具有记忆固化压力属性的模型边坡变形实验研究

在开挖引起的位移场的模拟实验中, 是否考虑自重体积力对模型材料固化时的作用及其力学性质的影响, 所得到的模拟结果会有很大的本质的不同。本文通过两种对比实验证明了这一点。     

滨水区工业遗产保护与城市记忆延续研究——以杭州运河拱宸桥西工业遗产为例

工业遗产是社会工业文化的重要表征,承载着城市近现代化发展过程中的文化历史景观和记忆,为城市保留和建构了社会公共记忆的空间与素材。产业结构的转型和文脉保护意识的觉醒,使得滨水区遗存和集聚的码头、仓库、工厂成为近现代工业遗产。以杭州运河拱宸桥西工业遗产的博物馆化发展模式为案例,重点解析和梳理了滨水区工业遗产通过形态保护全面化、功能定位平民化、遗产展示活态化、运作机制创新化和展陈手法数字化等措施,有效延续城市记忆。最后,将杭州运河工业遗产的城市记忆延续归纳为“双层模式”,并访谈了多利益主体对其的评价,以期为未来类似研究提供一个比较参考。     

远去的“大山”(散文)

沧海桑田,堪堪半世。生命里,始终珍藏着一座山,那座山见证了我的成长,承载了我的青春。其实,和那些有名的山相比,那座山实在算不上是座大山,之所以称之为"大山",是因为她在我心中占据了很重要的位置——清新如兰的空气如诗似画的山景,是我今生永远都抹不去的记忆。山,在住地的南边,人们就把那山叫做了南山。记得那时,只要不是恶劣的天气,我几乎是天天上山,早迎朝阳,晚送落日,家里人都说我"长"在了山上。我喜欢一个人坐在山顶上,无拘无束地看蓝天白云,看花开花落。开心时,我会欢歌起舞,还会与花     

虎跳峡印象

去年暑假,妈妈带我去了向往已久的美丽云南。太多优美的景色让我大饱眼福,太多奇异的风土人情让我大开眼界,但一直让我记忆深刻的还要数虎跳峡了。我们从丽江赶往香格里拉的路上,一直是盘山路,急弯不断,而且海拔不断升高。虽然窗外美景处处,我却开始有晕车的感觉,昏昏欲睡。随着藏族导游的讲解指点,我抬头向窗外望去,一眼就看到了宽阔的金沙江横卧在眼前。别看金沙江有"金"字,江水却是奇妙的红色,缓缓、蜿蜒地向前流动着。不管怎样,这顿时让无精打采的我兴奋起来,猜测着将会有什么到来。     

土木工程中的物理参数时域识别及地震动反演研究

本文对工程结构、场地水平土层参数识别及地震动反演进行了如下6个方面研究:(1)输入已知、输出不完备条件下,基于经典最小二乘算法的工程结构物理参数时域识别;(2)输入未知、输出不完备条件下,基于复合反演算法的工程结构物理参数时域识别及地震动反演;(3)输入已知、输出不完备条件下,基于渐消记忆的扩展卡尔曼滤波算法的工程结构物理参数时域识别;(4)输入未知、有限测点条件下,基于广义复合反演算法的工程结构物理     

利用机器学习从切片的孔隙结构特征预测多孔介质渗透率

利用机器学习模型预测多孔介质的渗透率是当前孔隙尺度模型的关键研究方向之一。由于三维多孔介质数据无法直接应用于经典机器学习模型,对孔隙空间结构进行特征提取是有必要的。深度学习模型作为经典机器学习模型的进阶,在多孔介质三维数字图像预测渗透率方面取得许多成功,但模型的计算成本相当高。该研究提取多孔介质切片的孔隙结构特征,将数字图像转化为多维向量并作为机器学习模型的输入,在减少数据输入量、大幅度提高训练效率的同时,模型保持了出色的预测能力,其中长短期记忆神经网络（LSTM）的预测结果最佳。     

瑞利参数在海浪波高机器学习预测中的应用

海浪直接影响海上活动和航行安全,同时也蕴藏着巨大的可再生能源,对海浪核心参数之一波高预测至关重要。基于2015年7月～2022年6月山东小麦岛(36°N,120.6°E)站点实测的波高数据,利用反向传播神经网络(back-propagation neural network,BPNN)、长短记忆网络(long short-term memory, LSTM)和支持向量机回归(support vector regression, SVR)三种机器学习模型对波高进行预测,并分析了瑞利参数的引入对预测结果的影响。结果显示,模型输入项引入瑞利参数后,对1 h和6 h波高预测提升效果有限,预测值与测试集的相关性提升不超过0.02,均方根误差的降低不超过0.01 m;在12h和24h的预测中,BPNN和LSTM模型预测结果相关性提升0.03～0.07,均方根误差降低0.02～0.03m,而SVR模型预测结果变化不显著。说明瑞利参数有助改善BPNN和LSTM模型中长期海浪预报。此外,特征扰动方法(机器学习中特征重要性的计算方法之一)验证了瑞利参数在波高预测中的重要性,瑞利参数的引入为波高的机器学习预...     

化石的记忆

内蒙古地区早、中奥陶统主要分布于桌子山地区。这一时期海洋动物十分繁盛,目前发现的头足动物化石有80多种,是当时海洋的霸主。动物群以多泡角石、珠角石、五项角石、轮角石、鄂尔多斯角石、水泡角石、欧亚角石的大发展与共荣为特征。     

地名里承载的共和国记忆——庆祝中华人民共和国成立60周年

北平——北京,鞍山,攀枝花 大寨。小岗村,酒泉 深圳,华西村,五爱街……     

自升式海洋平台关键部位MMM与ACFM联合检测

针对传统无损检测方法对自升式海洋平台检测工作量大、费时费力等问题,提出了一种金属磁记忆(MMM)与交流电磁场(ACFM)联合检测的新方法。在简介MMM和ACFM检测机理之后,将其应用到自升式海洋平台关键部位的无损检测中。分别以齿条座板与桩腿之间的T型焊缝和桩腿环焊缝为例,首先通过MMM快速全面扫描待检测表面,基于磁场分布及梯度值确定应力集中部位;在此基础上,利用ACFM方法重点对应力集中部位进行裂纹缺陷的定量化检测,结果表明MMM对应力集中或微观缺陷非常敏感,而ACFM方法可精确给出裂纹缺陷的深度信息,为平台结构的安全可靠运行和维修方案制定提供了方法参考和理论依据。