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摘要:复合筒型基础的沉放是一项关键施工过程.沉放时土体在施工负压下受到扰动,土体中土压力和孔隙水压力发生变化,对沉贯阻力造成影响.针对复合筒型基础的沉放过程,在粉质黏土中开展了大比尺模型试验.试验中监测了基础舱内压力、周围土体的土压力及孔隙水压力的变化.通过理论计算,对试验模型沉贯所需负压进行预测,并将试验施加负压与预测负压进行对比.试验结果表明:基础周围土体土压力和孔隙水压力在负压作用下均减小,且筒壁内侧土体土压力减小程度大于外侧土体;沉放过程中基础发生倾斜时,通过向高舱处抽负压可以有效调整基础的倾斜度;预测负压大于试验施加负压,当使用Houlsby提出的计算方法计算筒型基础在粉质黏土中的沉贯阻力时,摩擦系数建议取0.3.
摘要:以天津蓟县山区作为研究区域,根据泥石流形成的水动力模式,综合考虑将发生频率、24,h最大降雨量、水流流速、地形坡度、岩性、植被覆盖类型和人口密度等作为泥石流危险因子.采用地表水模型系统进行研究区域网格的划分,生成步长均值为500,m的无结构不规则三角形和四边形网格,再用Fortran程序读取生成的网格信息,得到网格中单元-通道-结点三者的关系,最后利用有限体积法进行降雨量的水动力计算,建立基于层次分析法的预报模型.最后,根据计算出的网格危险等级对蓟县2012年发生的双安泥石流进行了验证,验证结果与实际吻合,说明泥石流区域预报模型建立方法的可行性.
摘要:为控制结构侧向变形和震后残余变形,提出一种具有复位功能的阻尼耗能支撑,该支撑采用组合碟簧提供复位力,永久磁铁产生恒定磁场,利用磁流变液的流变性能耗散地震输入能量.在复位系统和耗能系统滞回模型基础上,建立了描述支撑滞回特性的恢复力模型,并对其磁路及滞回性能进行了模拟分析.结果表明,新型阻尼耗能支撑具有稳定饱满的旗形滞回特性,复位性能良好,可提供必要的抗侧刚度和复位力以减小结构层间位移及震后残余变形,其耗能能力随着加载速率增大而增强,所建立的恢复力模型可以精确描述支撑的滞回特性.
摘要:海上风电一步式运输安装船由船体和端部两个带有风电整机的大尺度复合筒形基础组成.一步式运输安装船为非自航船,在运输的过程中通过与拖轮连接提供动力.筒型基础内部布置有分舱板,在基础内部形成7个舱室.拖航过程中,对筒形基础舱室内部充气使其起浮,与船体凹槽处顶盖板紧密接触.通过模型试验测定了两者之间的竖向压力以及拖航时船体的运动响应.试验结果表明:舱室内气压的大小会影响到筒型基础与船体接触力的变化及船体的稳性,即气压大时,筒型基础与船体接触力大,船体的稳性较好;气压小时,筒型基础与船体接触力小,船体的稳性较差.
摘要:为研究沥青混凝土材料在强动载条件下的动态性能,采用液压伺服试验机和霍普金森压杆(SHPB)对沥青混凝土进行了不同应变率下的压缩试验,得出了中高应变率下沥青混凝土材料的动力增长系数(DIF)和材料的动态应力-应变关系曲线.运用考虑应变率效应的弹塑性损伤模型对沥青混凝土的SHPB试验进行模拟,并通过室内试验确定本构模型中的关键参数,如强度面曲线和损伤因子等.结果表明:采用液压伺服仪和SHPB可以有效地得出沥青混凝土在中高应变率下的动力增长系数,沥青混凝土抗压强度随着应变率的提高而增加;采用室内试验可以快速准确地确定弹塑性本构模型中的相关参数,用以表述沥青混凝土的应力-应变关系;当数值模拟中采用SHPB试验中获取的动力增长系数时,将导致惯性效应的重复,故对沥青混凝土材料进行高应变率下数值模拟时,应不考虑SHPB试验中由于环向惯性效应所引起的那部分动力增长系数,即需要对SHPB试验所得的动力增长系数做修正.
摘要:钢管混凝土柱的耐火性能研究已有相当的基础,但是方钢管混凝土组合异形(SCFRT)柱的防火研究尚属空白.对于SCFRT柱结构,目前不具备既经济又安全的防火涂料合理设计方法,本文采用蒸压轻质加气混凝土(ALC)板进行保护,并对其进行耐火性能试验研究.试验结果表明,采用ALC防火板保护的组合异形柱可满足防火规范中对于一级耐火等级柱构件的耐火极限要求;防火板温度大大滞后于炉膛温度的升高,体现出了ALC板良好的防火性能;异形柱的钢管柱虽截面较小,但其内填混凝土仍具有一定的吸热作用;该防火板外包下,异形柱各单肢柱间形成空腔,空腔对内部柱子有一定隔热保护作用;试验中异形柱和连接板件等结构构件温度均低于角钢连接构件,且一直处于较低温度状态下,结构整体体现出良好的耐火性能.该试验温度测点布置细致,得到异形柱在同一横截面的近似温度分布,为进一步的有限元分析奠定了基础.
摘要:采用杆径为75,mm的分离式霍普金斯杆试验机和YAW-3000电液伺服压力试验机分别对5组不同配合比超高性能混凝土(UHPC)进行了动力压缩试验和静力压缩试验,详细分析了不同类型钢纤维和不同钢纤维掺量对超高性能混凝土动态抗压强度的影响.通过计算得出不同配合比的动态增长因子,绘制出超高性能混凝土动态增长因子曲线.结果表明:超高性能混凝土动态强度、峰值应变均随应变率的增大而增加;不同钢纤维类型和掺量对超高性能混凝土的动态抗压性能影响显著,但对其动态增长因子影响较小;同时,也清晰地观察到大长径比钢纤维对超高性能混凝土动态强度增强效果更好.
摘要:基于相邻和非相邻特征(NNNF)行人检测算法,提出了一种方法来解决行人特征对尺度变化敏感的问题以及窗口误检的问题.首先,在NNNF基础上,设计了一种尺度不变的特征.由韦伯定理启发,该特征表示为两个相邻或非相邻区域的差分值与这两个区域特征和的比值.这种新的特征具有很强的尺度不变性.此外,还提出了基于行人位置先验的上下文信息,作为一种简单有效的后处理方法.在行人场景中,行人的高度与位置存在一定的映射关系.利用SVM(supportvectormachine)训练了行人高度关于行人位置的回归模型.该模型能有效地滤除那些行人高度与位置信息不符合回归模型的检测窗口.实验表明,相比于NNNF-L2和NNNF-L4,本文提出的方法在Caltech数据库的检测性能分别提高了2.90%,和2.28%,.同时,本文提出的方法也在所有基于非深度网络的行人检测方法中具有最好的检测性能,平均漏检率为14.56%,.
摘要:在室内无源超高频RFID定位中,多径传播对定位结果的影响不可忽视.为了提高复杂多径环境下的定位精度,提出了基于半定规划(SDP)和二阶锥规划(SOCP)的相位差欧式距离拟合定位算法.运用参考标签的位置信息,对参考标签之间的理想相位差欧氏距离与实际距离进行拟合,实现标签之间的距离估计.建立待定位标签与阅读器、参考标签距离估计模型,将多径传播、高斯白噪声、相位差欧氏距离拟合引起的距离估计误差等效为正态分布,利用参考标签的相位差信息和位置信息计算出正态分布参量.仿真结果表明,提出的算法在最大多径数目为7时,定位误差有90%,的概率低于2.3,m,定位性能优于传统的基于测距的定位算法.
摘要:隐写检测特征维数的增加,不仅增加了分类器训练时间和预测时间,甚至还会造成“维数灾难”.因此,为达到特征降维的目的,对空域隐写检测特征选择进行研究,提出了一种基于条件互信息的特征选择算法.该算法首先选取一个与类标签具有最大互信息的特征,接着选取与此特征和类标签具有最大条件互信息的一个特征;然后通过前向寻找方式,从未选择特征子集中循环选取与刚选取特征和类标签具有最大条件互信息的特征,一直到选出规定数目的特征后结束循环.实验结果表明,与其他算法相比,所提算法取得了较好的特征选择效果.
摘要:现行的无人机控制(UAV)主要依靠专业的设备,由经过专业训练的人来完成.为了更方便的人机交互,本文提出了一种基于双目视觉和深度学习的手势控制无人机(HRI)方法.用双目视觉提取深度图,跟踪提取人物所在区域并且设置阈值将人物与背景分离开来,从而得到只含有人物的深度图.其次,通过对深度图序列的处理并叠加,将视频转换为同时含有时间与空间信息的彩色纹理图.本文用深度学习工具Caffe对所得到的彩色纹理图进行了训练与识别,根据识别结果生成无人机的控制指令.本文所述方法在室内和室外均可使用,有效范围达到10,m,可以简化无人机控制复杂度,对促进无人机普及及拓展无人机应用范围都具有重要意义.
摘要:动作识别领域需要识别的类别越来越多,这使得标注足够多的训练数据越来越难.零样本学习是针对传统机器学习收集和标注数据日益困难而提出的一种新思路.针对基于零样本学习的动作识别问题,提出了一种基于局部保持典型相关分析映射的方法.该方法使用流形约束的典型相关分析将视觉特征和辅助特征映射到一个公共特征空间,并且在映射过程中保留视觉特征和辅助特征的局部信息,还考虑了域转换所带来的不利影响,同时采用自训练和hubness修正等方法增强所提方法的鲁棒性.通过在主流数据集HMDB51和UCF101上的大量实验,表明所提方法具有较好的零样本学习性能.
摘要:针对传统语义web服务组合方法中仅考虑I/O接口间匹配,从而导致服务间功能匹配度不高的情况,提出一个新的语义web服务组合框架.该框架改进传统规划图以便体现服务的IOPE特性,为抽取组合方案提供功能匹配相关的启发信息.为了获得更多组合方案,框架一方面支持抽象用户请求的表达,另一方面在规划图的基础上,采用基于广度优先的后向搜索策略.最后,基于该框架实现一个web服务组合系统,一系列实验表明该框架是有效的和可伸缩的.
摘要:针对阴天或夜晚等弱光条件下拍摄的图像具有低信噪比、低对比度、强噪声等问题,在暗原色先验理论去雾框架下,提出了一种基于透射率归一化的弱光图像增强方法.首先,针对弱光图像的特点,简化弱光图像增强模型;然后,用点暗原色取代块暗原色求取透射率,并利用局部维纳滤波进行细化,以保留更多图像的细节;最后,由弱光图像直接对透射率进行归一化即可得到增强图像.实验结果表明,该方法运算简单,可有效增强弱光图像,且能保留更多的图像细节.