水平荷载作用下群桩-土-结构共同作用分析

陆上软土地区和海上的一些构筑物,诸如塔桅结构、海洋平台等设计时水平荷载将起控制作用,在水平荷载作用下考虑群桩效应的桩-土-结构共同工作的研究是一个比较复杂的问题.依据文克尔相互作用模型,提出了一个较方便实用的群桩效应计算方法,根据等效桩的概念建立了考虑群桩效应的桩-土-结构共同工作的计算模型,通过编制计算程序进行了算例分析,结果表明考虑群桩效应后各桩的弯矩有较大幅度的增加,在设计以水平荷载为主的构筑物时应给予充分重视.计算模型和计算方法对该类构筑物的概念设计或初步设计具有一定的意义.     

基于SVM的面部表情分析

以面部表情视频序列为研究对象,基于一种统计学习方法-支持向量机对面部表情进行识别及强度度量。采用一种改进的特征点跟踪方法来提取面部特征形变。通过非线性降维方法-等容特征映射自动产生表情强度范围,从高维特征点轨迹中抽取一维的表情强度。最后,使用SVM建立表情模型和强度模型,进行表情的分类,并对高兴表情进行强度等级的归类。实验证明了该表情分析方法的有效性。     

模型支盘桩在重复荷载作用下的工程性状研究

为了研究支盘桩在重复加载下粉粘土中的工程性状,分别对一个双盘模型支盘桩在其极限荷载和0.75倍极限荷载的条件下各进行了5次重复加载-卸载试验;还在粉粘土和粉土中分别进行一次加载试验.根据试验结果,分析了在两种不同土层中支盘桩的承载力和变形特性;研究了重复荷载作用下模型支盘桩在粉粘土中荷载传递的特点、桩身不同位置压力变化的特点,特别是对桩周土体对桩侧表面产生的摩擦力出现复杂变化的原因进行了分析;还分析了离盘不同距离的土体在重复加载过程中的压力变化情况和原因.研究结果表明不同土质条件对支盘桩的承载力和变形有很大的不同,粉土中的工程性状要优于粉粘土;不同强度的荷载重复作用下对桩的沉降变形的收敛影响很大;支盘桩和桩周土体的相互作用机理十分复杂,因此要充分认识支盘桩在重复荷载作用下的工程性状和荷载传递机理还要做大量的研究.     

挤扩支盘桩工程性状的研究进展

介绍了近几年在我国发展起来的新桩型一支盘桩的概况和工程应用情况,支盘桩在全国应用的时间比较短且应用范围不算广,对它的理论研究还落后于工程实践,可以说还处在探索阶段.分析了目前国内外挤扩支盘桩工程性状的研究进展,包括支盘桩的研究方法、承载机理、支盘间距的影响、承载力和沉降变形的计算方法和参数的引用、适用的土质条件,工程应用范围等方面的研究工作,并提出了支盘桩研究工作中存在的问题,以及对以后研究工作的展望.     

海底粉土动力特性的试验研究

为了对杭州湾海底粉质土在波浪荷载作用下的动力特性进行研究,选用杭州湾地区分布较广的粉土,通过一系列模拟不同振动频率的波浪荷载的动三轴试验,探讨了振动频率的变化对粉土动应变、动孔压和动强度的影响。试验结果表明:波浪荷载作用下振动频率的大小对土体的累积轴向应变和动强度有较大影响;振动频率的变化对动孔压的发展趋势的影响不明显,同时围压对动孔压比的影响很小,动孔压比与累积轴向应变的关系曲线具有良好的归一性。     

我国制造业应用工业互联网的现状与展望

当前,全球正经历着大变局,以工业互联网为基石的第四次工业革命已正式拉开序幕,发展工业互联网是抢占工业革命制高点和争夺主动权的必然之路.工业互联网是"中国制造"向"中国智造"转型的催化剂,把握第四次工业革命机遇,充分发挥催化剂价值,有助于推动我国制造业与工业互联网的加速融合,促进我国制造业迈向更高级、更优化、更合理的发展方向.基于此,对我国工业互联网的发展现状及存在的问题进行了归纳总结,并结合现状对工业互联网未来的发展前景进行了展望,为我国传统制造业的转型升级与未来发展方向提供相关参考信息.     

基于MHMMs模型的面部表情识别研究

针对静态人脸表情识别方法的不足,提出了一种改进的基于运动特征的动态人脸表情识别方法.以表情视频序列为研究对象,提出了基于相位形式表示脸部运动特征,处理这些运动特征并组成时序特征序列,最后将其输入到改进的高斯混合隐马尔可夫模型进行训练和测试,分析识别6种基本的面部表情.基于改进的算法,实现了一个动态面部表情识别实验系统,实验结果表明该方法简化了计算,减少了矢量量化误差.     

融合CNN和二进制生成对抗网络的多元时间序列检索

多元时间序列在日常生活中普遍存在，给定当前的时间序列片段，如何高效且精确地从历史时间片段中找出其相似的时间片段极为重要.本文提出了一种全新的基于CNN和深度非监督二进制生成对抗网络(UCBGAN)来进行多元时间序列检索，它可以有效地获取多元时间序列的二进制表示.该网络由3部分构成—一个解码器，一个编码器和一个鉴别器，其中鉴别器和编码器除了最后一层外，共享参数.此外，本文引入了时序相似矩阵，通过构建时序相似矩阵，能进一步提高二进制编码的可鉴别性.在训练过程中，本文引入了对抗损失，相似对损失和重构损失.在多个数据集上的实验结果表明，该方法能有效提高多元时间序列检索的准确度.所以，该方法对于多元时间序列检索是有效的.