远场和近场地震下核电隔震结构的摇摆响应分析

为了探究远场和近场地震动作用对核电隔震结构的不同影响,研究了核电隔震结构在远场和近场地震动作用下的摇摆响应和支座状态,主要讨论了地震特性对结构摇摆响应的影响,包括上部结构的摇摆角、隔震支座的拉压应力、隔震支座的剪切变形等.分析发现:上部结构的摇摆角随地震动加速度幅值线性增加,其中近场地震动作用下上部结构的摇摆角明显大于远场地震动作用,且具有更大的离散性;当地震动加速度幅值为1.2 g时,近场地震动作用下上部结构摇摆角均值和标准差可达远场地震动作用下的2.88倍和3.90倍;近场地震动作用下,支座更容易进入非安定变形状态,也更容易出现支座受拉现象.该成果可为核电厂结构的隔震设计提供工程参考价值.

大数据证据质证形式化的问题检视与制度矫正

随着大数据证据的司法运用逐渐增多,其质证阶段的证据偏在现象严重、质证流程不够规范、专业技术论证缺失等形式化问题凸显,原因在于控辩能力的差异性、质证规则的局限性及算法运行的黑箱性。基于此,应从强化控方义务、保障辩方权利、改善裁判规则等方面优化主体权责结构;从更新专家辅助人制度、细化非法证据排除规则、明晰交叉询问规则等方面完善庭审质证规则;从推进算法有限公开、加强算法可理解性、增设数据访问权利等方面克服算法黑箱流弊,以矫正大数据证据质证制度。

生成式人工智能训练数据的著作权风险与应对研究

生成式人工智能在训练阶段对数据的大量使用对传统著作权法律体系产生了冲击,存在难以纳入合理使用制度、不适用法定许可制度以及缺少相关配套措施等著作权侵权风险。鉴于此,提供两种风险应对方案:一是以人类中心主义为立场,在法定许可框架内增设“选择退出”的默示许可制度,并构建著作权集体管理制度与市场化许可费率标准予以辅助;二是以后人类主义为立场,对合理使用制度进行完善,细化三步检验法与转换性使用的判断标准。

抗爆容器的内部爆炸效应和动态力学行为研究进展

抗爆容器在内部炸药爆炸作用下的研究与应用是涉及含能材料、爆炸与冲击动力学、振动力学的多学科交叉问题。抗爆容器的内部爆炸效应与动态力学行为研究是提升装备抗爆性能的重要基础,其中的应变增长、反直观等行为与机理是具有重要科学价值的研究问题。本研究从抗爆容器的内部爆炸载荷特性与效应、金属抗爆容器的动力学响应机理、抗爆容器的复杂工况、温压炸药和破片战斗部的爆炸效应、复合材料抗爆容器等五个方面综述了相关研究进展和关键科学发现。分析指出只有在建立有效的力学分析模型和充分揭示结构动力学响应机理的基础上,才能有效指导复杂工况下的爆炸毁伤效应评估和防护结构分析设计。针对高能毁伤炸药和高性能防护材料带来的挑战和机遇,提出了爆炸毁伤与安全防护研究的重要方向和发展趋势。

三水准地震下隔震结构提离摇摆界限谱模型研究及试验验证

准确评价隔震结构的摇摆响应状态是判断地震作用下隔震支座是否稳定以及结构是否安全的重要基础。根据支座的不同受力变形状态,提出隔震结构的摇摆界限状态,即未提离、提离和摇摆状态,并提出了基于刚体摇摆模型的状态判别方法。通过地震时程分析,讨论了高宽比AR、竖向屈重比α_(v)、水平屈重比α_(h)、竖向周期T_(v)、水平周期T_(h)、系统阻尼比η等参数对隔震结构摇摆响应的影响,得到了隔震结构未提离、提离、摇摆的界限谱以及各参数对界限谱的影响规律,并通过两个振动台试验进行验证。分析结果表明,摇摆响应随α_(v),T_(h),η的增加而减小,随AR,T_(v)增加而增大,其中T_(v),T_(h)对摇摆响应的影响最大,控制摇摆响应最关键的措施是增加T_(h)、减小T_(v)。

比较法视野下我国刑事速裁程序的本土化发展研究

在推进轻罪治理体系现代化背景下,刑事速裁程序能够提升诉讼效率、缓解办案压力、保障被追诉人权利,但其本土化发展方向与完善路径还有待明确。基于对两大法系刑事速裁程序的比较,我国刑事速裁程序在发展方向上需保持现有开庭审理模式,应追求公正与效率的动态价值平衡,并立足实现实体真实与案件分流的功能定位。在具体路径上,需关注审前阶段的权利保障及程序速率,重视庭审阶段对被告人认罪认罚自愿性与真实性的审查,并强调现有配套制度的更新。

考虑技能水平的多技能资源约束项目调度

针对带有技能水平的一般多技能资源约束项目调度问题进行扩展,将技能水平进行分级并将技能和资源各分为关键和辅助2类,考虑作业执行时间因分配的关键资源具备的技能水平而变.以最小化项目总工期为目标,建立相应的数学优化模型,提出包含双层决策及局部优化策略的混合算法.其中,上层的遗传算法用于决策表示作业执行顺序的优先级列表,下层的关键资源决策启发式算法用以确定作业实际执行时间并对上层列表进行解码得到问题的可行解.在所得可行解的基础上,采用基于关键链的局域搜索算法,调整资源分配以缩短关键链长度,保证算法的求解质量.数据实验表明,所提算法在求解质量和求解速度方面均具有良好性能.

基于理想点法的高速铁路列车停站方案优化

针对高速铁路列车停站方案优化问题,结合铁路运输按流开车、大客流优先的特点,根据乘客对列车的选择方式,即乘客会选择在途时间最短的列车,提出了一种适用于铁路的客流分配方式,并命名为大客流优先分配法.建立了以列车总停站次数、列车空费能力、旅客时间损失最小为目标,满足客流、列车运输能力、每辆列车停站次数、始发终到站及重点车站停站约束的多目标高速铁路列车停站方案优化模型,并设计了以理想点法为适应度函数的遗传算法进行求解.最后,对京沪高铁的实例进行验证.研究表明:优化后列车停站方案的总停站次数降低了7.92%,列车空费能力降低了19.84%,旅客损失时间降低了41.52%.研究成果可为列车停站方案的制定提供合理参考.

考虑排班的人力资源投入问题的建模与优化

结合实际生产或项目中的排班情况,提出考虑排班的人力资源投入问题。针对该问题建立了以最小化人力资源投入为目标的数学模型。根据资源投入量与排班约束的性质,将原问题数学模型简化,证明简化后问题的数学模型与原问题最优解一致,并通过CPLEX软件求解过程,说明简化后的数学模型在求解速度上表现出很大的优越性。对于大规模问题,由于排班约束会导致班次间资源占用,使用传统任务列表编码方式难以获得较优的解。为此,提出了一种新型编码方式的遗传算法。该算法采用对作业延迟时间进行编码的方式,对作业开始时间进行搜索。为了提升算法的局部搜索能力,对作业延迟时间和开始时间进行局部优化。最后,通过数值实验与CPLEX和文献的算法比较,表明该算法的有效性。

多技能资源投入项目调度问题的建模与优化

以大型工业品移动装配线为实际背景,针对多技能人力资源投入成本问题,建立了以最小化资源投入成本为目标的数学模型.针对该模型,提出了基于全局作业影响的改进调度机制的遗传算法,设计最小费用最大流多技能资源分配算法解决资源分配问题,通过基于全局资源水平影响的作业调度评估策略优化非关键作业的调度位置.最后利用改造的标准算例库PSPLIB进行数值试验,通过与CPLEX和文献算法对比,验证了本文算法的有效性.

基于深度学习的资源投入问题算法

针对资源投入调度问题,提出了基于实时调度状态的调度优先级规则智能决策机制,构造了嵌合人工神经网络的双层迭代循环搜索算法。算法上层为启发式资源搜索框架,下层为基于实时调度状态的调度优先级规则智能决策算法。下层算法通过双隐层BP神经网络离线学习,获得调度状态与调度优先级规则的映射关系,并在实时调度过程中的每一阶段,根据当前调度数据,智能决策调度优先级规则,并指导作业调度进行。最后,通过标准算例库PSPLIB进行对比实验,验证了所设计算法的有效性。

一种基于集成学习的恶意加密流量检测方法

近年来,随着网络技术的快速发展,网络安全面临的挑战也与日俱增,鉴于目前加密技术和大数据在网络通信中的融合,加密的恶意数据流在不解密的情况下很难被反病毒软件和防火墙直接检测到,因此亟需一种高效的加密流量识别方法。本文综合了以往表现良好的特征以及领域专家的研究提出了基于85维特征集及集成学习算法的恶意加密流量监测方法,并采用六种机器学习算法对加密流量进行了性能测试。实验结果表明基于集成学习的随机森林分类器分类效果优于其他五种分类器,且基于统计类的特征集对恶意加密流量的检测更有研究意义。

改性碳纳米管吸附去除TBBPA效果与动力学特性

为了提高碳纳米管去除水中新兴污染物的性能,笔者采用混酸(H2SO4/HNO3)和乙二胺(EDA)对多壁碳纳米管(MWCNTs)进行化学改性,制备出具有不同官能团的MWCNTs。釆用透射电镜(TEM)、热重(DTA)和原子力显微镜(AFM)对所制备的材料进行了表征及能谱分析,得出改性后MWCNTs仍具有较好的石墨化程度,其管壁结构未受到明显的破坏。改性后,MWCNTs的缺陷增多,无序结构增加。应用改性MWCNTs吸附去除四溴双酚A(TBBPA)的试验结果表明,其对TBBPA具有较好的吸附去除效果,且改性MWCNTs对TBBPA的吸附符合二级动力学模型。颗粒内扩散作用模型表明,外部扩散以及界面层之间的扩散为主要的控速步骤。通过Boyd吸附模型进一步发现,外部扩散是MWCNTs吸附TBBPA的主要控速步骤。

动态故障树的边值多值决策图分析

动态故障树分析对于复杂系统来说是一种重要的可靠性分析技术,但是二叉决策图等传统模块化方法存在严重的状态空间爆炸问题.本文系统介绍了边值决策图的动态故障树分析方法,其中边值多值决策图相对于其它现有的决策图具有更紧凑的表示函数,通过状态数的缩减,缩短了计算时间,有效缓解状态空间爆炸问题.实例证明了边值多值决策图在多状态系统和多功能系统中使用的方法和优势.

硫酸盐腐蚀与荷载作用下混凝土基本力学性能试验研究

本文针对混凝土在硫酸盐与荷载耦合作用下,对相对动弹性模量、抗压强度与侵蚀龄期的关系进行研究。分别测出侵蚀90天、180天、360天、540天,混凝土的相对动弹性模量、抗压强度。在matlab中依据所得数据绘制图像分析。结果表明,硫酸盐腐蚀与荷载作用都会损伤混凝土的力学性能。

基于谱聚类的在线数据库垂直分区多阶段生成方法

垂直数据分区技术从逻辑上将满足一定语义条件的数据库表属性存放在同一个物理块中,进而降低数据访问成本,提高查询效率.数据库查询负载中的每条查询通常只与数据库表中的部分属性有关,因此只需使用数据库表的某个属性子集便可以得到准确的查询结果.合理的垂直数据分区方式可以使大多数查询负载不需要扫描完整数据库就可以完成查询任务,从而达到减少数据访问量,提高查询处理效率的目的.传统的数据库垂直分区方法主要基于专家设置的启发式规则,分区策略粒度较粗,且不能根据负载的特征进行有针对性的分区优化.同时,当负载规模较大或者属性个数较多时,现有垂直分区方法执行时间过长,尤其无法满足数据库在线实时调优的性能需求.为此,提出在线环境下基于谱聚类的垂直数据分区方法(spectral clustering based vertical partitioning,SCVP),采用分阶段求解的思想,减少算法时间复杂度,加快分区执行速度.首先通过增加约束条件缩小解空间(即根据谱聚类生成初始分区),然后对解空间设计算法进行精细的搜索(即采用频繁项集和贪心搜索相结合的策略对初始分区进行优化).为了进一步提升SCVP在高维属性下的性能,提出了SCVP的改进版本SCVP-R(spectral clustering based vertical partitioning redesign).SCVP-R通过引入同域竞争机制、双败淘汰机制和循环机制,对SCVP在分区优化过程中的合并方案进行了进一步优化.在不同数据集上的实验结果表明,相比于目前最好的垂直分区方法,SCVP和SCVP-R有着更快的执行时间和更好的性能表现.

基于车流接续代价最小的编组站配流计划优化研究

编组站是铁路运输系统的重要一环,其作业效率直接影响铁路运输效率和经济效益。为了高效、经济地完成列车解编,提高铁路运输的市场竞争力,需要优化编组站配流。通过引入"惩罚系数"衡量到、发列车接续的代价,将配流问题转化为运筹学的运输问题,考虑编组站实际作业的不确定性和复杂性,以车流接续总代价最小为目标函数,建立编组站配流优化模型,并设计算法进行求解,得到优化的配流计划,验证编组站配流优化模型和算法的有效性,可以提高和优化编组站作业效率。

上海、重庆、台北三地房产税对比性分析

本文通过实地调研法与文献研究法考察台北市相关房屋税税制改革政策,发掘中国台湾地区台北市房屋税有效稳定征管的方法,就我国现行房产税试点城市上海、重庆的对比结果与专业人士调查问卷、数据统计的分析结论提出建议。并且探究房屋税及房屋税衍生物改革前后所产生的政策目的及效益,分析其政策因素的科学性。透过研究日前台北市政府已开始逐渐加大力度推动的房屋税衍生物——豪宅税与囤房税制度,再结合目前对沪渝房产税推行后税制结构饱受争议、迟迟未解决的问题进行探讨分析,以期从台北市房屋税衍生物变化的力量中获取改进与启发。

人口老龄化背景下长期护理保险产品设计研究

随着我国人口老龄化和家庭结构小型化,养老问题已经上升为国家层面的民生问题。城乡养老资源分布的不均衡以及未富先老的问题造成我国存在较大的养老缺口。长期护理保险作为社保第六险为我国解决失能与半失能老人的养老问题提供了一种新的方案。本文使用文献查阅、现场调研等方法,吸取国内外长期护理保险制度实施经验,创新性地提出了较为完善的长期护理保险产品设计与发展对策,为我国长期护理制度的完善建言献策。

泰伯与德川日本

对无锡人来说,泰伯(太伯)的故事大概是耳熟能详的。《史记·吴太伯世家》记载:“吴太伯,太伯弟仲雍,皆周太王之子,而王季历之兄也。季历贤,而有圣子昌,太王欲立季历以及昌,于是太伯、仲雍二人乃奔荆蛮,文身断发,示不可用,以避季历。季历果立,是为王季,而昌为文王。太伯之奔荆蛮,自号句吴。荆蛮义之,从而归之千余家,立为吴太伯。”当然,关于这段故事的真实性,至今依然存在争论,一些学者质疑三千多年前的古人是否能够从周朝发源地陕西千里迢迢来到当时尚未开发的江南,有一种观点便认为“泰伯奔吴”反映的是氏族社会解体前,氏族内部为争夺首领之位频繁发生的血亲相残现象,泰伯放弃王位很可能就是基于上述现实出现的一种传说。