考虑桩底沉渣的基桩竖向承载力目标可靠度

桩底沉渣厚度超过一定数值后,会影响基桩尤其是端承桩桩端阻力的发挥,进而对承载力可靠度指标和目标可靠度指标造成不利影响。本文利用全概率计算公式推导出考虑沉渣桩的竖向承载力可靠度指标计算公式,并利用可靠度理论和数理统计方法给出了计算公式中每个参数的计算方法。在此基础上,推到出考虑沉渣桩的承载力目标可靠度指标计算公式。通过实例分析了不同沉渣参数(厚度、压缩模量、粘聚力、内摩擦角和泊松比)条件下,竖向承载力可靠度指标的变化规律。研究了沉渣桩出现概率对考虑沉渣桩的承载力可靠度指标和目标可靠度指标的影响规律。研究表明：沉渣的存在大大降低了沉渣桩的竖向承载力可靠度指标;沉渣厚度和压缩模量对可靠度指标有显著影响,粘聚力、摩擦角和泊松比对可靠度指标影响很小。沉渣桩的出现概率对考虑沉渣桩的承载力可靠度指标和目标可靠度指标有显著影响,尤其当概率值较大时,基础会出现一定的安全隐患。     

一种基于比例因子的慢启动策略

TCP慢启动机制中拥塞窗口大小指数增长,会导致在慢启动前期发送速率偏低的现象。针对此问题,本文提出一种基于比例因子的慢启动策略,该策略实现了慢启动到拥塞避免的快速过渡,并保证了数据传输的总体效率。实验表明,新策略能明显提高网络吞吐量,利于网络资源利用。     

一种节点特征累积的自适应加权分簇算法

本文针对Ad Hoc网络的稳定性问题,提出一种AOW-ANC分簇算法,该算法通过减少簇的更新次数来增强Ad Hoc网络的稳定性.其原理是通过节点的积累特征形成能适应变化环境的簇,并采用尽量避免机制和控制相应的因子来优化网络.仿真实验证明,该算法在实际应用环境中具有较好的稳定性和自适应性.     

单桩竖向极限承载力预测的SVM模型

在综合分析了各种单桩竖向极限承载力分析方法的基础上,建立了基于支持向量机(SVM)的单桩竖向极限承载力预测模型.以实测数据为学习样本和测试样本,讨论了其可行性.研究表明,该方法能较好反映桩的实际受力过程,具有一定的工程应用价值。     

基于颜色自相关图的区域定位图像检索

颜色自相关图表示了颜色的空间相关性,在图像检索方法中既有效且计算量小,但是该特征在检索前景较为清晰或背景具有较大面积单色的图像时误检率较高.针对此问题,本文提出了一种基于颜色自相关图的区域定位图像检索算法.该算法使用HSV颜色空间自相关图作为图像的底层特征,通过有效区域定位和二值位图来获得局部特征.最后,综合两种特征进行相似度量.实验结果证明,本文方法具有较高的检索精度,克服了颜色自相关图的片面性,显示了组合特征的有效性.     

一种基于路由器参数的XCP策略

XCP协议是一种针对高带宽时延乘积网络的Internet拥塞控制体系,其算法的关键是将拥塞控制参数嵌入每一主动数据包中,然后根据途经路由器的网络拥塞状况对相关参数进行修改,以达到预防拥塞的目的。本文分析了路由器参数对突发网络的性能影响,证明了路由器参数设置应该是优化效率与鲁棒性的折中,并提出了一种针对突发网络的自适应算法,实验表明新算法明显优于原算法。     

基于支持向量机方法的砂土地震液化分析

提出了砂土地震液化分析的一种新方法，即支持向量机方法。该方法根据有限的学习样本，建立了各种影响因素和地震液化之间的一种非线性映射，可以对砂土在地震条件下的液化进行分析。基于已有的砂土地震液化资料，采用支持向量机模型，对国外地震现场实例进行了预测，网络输出结果与实际情况十分吻合。实例研究表明，支持向量机方法用于预测砂土地震液化是有效而可行的。