小学英语语音教学的有效策略

小学英语教师要在语音教学上下足功夫,为学生今后的学习打下扎实基础。必须优化语音教学的效果,帮助学生养成良好的习惯,确保他们的语音内容全部理解,也产生了深刻记忆,努力做好认知准备,进而实现学科成绩的不断进步。加强语音教学的有效指导,彻底打破传统的教学模式。英语教育独具特色,可以满足更多学生的发展需求,增强他们对话交流、综合实践的信心。因此,本文特意总结了小学英语语音教学的有效策略,仅供参考。     

国产TJ-Ⅰ型屈曲约束支撑的性能研究

结合国内外研究和工程现状,以世博会场馆工程为背景,采用国产低屈服点钢(LYP160MPa),Q195,特制低屈服点钢材(LYP225MPa)作为芯材,研制出新型TJ-Ⅰ型屈曲约束支撑。经过一系列试验研究和理论分析,确定了合理的构造和设计准则,研制出更大吨位的并能实际应用于世博会场馆的支撑。在同济大学建筑结构实验室进行了一系列的低周往复加载试验中,本文选取了10根试件的试验结果,设计屈服吨位分别为40kN、90kN、120kN、130kN1、60kN、180kN。通过对试验结果和现象的总结和理论分析,我们可以清晰地看到支撑性能的稳步提高。试验结果表明,TJ-I型屈曲约束支撑具有良好的滞回性能和低周疲劳性能,与国外同类产品的性能相当,是一种十分有效的耗能构件。此次试验采用了宝山钢铁厂生产的国产低屈服点钢,促进了低屈服点钢在抗震工程领域中的应用。     

基于四象限探测器的光斑中心高精度定位算法

为了提高四象限探测器检测光斑中心位置的精度,降低现有算法的复杂度,提出了二段式多项式拟合算法。在光斑能量分布服从高斯分布模型的条件下,利用四象限探测器的对称性,简化数据的处理量,将拟合区间合理分为两段进行多项式拟合。同时,针对在拟合区间两端的拟合误差较大的现象进行了优化。仿真分析结果表明,当最高多项式次数为四次时,在原点附近区间,拟合误差仅为10-5mm数量级;在远离原点区间,拟合误差为10-4mm数量级。最后通过实验验证,证明了算法的可行性。     

基于可靠度理论的屈曲约束支撑节点连接设计原则

根据同济大学采用国产低碳钢和低屈服点钢开发研制的TJI型与TJII型屈曲约束支撑的大量试验结果,应用统计分析与可靠度理论,确定了上述屈曲约束支撑节点连接设计的原则。给出了目标可靠度指标为3.2,屈曲约束支撑核心采用不同钢材时,各种节点连接形式的设计安全系数。     

大吨位国产TJⅡ型屈曲约束支撑的研制与试验研究

本文采用简化的新构造方式,开发研制了一种适用于大吨位应用的TJⅡ型屈曲约束支撑,并确定了其承载力计算方法和刚度、节点设计的准则.利用尝试性的试验结果,改进了细部构造.采用宝钢新研制的BLY225低屈服点钢,制作了两根屈服承载力为650吨、长度为8米的足尺试件,进行了往复加载试验.试验结果表明TJⅡ型屈曲约束支撑具有很好的滞回性能和耗能能力,累计塑性变形能力远超过美国钢结构抗震规范设计规程中的要求.     

土木工程材料试验成绩评定方法探讨

介绍了在土木工程材料试验成绩评定中引入多层次模糊综合的评判方法,通过建立成绩评价体系,对如何合理地给出学生试验成绩进行了评定,实践证明,此方法方便可行。     

FEMA P695-Quantification of Building Seismic Performance Factors简介

目前,各国建筑抗震设计规范对结构在"大震"下倒塌概率的评估尚不完善。FEMA P695以美国现行规范为基础,提出了一套用于标定其建筑抗震设计规范中关键设计参数的方法,用以保证结构在"大震"下的倒塌概率不超过某一可接受的值。介绍了美国建筑抗震设计规范的理论基础,说明了FEMA P695中关键参数的定义与美国现行抗震规范中设计参数的关系,详细介绍了该方法的基本内容、方法流程、关键细节、理论思路等,为了解美国抗震规范的发展方向及水平提供了参考。     

基于极限承载力平面屈曲约束支撑钢框架整体可靠度设计

以最简形式的功能函数描述平面屈曲约束支撑钢框架在静力荷载作用下的体系极限承载力状态,利用对偶变数抽样法与指数多项式近似概率密度法对结构整体抗力的概率密度函数及其统计特征进行了估计。考虑两种基本荷载组合,在对平面屈曲约束支撑钢框架结构整体可靠度评价的基础上,给出了在一定目标可靠度下的基于结构体系极限承载力可靠度的实用设计公式。通过一个具体算例表明,该设计方法既比传统的基于构件可靠度的设计方法经济,又能保证结构体系的可靠度。     

基于PSO-KPCA-LVQ神经网络的雷达一维距离像识别

针对雷达目标一维距离像识别研究,将子空间法中的核主成分分析方法(KPCA)与LVQ神经网络相结合应用到雷达目标一维距离像识别中,提出了KPCA-LVQ算法,并取得了较好的识别效果。研究中发现,在使用核主成分分析时,存在核函数中未知参数难以确定的问题。针对此问题,深入分析核函数矩阵和核函数参数之间的关系发现,主成分的贡献率与核函数的参数之间存在着一定的对应关系。据此,确定了基于主成分贡献率的优化问题,并采用粒子群算法(PSO)进行优化求解,得到最优的核参数。实验分析结果表明,该方法克服了核主成分分析方法中依靠经验来确定未知参数的缺点,降低了计算量,提高了目标识别率。     

基于改进小波降噪的雷达一维距离像识别

针对低信噪比下雷达目标一维距离像质量不高、影响目标识别率的问题,将小波阈值降噪的方法应用到雷达目标一维距离像识别研究中,设计了一种新的小波阈值函数,提出了基于小波阈值降噪的雷达一维距离像识别的方法。利用仿真数据进行实验验证,以LVQ（Learning Vector Quantization）神经网络作为分类识别器,进行目标的分类识别研究。结果表明,将小波阈值降噪用于雷达目标一维距离像识别,在低信噪比时能够有效地降低噪声,提高距离像的质量,从而提高目标一维距离像识别率,同时实验也验证了所提出的新阈值函数相较于原阈值函数能更加有效地降低噪声,提高识别率。