NUMERICAL STUDY ON SORET-EFFECT AND DUFOUR-EFFECT FOR DOUBLE-DIFFUSIVE NATURAL CONVECTION IN POROUS ENCLOSURE

The influences of Soret effect and Dufour effect on the natural convection and heat and mass transfer for a porous enclosure were investigated by means of the penalty finite element method. Numerical results indicate that the Soret and Dufour effects have significant influences on heat and mass transfer in the presence of large temperature gradient and concentration gradient.     

Establishing a System for Food Recalls to Protect Food Quality and Safety in China

There are no explicit laws concerning food recalls in China; moreover, some related regulations have weaknesses. China should first create a system of laws and regulations governing food recalls, establish a system to recall defective food, and strengthen administrative and legal remedial mechanisms related to consumer rights.     

基于神经网络的基坑紧邻环境多因素预测

随着高层建筑的增多与地下空间的大范围开发,基坑工程不断增加的深度与规模都对紧邻环境造成了巨大挑战,而有效预测能提前发现工程的安全隐患。为了预测深基坑工程开挖时地表沉降、地铁结构位移、坑外土体测斜三类紧邻环境的监测数据,同时降低数据在获取过程中受到的噪声影响,提出了小波分析－长短时记忆神经网络（ＷＡ-ＬＳＴＭ）模型。该模型使用排列熵算法选择最优预测天数,同时以皮尔逊相关性分析结果为依据选用不同的输入组合,考虑了输入项之间的相关性大小。实验使用上海徐家汇中心深基坑工程的监测数据进行验证,结果表明,ＷＡ-ＬＳＴＭ（双因素）模型对原数据的趋势性上还原程度较高,是一种高精度、高时效、更符合理论变化趋势的环境预测模型。     

基于ＢＰ神经网络的黄河内蒙古河段过流能力预测

黄河内蒙古河段过流能力是黄河上游水沙调控的重要影响因素,也是制约其自身健康发展以及沿岸社会发展需求的瓶颈。通过建立黄河内蒙古河段平滩流量ＢＰ神经网络模型,模拟平滩流量与来水来沙之间的非线性特征,并与滞后响应模型进行比较。结果表明,ＢＰ神经网络模型在考虑来水来沙条件累积作用的基础上,综合考虑了汛期和非汛期的来水来沙条件,数据拟合和预测方面达到较高的精度,综合评价的4个指标值均为最优,在模拟和预测黄河内蒙古河段平滩流量随来水来沙的调整过程中,具有较高的实用价值。     

摩阻对混凝土压缩试件受力状态影响分析

为研究混凝土压缩试验中钢压板与试件间摩阻对混凝土受压状态的影响,采用Ｎａｊａｒ损伤理论方法,基于ＣＤＰ模型建立了混凝土棱柱体和立方体单轴压缩的数值模型。分析了混凝土试块破坏特征和应力应变分布状态,绘制受压过程应力－应变曲线。计算结果表明,混凝土试件单轴压缩时弹性阶段受摩擦力影响相对较小,棱柱体峰值应力随着摩擦系数增大而减小,峰值应变则随之增大;立方体峰值应力和峰值应变均随着摩擦系数增大而增大。棱柱体和立方体的竖向应力和应变沿高度和宽度分布随着摩擦系数的增大越不均匀,当摩擦系数不大于0．5时,在棱柱体中间位置粘贴应变片所测得竖向应变与理想状态较为接近。采用数值模拟方法可有效分析混凝土压缩试件在摩阻作用下的受力状态,研究结论可为混凝土单轴压缩试验提供理论支撑。