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型钢翼缘狗骨式削弱在型钢混凝土节点的作用 总被引:1,自引:0,他引:1
为了防止地震时型钢混凝土节点核心区发生剪切破坏以及梁柱连接焊缝发生脆性断裂,提出对型钢混凝土节点核心区附近梁端型钢的上、下翼缘采取狗骨式削弱,并系统研究翼缘削弱对提高型钢混凝土节点抗震性能的作用.研究表明,由于在梁端型钢翼缘采取狗骨式削弱,不仅能够将塑性铰控制在梁型钢削弱的位置,从而有效地降低了节点核心区所受的剪力以及梁柱连接焊缝的应力;而且能够改善节点塑性铰区的转动能力和抗剪性能,提高节点的延性和耗能能力. 相似文献
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复杂多相流体体系相渗特征曲线是认识多相流体在多孔介质中的渗流机理和进行数值模拟及油气藏开采动态预测的基础.利用非稳定法实验原理,采用室内实验获取非稳定驱替过程的压力历史和各相的生产资料,根据非线性参数识别技术,通过LMF算法和最优控制算法来实现相对渗透率特征参数变化步长的自动调节,使模拟压力拟合非稳定流实验的压力历史数据,解决了复杂多相流体渗流相渗特征参数的识别问题,由此获得的相对渗透率曲线不但快速、饱和度范围宽、曲线形态好,而且消除了常规方法假设条件带来的结果误差.非线性参数识别结果和试验结果具有较好的一致性,证明了方法的可靠性. 相似文献
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随着人口老龄化和科技的发展,助老机器人在家庭中的应用越来越广泛。除日常功能外,及时发现老年人所处异常状态进而对老年人实现即时救助,也成为助老机器人必不可少的一项重要智能。针对助老机器人服务对象异常行为发现这一重要问题,从位置、动作特征信息融合的角度对其进行研究。首先,对老年人的位置和动作特征进行提取,建立基于DAEI的动作特征模型;然后,利用SLAM地图的位置信息和动作图像局部二阶相对矩生成特征向量;最后,通过改进的FCM算法对特征向量进行聚类。实验结果表明了该方法的可行性。 相似文献
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集中计费全省集中后,内控中要求了对集中计费中欠费和预存的对账,济宁分公司根据在本地网计费中的对账经验,建立模型方案,实现对账的无差异。并以某月数据举例验证方案及模型的正确性。 相似文献
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在大规模P2P文件共享系统中,搜索效率往往直接决定了网络的可扩展性.洪泛机制广泛应用于非结构化P2P文件共享系统中,尽管它在内容搜索方面有很高的效率,但同时产生了大量的冗余消息,严重制约了网络的可扩展性.为了能够在保持较高查询成功率的同时大大减少查询开销,本文提出一种新的基于朋友关系的搜索策略FbSearch.FbSearch在搜索过程中,优先把查询消息转发给朋友节点,若失效再按照BFS机制广播查询.实验结果表明:FbSearch稳定高效,能够在大幅度降低搜索开销的同时,保持较高的查询成功率. 相似文献
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为得到卫星搭载的高速跨阻运算放大器在星载环境中长时间工作后的性能变化情况,对3款增益带宽积大于1GHz的高速跨阻放大器芯片关键特征参数的电离总剂量损伤特性及变化规律进行了试验研究。辐照试验在60Co γ射线源上采用高温加速评估的方法完成,辐照到放大器芯片上的剂量率为0.3~0.5Gy(Si)/s。分析了放大器芯片输出偏置、输出噪声和带宽等关键电参数在辐照前后及高温(85℃±6℃)退火前后的特性,讨论了引起电参数变化的机理。结果表明,经过两轮150Gy(Si)剂量辐照及高温退火后,放大器芯片的输出偏置和输出噪声水平无明显变化,时域脉冲响应正常,-3dB带宽减小了3%左右。带宽为3款高速跨阻放大器芯片的辐射敏感参数,其变化与电离辐射在SiO2/Si界面引起正电荷建立和界面态直接相关。辐照后的芯片仍然能够满足高带宽测试情况下的需求,150Gy(Si)为电参数和功能合格的累积剂量。 相似文献
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时序动态网络在静态网络基础上综合了时间属性的概念,包含了网络结构的复杂性、动态性等内涵,是研究复杂网络链路预测问题的较优思维对象,因在现实世界中具有较高应用价值而备受关注。目前大部分传统方法研究对象仍局限于静态网络,存在对网络时域演化信息利用不充分、时间复杂度较高等问题。结合社会学理论,提出一种基于社团多特征融合嵌入表示的时序链路预测方法,该方法的核心思想是通过分析网络动态演化特性,在社团范围内学习节点的嵌入表示向量,融合多特征以衡量节点间连边的生成概率。利用网络集体影响力的方法对节点和连边的权值进行计算,基于集体影响的连边权值进行社团划分,将网络划分为若干个社团子图,得到基于集体影响的相似性指标。在社团范围内,利用有偏的随机游走,结合梯度优化的Skip-gram方法获取所有节点的嵌入表示向量,得到基于社团范围游走的相似性指标。融合节点的集体影响、社团范围节点的多个中心性特征和学习到的节点表示向量,得到多特征融合的相似性指标,3 种新指标都可以用于衡量节点之间形成连边的概率。对比基于移动平均、嵌入表示、图神经网络等经典时序链路预测方法,在 6 个真实数据集上的实验结果表明,所提基于社团多特征融合的方法在 AUC评价标准下取得更优的预测性能。 相似文献