梅山连拱坝的变形性态研究

梅山连拱坝由于结构单薄、对周围环境变化比较敏感,结合梅山连拱坝的实测资料,采用多种模型和分析方法,对其变形性态进行了分析和研究,得出梅山大坝变形、稳定、强度和裂缝等的不利荷载工况。     

追溯创新沿革,探讨物理教育创新

 知识经济已初见端倪, 知识经济核心在于创新, 包括知识的创新和技术的创新。知识创新、技术创新必须依靠有创新能力的人来完成, 而教育担负着培养创新人才的任务, 因此, 教育自身作为知识创新和技术创新的“母机”也必须进行创新。但现实情况是人们对“创新”这一概念的内涵、外延的界定, 在认识上存在着相当大的差异, 尤其是对基础教育中的“创新”这一概念的界定, 远没有形成共识。本文试图通过对历史的回顾, 追溯人们对“创新”概念的认识历程, 同时结合物理学发展中的一些典型案例, 来阐明基础教育中“创新”的涵义, 并描绘在创新思想指导下的物理教育创新的实践。     

求强非线性系统次谐共振解的MLP方法

定义了一个新的参数变换α=α(ε,nω₀/m,ω₁),扩展了改进的LP方法的应用范围,使该方法能够求强非线性系统的次谐共振解.研究了Duffing方程的1/3亚谐和3次超谐共振解以及Vander Pol-Mathieu方程1/2亚谐共振解,这些例子说明近似解和数值解相当吻合.     

自适应模糊系统在大坝安全监测故障诊断中的应用

为提高大坝安全自动化监测的稳定性与可靠性,提出一种基于模拟退火的自适应模糊系统(AFS：Adaptive Fuzzy System)的学习算法,并根据此算法建立了大坝安全监测非线性监测器模型,同时利用该模型构造了大坝安全自动化监测故障自诊断系统．实例表明,该系统既具有模拟退火算法(SAA：Sireulated Annealing Algorithm)的全局优化搜索能力,又充分发挥了AFS的非线性逼近能力,并能够较好地实现故障的在线诊断和实时隔离．     

碾压混凝土坝层内弹性模量分布规律研究

根据碾压混凝土坝的施工过程和压实机理,认为弹性模量沿层深呈指数衰减分布．将碾压单元层分解成多层结构,用分解刚度法导出了层内弹性模量与本体和层面弹性模量之间的关系．用分解刚度法和有限元方法研究了不同层厚和强度下的弹性模量分布规律,得出了弹性模量指数衰减系数随着层厚和异弹模比的增大而减小的结论．     

硼砂作稳定剂时胶体Sb2O5制备条件的优化

硼砂作稳定剂时胶体Sb2O5制备条件的优化     

Bifurcations of a parametrically excited oscillator with strong nonlinearity

A parametrically excited oscillator with strong nonlinearity, including van der Pol and Duffing types, is studied for static bifurcations. The applicable range of the modified Lindstedt－Poincaré method is extended to 1/2 subharmonic resonance systems. The bifurcation equation of a strongly nonlinear oscillator, which is transformed into a small parameter system, is determined by the multiple scales method. On the basis of the singularity theory, the transition set and the bifurcation diagram in various regions of the parameter plane are analysed.     

基于生成对抗网络的细胞形变动态分类

提出了一种基于生成对抗网络的细胞形变动态分类方法,以活细胞视频中的细胞形变动态为对象,引入分类器辅助的生成对抗网络结构同步训练生成对抗网络和分类网络,通过生成对抗网络产生的数据提高了原本分类网络分辨细胞形变动态的性能.首先,细胞动态图像被用于将活细胞视频中的时间维度进行压缩,使其从视频域映射到图像域以方便生成对抗网络的构建.其次,基于分类器辅助的生成对抗网络结构,将分类网络的分类信息作为辅助信息来改善生成对抗网络对多类样本的生成,同时生成网络生成的多类样本可以反过来优化分类网络对于细胞动态形变的分类性能.在构建的活细胞视频数据库上,可以验证提出方法能有效地捕获细胞视频中的空时细胞形变动态,并且其分类的性能优于其它主流方法.     

学习资源精准推荐模型及应用研究

根据属性特征推荐资源,由于存在冷启动和稀疏性问题,限制了在线学习资源推荐的性能.基于知识表示和协同过滤,将学习者的学习水平和学习风格等特征融入推荐过程,进行协同过滤个性化推荐,提出了一种学习资源精准推荐模型,构建了学习者和学习资源知识表示模型;通过实验表明知识表示-协同过滤相结合的推荐算法在个性化推荐和推荐准确度方面优于传统的CF算法.