建筑工程逆作法施工技术的应用

指出逆作法作为新兴的基坑支护技术，在建筑工程中的应用越来越广泛，结合实际工程，介绍了逆作法的施工方案及施工流程，并对逆作法的几个关键技术要点进行了阐述，以进一步推广应用该技术。     

一个2—3树的top—down式插入算法

本文给出一个新的2-3树插入算法ZZ.算法ZZ以top-down方式实现关键字的插入及所需的分裂.与算法Z相比,本算法的时间因子有所改进.然后,本文给出算法Z的两个反例,并对算法ZZ的正确性加以证明.     

北京市“十三五”时期民用建筑节能潜力研究

运用"自下而上"节能措施法,通过新建建筑采暖节能、既有建筑节能改造、可再生能源建筑应用、公共建筑节能监管等节能措施,得到"十二五"外推、强化政策以及极端政策三种情景下,将分别产生节能潜力391.31,602.95和804.41万t标煤。采用"自上而下"能耗分析法,得到由人口总量和建筑面积总量控制能够产生的节能潜力236.67万t标煤,仅次于城镇新建建筑采暖节能潜力。因此,在"十三五"建筑节能工作中,不仅要重视建筑节能措施本身,还要考虑相关宏观因素的作用,从更大范围和更广视角来对待建筑节能工作。     

深圳万科中心预应力斜拉索施工程序优化

深圳万科中心工程结构体系新颖,将斜拉索桥梁设计理念引入房屋建筑,通过采用斜拉索将竖向结构和2层水平楼板相连,营造底层大空间的视觉效果。通过对预应力斜拉索房屋建筑结构施工程序优化,阐述新型房屋结构体系的工况模拟、施工控制和变形监测。     

北川新县城灾后重建规划中的公众参与

公众参与是规划中的重要程序,但在目前并未得到很好的实施。在北川新县城灾后重建规划中,全程开展的公众参与为规划的制定与实施提供了技术支撑与民意基础,并获得良好成效。尽管灾后重建规划有其特殊性,但其方法、技术措施与思考对于我国规划中的公众参与具有探索与借鉴意义。     

逆作法在地铁盾构井深大基坑中的应用与分析

以广州地铁2号,8号线工程会南区间盾构井的设计为例,介绍了地铁盾构井采用明挖逆作法施工的设计方案,并对明挖逆作法难点及施工优缺点进行了分析,为今后类似的地铁盾构井设计提供了一定的指导和经验。     

不同轮胎花纹非均布荷载下沥青路面三维有限元分析

近年来对出现在路表面轮迹带边缘且向下扩展的纵向裂缝的研究,已成为国际沥青路面工程界对道路损坏研究的新热点。采用传统的均匀分布的垂直表面荷载模式不能解释路面的这种损坏。为了探求从上到下表面裂缝形成的原因,该文考虑不同的轮胎花纹形式,选用非均布车轮荷载模式建立了半刚性路面结构的三维有限元模型,采用大型有限元软件ABAQUS 进行了数值分析。计算结果表明:路面结构最大剪应力发生在路面表层,其值较大超过了面层材料的抗剪强度,可能是导致表面裂缝的直接原因,且裂缝出现在轮迹带边缘,表现为纵向裂缝的形式。无论是纵向花纹轮胎还是横向花纹轮胎,重载车辆对路面都极具破坏性。在重载作用下,纵向花纹轮胎比横向花纹轮胎对路面的破坏更大。轮胎花纹形式的不同,对路面的影响是不同的,横向花纹轮胎更易形成斜向裂缝。     

一种基于视觉知识加工模型的目标识别方法

提出了一种基于视觉知识加工模型的目标识别方法. 该加工模型结合目标定位、模板筛选和MFF-HMAX (Hierarchical model and X based on multi-feature fusion)方法对图像进行学习, 形成相应的视觉知识库, 并用于指导目标的识别. 首先, 利用Itti模型获取图像的显著区, 结合视觉通路中What和Where通道的位置、大小等特征以及视觉知识库中的定位知识确定初期候选目标区域; 然后, 采用二步去噪处理获取候选目标区域, 利用MFF-HMAX模型提取目标区域的颜色、亮度、纹理、轮廓、大小等知识特征, 并采用特征融合思想将各项特征融合供目标识别; 最后, 与单一特征以及目前的流行方法进行对比实验, 结果表明本文方法不仅具备较高的识别效果, 同时能够模仿人脑学习视觉知识的过程形成视觉知识库.     

CUDA-TP:基于GPU的自顶向下完整蛋白质鉴定并行算法

蛋白质及蛋白质翻译后修饰(post-translational modifications, PTMs)的鉴定是蛋白质组学研究的基础,对整个领域的进一步发展有着十分重要的意义.近年来,质谱设备的快速发展使得获取“自顶向下”(top-down,TD)的高精度完整蛋白质质谱数据成为可能.目前基于TD质谱数据的完整蛋白质鉴定算法虽然在匹配精度、PTM位点的推断上取得了一些成效,但它们运行时间还有很大的不足和提升空间.利用图形处理器(graphics processing unit, GPU)可以将大规模的重复计算并行化,提高串行程序的执行速度.CUDA-TP算法基于通用并行计算架构(compute unified device architecture, CUDA)来计算蛋白质与TD质谱数据的匹配分数.首先,对每一个质谱数据,CUDA-TP利用优化的MS-Filter算法在蛋白质数据库中过滤出其对应的少数候选蛋白质集合,然后通过AVL(adelson-velskii and landis)树加速质谱匹配过程.GPU中的多线程技术被用来并行化谱图网格及最终数组中所有元素的前驱结点的求解.同时,该算法还使用target-decoy策略来控制蛋白质与质谱图匹配结果的错误发现率(false discovery rate, FDR).实验结果表明：CUDA-TP算法能够有效地加速完整蛋白质的鉴定,速度分别比MS-TopDown和MS-Align+快10倍与2倍.到目前为止,这是唯一能够利用CUDA架构来加速完整蛋白质鉴定的研究工作.CUDA-TP源代码公布在https://github.com/dqiong/CUDA-TP.     

逆作法施工地下工程的结构设计方法

为保证地下工程在逆作法施工中的安全性,除了正常的结构设计外,还需验算地下柱和首层梁、板在施工时的承载力,以及由于地下层楼板临时开洞,挡土支护的承载力。