空间,但是在建设施工中,高层建筑的施工安全也更容易出现事故,本文从关注高层建筑的质量问题着手,分析建筑在施工前期、建筑施工和建筑装修等的施工工序中的安全问题,涵盖建筑施工的管理和施工两个方面,以期高层建筑施工做到质量与安全的双赢。     

浅谈钢结构施工技术

我国钢结构在高耸结构、超高层结构中的应用近年来已非常广泛,由于其良好的抗震性能,渐渐成为超高层结构的主流。近年来大量的钢结构工业厂房、住宅小区、高层建筑、桥梁相继出现,取代了传统的砖混结构、混凝土框架结构建筑。在钢结构广泛应用的大环境下,熟悉和掌握钢结构工程施工技术及相关知识,在当前整个建筑行业都显得尤为重要。本文介绍了钢结构厂房和高层建筑钢结构的施工技术。     

试论智能电网下的继电保护技术

从继电保护在智能电网中的重要作用和意义入手,介绍了智能电网继电保护的构成及核心技术,并探讨了智能电网环境下继电保护技术的变革与提升。     

浅谈CIMS工程网络支持技术

本文简述了CIMS的组成并探讨了CIMS的重要支持技术CIMS网络。分别对CIMS网络的作用和网络协议作了相应的介入,在此基础上总结了互联网机构的选择等建网技术。     

基于多Agent强化学习的多站点CSPS系统的协作Look-ahead控制

研究多站点传送带给料生产加工站(Conveyor-serviced production station, CSPS)系统的最优控制问题, 其优化目标是通过合理选择每个CSPS的Look-ahead控制策略, 实现整个系统的工件处理率最大.本文首先根据多Agent系统的反应扩散思想, 对每个Agent的原始性能函数进行改进, 引入了具有扩散功能的局域信息交互项(原始项看作具有反应功能); 并运用性能势理论, 构建一种适用于平均和折扣两种性能准则的Wolf-PHC多Agent学习算法, 以求解决策时刻不同步的多站点的协作Look-ahead控制策略. 最后,论文通过仿真实验验证了该算法的有效性,学习结果表明, 通过性能函数的改进,各工作站的负载平衡性得到改善, 整个系统的工件处理率也明显提高.     

三元水滑石负载的硫化纳米零价铁对铀的高效去除与机理研究

纳米零价铁材料(NZVI)被广泛用于环境中放射性核素U(VI)的去除,但是单纯的NZVI存在稳定性差、去除效果差等不足。本研究结合表面钝化技术与负载技术制备得到Ca-Mg-Al水滑石负载的硫化纳米零价铁材料(CMAL-SNZVI),并将其用于U(VI)的高效去除。结合宏观试验与光谱分析表征得到的结果表明, CMAL-SNZVI材料具有出色的理化性质与较高的活性,对水溶液中U(VI)的去除具有优良的效果,在2h内可以达到反应平衡,且最大吸附量可达175.7 mg·g–1。CMAL-SNZVI对U(VI)的去除主要是由吸附过程与氧化还原反应相结合的方式:吸附过程中U(VI)与材料中的CMAL基底、SNZVI的表层通过内层表面络合作用结合;还原过程中材料的NZVI内核将U(VI)还原成低毒难溶的U(IV)后去除。CMAL-SNZVI可为NZVI材料的改性方法提供新的研究方向,同时,CMAL-SNZVI在污染物去除方面表现优异,可以作为出色的环境修复材料。     

半Markov决策过程折扣模型与平均模型之间的关系

首先分别在折扣代价与平均代价性能准则下,讨论了一类半M arkov决策问题.基于性能势方法,导出了由最优平稳策略所满足的最优性方程.然后讨论了两种模型之间的关系,表明了平均模型的有关结论,可以通过对折扣模型相应结论取折扣因子趋于零时的极限来得到.     

基于状态聚类的多站点CSPS系统的协同控制方法

单站点传送带给料加工站（Conveyor-serviced production station,CSPS）系统中,可运用强化学习对状态——行动空间进行有效探索,以搜索近似最优的前视距离控制策略.但是多站点CSPS系统的协同控制问题中,系统状态空间的大小会随着站点个数的增加和缓存库容量的增加而成指数形式（或几何级数）增长,从而导致维数灾,影响学习算法的收敛速度和优化效果.为此,本文在站点局域信息交互机制的基础上引入状态聚类的方法,以减小每个站点学习空间的大小和复杂性.首先,将多个站点看作相对独立的学习主体,且各自仅考虑邻近下游站点的缓存库的状态并纳入其性能值学习过程;其次,将原状态空间划分成多个不相交的子集,每个子集用一个抽象状态表示,然后,建立基于状态聚类的多站点反馈式Q学习算法.通过该方法,可在抽象状态空间上对各站点的前视距离策略进行优化学习,以寻求整个系统的生产率最大.仿真实验结果说明,与一般的多站点反馈式Q学习方法相比,基于状态聚类的多站点反馈式Q学习方法不仅具有收敛速度快的优点,而且还在一定程度上提高了系统生产率.     

面向混合属性数据集的改进半监督FCM聚类方法

针对混合属性数据集聚类精度低的问题,本文提出一种基于改进距离度量的半监督模糊均值聚类（Fuzzy C-means,FCM）算法.首先,在数据集中针对类别属性进行预处理,并设置相应的相异度阈值;将传统聚类距离度量与改进的Jaccard距离度量结合,确定混合属性数据集的距离度量函数;最后,将所得距离度量函数与传统半监督FCM算法相结合,并在滚动轴承的不同复合故障数据的特征集中进行聚类.实验表明,该算法能在含无序属性的混合属性数据集的聚类中取得更好的聚类效果.