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复杂支承条件下空间网架的静力和动力特性分析
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作者 邹宇 王元清 +2 位作者 陈宏 石永久 肖建春 《建筑结构》 CSCD 北大核心 2002年第2期47-50,共4页
复杂支承条件下空间网架的静动力结构分析是网架分析中比较困难的一类问题。使用通用有限元分析软件对作者参与的深圳市民中心空间网架设计原方案进行了静动力结构分析 ,并对原设计方案进行了结构优化与调整。优化调整后的结构较原方案... 复杂支承条件下空间网架的静动力结构分析是网架分析中比较困难的一类问题。使用通用有限元分析软件对作者参与的深圳市民中心空间网架设计原方案进行了静动力结构分析 ,并对原设计方案进行了结构优化与调整。优化调整后的结构较原方案更有效地利用了材料的承载能力和结构刚度的整体性 ,从而既提高了结构的承载力和刚度 ,又降低了钢材的使用量。文中所给出的分析方法可供同类工程参考。 展开更多
关键词 复杂支承 静力分析 模态分析 空间网映
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Neuro-Space Mapping for Modeling Heterojunction Bipolar Transistor 被引量:1
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作者 闫淑霞 成千福 +1 位作者 邬海峰 张齐军 《Transactions of Tianjin University》 EI CAS 2015年第1期90-94,共5页
A neuro-space mapping(Neuro-SM) for modeling heterojunction bipolar transistor(HBT) is presented, which can automatically modify the input signals of the given model by neural network. The novel Neuro-SM formulations ... A neuro-space mapping(Neuro-SM) for modeling heterojunction bipolar transistor(HBT) is presented, which can automatically modify the input signals of the given model by neural network. The novel Neuro-SM formulations for DC and small-signal simulation are proposed to obtain the mapping network. Simulation results show that the errors between Neuro-SM models and the accurate data are less than 1%, demonstrating that the accurcy of the proposed method is higher than those of the existing models. 展开更多
关键词 heterojunction bipolar transistor (HBT) nonlinear device modeling neural network neuro-space mapping OPTIMIZATION
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N-Spaces and mssc-Images of Metric Spaces
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作者 葛英 《Journal of Mathematical Research and Exposition》 CSCD 北大核心 2004年第2期198-202,共5页
In this paper, we give some characterizations of N-spaces by mssc-images ofmetric spaces, and prove that a space X is an N-space if and only if X is a sequence-covering (sequentially quotient) mssc-image of a metric s... In this paper, we give some characterizations of N-spaces by mssc-images ofmetric spaces, and prove that a space X is an N-space if and only if X is a sequence-covering (sequentially quotient) mssc-image of a metric space, which answer a conjectureon N-spaces affirmatively. 展开更多
关键词 N-space sequence-covering mapping κ-network cs-network cs-network
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