不同因素影响下混凝土立柱爆破效果的模型试验研究

钢筋混凝土建（构）筑物爆破拆除过程中,混凝土立柱最终的破碎效果不仅与炸药单耗、孔网参数等有关,还与立柱的受力状态有关。为研究截面应力和单位面积炸药量对不同强度混凝土立柱破碎效果的影响,利用自主研制的力学试验系统进行了15组爆破试验,从碎块筛分和分形维数两方面分析爆破效果。结果表明:对于相同强度的试件,截面应力一定时,随着单位面积炸药量的增加,分形维数整体上不断递增;但单位面积炸药量超过0.18 kg/m²后,增势有所放缓,截面应力为2 MPa和4 MPa的立柱趋势变化最为明显。单位面积炸药量一定时,随着截面应力的增加,碎块分形维数不断增大,当单位面积炸药量小于0.15 kg/m²时,0~2 MPa之间的截面应力增加会对分形维数有一定的抑制作用;当单位面积炸药量大于0.15 kg/m²时,截面应力的增加对分形维数起到促进作用。可为拆除爆破中的参数设计及优化提供理论依据,达到了控制爆破危害、改善爆破效果的目的。     

对接圆柱壳结构的频响函数子结构混合建模方法研究

以建立精确的对接圆柱壳结构动力学模型为目标,为解决对接圆柱壳结构实验模型存在的界面转角自由度信息缺失的问题,提出了频响函数子结构混合建模方法,采用界面刚性等效方法进行界面转角自由度信息的近似估计,并将其与有限元频响结果进行对比分析,验证了该方法在圆柱壳结构中的计算精度。同时,根据子结构频响函数获取方式、界面自由度的不同,采用子结构频响函数综合方法进行多种工况下的混合建模。结合对接圆柱壳结构的振动特性,对比分析不同工况下的混合建模结果。结果表明：考虑界面转角自由度信息后,可有效提高对接圆柱壳结构的混合建模精度。     

中美信息安全意识培养模式的比较研究

文章通过对中美信息安全意识的培养模式进行比较研究,借鉴美国在该领域内的先进理念和经验,分析我国在该领域内存在的问题,对于促进全民信息安全意识的提升具有长远的意义。     

非线性系统的多模型DMC解耦设计

针对工业生产过程大多为多输入多输出非线性系统,干扰因素多,耦合作用强,常规控制方法难以获得满意控制效果的特.提出一种基于动态矩阵控制(DMC)的多模型控制方法,采用误差指标切换函数作为切换准则,根据其最小值来选择与实际最接近模型,并将基于此模型的控制器切换为当前控制器.结合目标函数解耦方法,在模型中考虑其他通道输入对当...     

独立学院软件工程特色专业建设探索

独立学院在经历快速发展后,为了能更好地形成自身的办学特色,必须要加强专业建设。文章主要阐述集美大学诚毅学院如何通过校企合作,建设软件工程特色专业,推进教学内容和课程体系的改革、师资队伍建设、推行新的教学方法和手段,完善人才创新和实践能力培养体系。     

具有行业特色的计算机类专业建设

高职教育的任务决定了人才培养目标要符合职业岗位的要求。文章提出计算机类专业建设必须注重行业特色,设置与行业相关的专业,构筑与行业融合的专业人才培养方案。并总结了实践遇到的若干问题,为其他职业院校专业建设提供借鉴。     

小波混沌神经网络的研究与应用

混沌神经网络已被证明是解决组合优化问题的有效工具,但单一化的退火因子无法同时满足准确性和速度性两方面要求,因此改变传统的混沌方式以提高搜索速度和精度就变得尤为重要.文中将Sigmoid函数转化为小波函数可以有效地解决该问题,通过将Sigmoid函数转化为Mexican hat小波函数,以及引入Shannon小波和Sigmoid函数加和组成的非单调激励函数这两种方式,提高了搜索效率和准确度,并用这两种新的模型对两种优化问题进行仿真.仿真结果表明小波混沌神经网络无论在全局最优解的搜索效率还是精确度上都明显优于传统的混沌神经网络.可知将小波函数引入混沌神经网络是极具研究潜力的.     

一种基于SFP树的快速关联规则挖掘算法

对于传统的FP-Growth算法而言,当事务数据库D很大时,构造基于内存的FP树可能是不现实的.针对此问题,提出了一种基于样本事务数据库的SFP算法.该方法对事务数据库D进行随机抽样,得到样本数据库S,此时以比指定的支持度min_sup小的支持度(min_sup')在S中挖掘频繁项集L',根据求得的频繁项集L',在剩余的数据库D-S中求得L'中各事务的支持数,这在大多数情况下就可以求得所有的频繁项集,但是有时可能会漏掉一些.这时可以对D进行二次扫描以发现漏掉的频繁项集.该算法大多数情况下只需要对数据库进行一次扫描,最坏情况下也只需要对数据库进行二次扫描.当把效率放在首位时,比如计算密集事务数据库的频繁项集时,SFP算法尤其合适.     

一种消除中文分词中交集型歧义的方法

切分速度和精度是中文分词系统的两个主要性能指标.针对传统的中文分词中出现的分词速度慢和分词精度不高的问题,采用了双层hash结构的词典机制来提升分词的速度,对于匹配结果中出现的交集型歧义字段,通过互信息的方法来消除,以提高分词精度.并对该分词系统进行了实现.通过与传统的中文分词系统的分词速度以及分词效果的对比,发现该系统在分词速度和精度上都有所进步,从而取得较好的分词效果.     

加入领域先验知识的产生式情感分类模型

情感分类是通过分析数据中的情感信息,来预测数据所传递的情感倾向.其中结合语言学词典与产生式分类器构造带有先验知识的分类模型,是一类重要的研究课题.通过研究情感词的领域性和不同权重的特性,提出了一种新的融入情感先验知识的情感分类方法.通过自动分析构造领域相关的情感词及其权重信息,将其作为情感先验知识,融入到产生式分类模型...