隔震桥梁子结构拟动力实验中加载速率的影响因素研究

本研究运用DSP高速数字信号处理器的实时信号处理与控制技术,研究了基于速度控制法、OS数值积分法和相应的实验误差控制法的子结构拟动力实验系统。该试验系统对动力加载装置采用速度控制,在加载过程中考虑了加载速率对实验结果的影响,使隔震橡胶支座的速度相关性能在试验中得到充分体现,同时采用OS数值积分法,充分地减少了试验的时滞误差,提高了试验精度。并通过不同加载速率的子结构拟动力实验研究了天然橡胶支座、高阻尼橡胶隔震支座和超高阻尼橡胶隔震支座对桥梁的隔震效果,在对实验结果进行分析对比后,定量地研究了不同的加载速率对隔震桥梁子结构拟动力实验结果的影响。     

安装复合MR阻尼器的结构振动台试验研究

对不同控制策略下安装有复合MR(磁流变)阻尼器的模型结构进行了振动台试验研究.在El Centro地震动激励下,基于线性二次高斯(LQG)和广义预测(GP)两种控制算法,针对半主动控制系统、MR阻尼器以恒定电流(-0.5A(Passive-on 1)、0A(Passive-off)、2A(Passive-on 2)的控制系统,以及由半主动控制方式和基础隔震组合而成的混合控制系统,在WINCON/SIMULINK实时控制软件平台下对一个1:4的三层钢框架模型进行了地震模拟振动台试验.试验结果表明:基于复合MR阻尼器的控制系统是有效的,无论是被动控制、半主动控制还是混合控制,都显著降低了模型结构各层的加速度、位移响应;复合MR阻尼器在不通入电流时具有一定的被动控制效果;采用考虑时滞自补偿的广义预测控制效果要好于LQG控制,并且这两种控制策略的都能以较被动控制小的控制力达到较好的控制效果.     

不同R-μ-T关系对比研究及其在高层混合结构位移需求估计中的应用

本文结合弹塑性反应谱的研究,给出了求解钢框架一钢筋混凝土核心筒混合结构位移需求的基本步骤,并采用不同的R-μ—T关系计算了某15层混合结构的位移需求。结果表明：选取不同模型计算所得的位移需求有一定的偏差,偏差大致在25％以内,其中Newmark＆Hall模型会较大幅高估结构的位移需求。通过比较,本文最终选取吕西林、周定松模型,其估计的位移需求与弹塑性时程分析结果的偏差基本控制在30％以内,可以为工程界接受。对比分析不仅表明了选取该模型的合理性,同时说明弹塑性反应谱法是一种比较有效的估计此类结构位移需求的方法,在混合结构基于性态的抗震设计中具有应用价值。     

Shake table testing of a multi-tower connected hybrid structure

Many single-tower reinforced concrete core wall-steel frame (RCC-SF) buildings have been built in China, but there are no buildings of different-height multi-tower hybrid system. A multi-tower RCC-SF tall building was thus studied because of its structural complexity and irregularity. First, a 1/15 scaled model structure was designed and tested on the shake table under minor, moderate, and major earthquake levels. Then, the dynamic responses of the model structure were interpreted to those of the prototype structure according to the similitude theory. Experimental results demonstrate that, despite the complexity of the structure, the lateral deformation bends as the "bending type" and the RC core walls contribute more than the steel frames to resist seismic loads. The maximum inter-story drift of the complex building under minor earthquakes is slightly beyond the elastic limitation specified in the Chinese code, and meets code requirements under major earthquakes. From the test results some suggestions are provided that could contribute favorable effect on the seismic behavior and the displacement of the building.     

2D多尺度混合优化地球物理反演方法及其应用(英文)

局部优化和全局优化方法广泛应用到地球物理反演,但是两者各有其优缺点。将两类方法结合起来可以取长补短。将退火遗传算法（SAGA）和单纯形算法相结合,得到了一种高效、健全的2D非线性混合地震走时反演方法。首先,利用SAGA进行大范围的全局搜索,然后由单纯形方法进行快速局部搜索。为了降低层析成像的多解性,我们采用了多尺度逐次逼近的技巧。把速度场划分为不同的空间尺度,定义网格节点上的速度作为待反演参数,采用双三次样条函数模型参数化,正问题采用有限差分走时计算方法,反问题采用多尺度混合反演方法。一个低速度异常体的数值模拟试验和抗走时扰动试验表明该方法是有效和健全的。我们将该方法应用到青藏高原东北缘阿尼玛卿rlet,Meyer,Marr,缝合带东段上部地壳速度结构研究中。数字模型试验和实际资料的应用表明了方法的有效性和健全性。     

高校教学管理信息化建设探析

信息化建设对高校教学管理的有效实施以及教学改革的不断深化起到了积极的促进作用.当前高校教学管理信息化建设工作中还存在着一些问题,只有坚持“以人为本”的管理思想,加强信息化教学管理队伍的建设,完善教学管理系统的设计开发以及信息化管理机制,增强各部门之间的交流和协作,同时增强信息安全意识和防护技术手段,才能适应形势发展的需要.     

基于多层DEM与QTPV的混合数据模型及其在地质建模中的应用

提出一种基于多层DEM与似三棱柱体元（QTPV）的混合三维数据模型。模型包含顶点、线段（棱边、三角形边）、三角形、侧面四边形、似三棱柱体元和DEM 6个基本元素,同时包含点对象、线对象、面对象、体对象、复杂对象、空间对象等6个对象。设计了6个基本元素和2种地质对象的数据结构和它们之间的拓扑关系。研究了基于原始采样点和基于内插点的两种建模方法。以模拟数据和地质钻探数据对开发的原型系统进行验证。研究表明,基于多层DEM与似三棱柱体元的混合三维数据模型具有同时表达空间对象的表面和内部结构的能力,适合地质勘探领域的三维建模。     

利用臭氧氧化实现复合生物反应器污泥减量

采用复合生物反应器,对应用臭氧氧化实现污泥减量进行了研究。2个相同的复合生物反应器平行运行,1个作为对照系统,1个作为氧化系统。反应器内装有半软性填料,投加量为10%。曝气池中悬浮污泥浓度为1 500 mg/L左右,生物膜浓度为2 000 mg/L左右。试验结果表明,随着臭氧氧化污泥比例的增加,污泥表观产率系数也随之降低,当臭氧投量为0.05 g O3/gSS,每天氧化的污泥分别为反应器内污泥的10%,20%,30%时,污泥表观产率系数分别减少28.2%,44.9%,75.8%。虽然随着污泥氧化比例的增大,氧化系统出水CODcr略有增加,但氧化系统仍能保持其生物处理能力,CODcr去除率在92%以上;2个系统之间氨氮的去除率相差不大,氧化系统的硝化能力基本没有受到臭氧氧化的影响。     

双塔连体高层混合结构抗震性能研究

外钢框架-混凝土核心筒结构体系被认为是适合我国国情的高层建筑结构体系之一,我国已有多个采用这种结构体系的单塔楼工程实例,但对双塔连体高层混合结构的研究较少。本文针对上海国际设计中心不等高双塔连体混合结构,进行了7度多遇地震、基本烈度、罕遇地震和8度罕遇地震阶段的模拟地震振动台试验研究,得到了结构的破坏模式,并对模型结构和原型结构的动力反应进行了详细的分析,最后提出了此类结构设计的一些建议。研究表明,高位连体的竖向地震反应比较明显,设计中应适当考虑动力放大效应;在各水准地震作用下结构整体变形均呈现弯曲型;主塔楼核心筒在中震下可以保证"不坏",但结构小震下的层间位移略超过规范限值。     

基于情境感知和序列模式挖掘的气象学习资源推荐算法

随着互联网的快速发展,气象部门职工作为学习者可以获得的学习资源得到极大丰富。信息超载导致检索合适的在线学习资源时遇到了困难;学习者在不同学习环境和序列访问模式上也有不同的学习需求。但是,现有的推荐系统,如基于内容的推荐和协同过滤,没有结合学习者的情境和序列访问模式,推荐结果准确度不高。本文提出了一种结合情境感知、序列模式挖掘和协同过滤算法的混合推荐算法来为学习者推荐学习资源。混合推荐算法中,情境感知被用来整合学习者的情境信息,如知识水平和学习目标;序列模式挖掘被用来对网络日志进行挖掘,发现学习者的序列访问模式;协同过滤被用来根据学习者的情境数据和序列访问模式为目标学习者计算预测并生成建议。实验和应用效果表明,该混合推荐算法推荐的质量和准确性方面优于其他推荐算法。