钢-混组合结构群钉连接件的连杆效应试验研究

钢—混组合结构连接件中栓钉式群钉连接件存在单钉承载力折减及群钉中栓钉的剪力分布不均匀的情况,本文提出一种带连杆的群钉连接件,旨在通过在栓钉之间设置连杆使群钉中栓钉之间的剪力分布更加均匀,并提高构件的整体承载能力。利用推出试验结合有限元模拟,揭示了带连杆群钉连接件的作用机理,并通过参数分析给出群钉构件合理的连杆布置位置以及尺寸。研究结果表明:在构件达到极限承载力时,合理的设置连杆能够减少83.76%的栓钉底部剪力分布的不均匀程度,对构件承载能力的提升能达到8.56%。本文研究可为带连杆群钉连接件的结构优化提供一定的理论基础,推动新型连接件的发展。

融合AP聚类算法和宽度学习系统的分布外硬盘故障预测

硬盘是云数据中心最主要的存储设备,硬盘故障预测是保障数据安全的重要手段。但是,硬盘的故障与健康样本之间存在着极端的数量不平衡问题,这会导致模型偏差;此外,不同型号的硬盘数据分布存在一定的差异,在特定硬盘数据上训练的模型往往不适用于其他硬盘。对于这两个问题,文中提出了一种融合AP聚类算法和宽度学习系统的分布外硬盘故障预测方法。针对样本不平衡问题,文中使用AP聚类算法对硬盘故障出现前一阶段的样本集进行聚类,将与故障样本处于同一聚类簇的样本扩充为故障样本。针对不同型号硬盘分布存在差异的问题,文中结合流形正则化框架和宽度学习系统来学习硬盘数据的低维结构,提高模型对未知分布数据的泛化能力。实验结果表明,在AP聚类算法重采样的样本集上,相较于用于对比的重采样方法得到的样本集,多种故障预测方法的F1_Score取得了平均0.2的提升。此外,在分布外硬盘故障预测任务上,所提模型的F1_Score相比对比方法提升了0.1~0.2。

基于某车型组合仪表黑屏分析及改进

为深入剖析某车型组合仪表黑屏问题的根源,提升组合仪表品质提供解决方案。文章针对某车型组合仪表黑屏问题展开分析,通过对问题现象、原因进行排查,快速定位问题,提升产品品质。针对改进方案软件进行实车验证,最终达到预期效果,证明改进方案有效可行。为其他车型平台同类问题的技术攻关提供了思路与借鉴,也为后续新车型组合仪表的开发提供经验教训,避免重复问题再次发生。

地铁车轮不圆度测试及评判方法研究

地铁车辆的车轮失圆是一种常见的故障,主要表现为车轮圆周上不同位置的半径存在差异,其导致列车运行中出现异常振动,危害着列车运行的安全性、平顺性、舒适性。文章提出了一种基于钢轨振动加速度的车轮失圆在线检测方法,通过测量列车通过时的钢轨垂向振动加速度,并对振动信号进行分析处理,判断车轮是否存在失圆。测量硬件设备中,主要包含了实现振动信号测量的加速度传感器、用于车轮定位与计轴的磁钢传感器、用于识别列车编号的RFID,以及工控机、电源等装置,集成于机箱中。信号处理算法中,通过时域指标与VMD能量熵提取出9个可实现车轮健康状况区分的特征,并通过K-means聚类的方法,综合上述9个评价指标,实现了车轮是否存在失圆以及失圆严重程度的识别。文章通过Simulink仿真分析与在实际线路上安装设备进行测量,验证了上述检测方法的有效性。

基于PSO-SVM算法的电压越限成因诊断方法

电压越限问题会对市民生活用电、国民经济发展等产生影响,因此设定合理的电压越限诊断模型,对于制定其相应的电压调控对策有着很关键的意义。首先采用Canopy算法对K-means算法进行改进,得到电压越限成因的聚类结果。然后,输入基于PSO的支持向量机算法进行自适应训练,实现电压越限成因的在线诊断。最后通过实例仿真分析表明,改进后的算法提高了电压越限成因诊断的准确性,可满足实际的电压越限诊断要求。

一种基于BP神经网络的完井液污染类型识别方法

目的 解决油田目的层钻井过程中完井液受盐水、残酸等污染后不能高效识别污染类型的问题。方法 对完井液进行不同质量占比的盐水、残酸污染测定,采用K-means聚类订正不同污染等级数据样本的标签。根据数据样本特征的获取难易度、隐藏层数目,训练不同的BP神经网络模型,并由留一交叉验证法检验模型的分类准确率。结果 数据样本拥有的特征越多,训练的BP神经网络分类准确率越高,隐层数目越多,分类准确率反而越低。选择包含“流变+老化+滤失+井名”4类特征的数据样本建立1隐藏层的BP神经网络模型,其平均分类准确率达到93.18%。结论 由流变、滤失等特征训练的BP神经网络模型可快速应用于试油现场,解决完井液污染类型识别问题,避免了试油现场因缺少大型仪器而无法鉴别完井液污染类型的难题。

企业衍生研究述评

通过对企业衍生领域已有典型研究成果的回顾,从企业衍生的概念、分类、动因、衍生企业发展阶段、成功要素及其与母体组织和集群发展的关系等方面评述了已有研究的成就与不足,剖析了研究热点与主要观点,给出了完善相关研究的具体建议。

一种改进的基于BSP的大图计算模型

伴随大数据的涌现,云存储和计算技术近年得到长足发展.图数据是一种重要而普遍的大数据,在生物信息学、社会网络、化学信息学等领域都有众多应用.因此,大图计算作为大数据分析应用的典型代表,正成为云端负载的重要组成部分.目前,高可扩展性的图计算主要依赖于高性能计算解决方案,需要进行环状(或网状)计算机网络之上的高效全集合通信.然而,在通用计算集群和云计算基础设施上实现基于环状计算机网络的算法时,低效的网络通信将导致巨大的系统延迟.因此,这就要求那些基于云端的大数据计算平台和系统具备十分良好的水平可扩展性.但是,大图的幂律分布和缺乏局部性使得设计一套高度可扩展的大图计算系统变得更具挑战.为此,文中提出了一种面向通用计算集群的可扩展大图计算模型.专注于水平扩展能力,设计了一种新颖的基于分离器-合并器BSP的图计算方法,能够提供原生的负载平衡,仅需很低的通信开销.从而,图数据规模的增大可以通过增加计算节点数量得以解决.最后,在一个图数据通用测试集上,通过大量实验验证了所提模型和方法的有效性和高效性;结果显示,相比经典的以顶点为中心的BSP大图计算模型和其他主流大图计算系统,所提改进的基于BSP的大图计算模型能够提供更好的水平可扩展性.

国债挤出效应的实证分析

发行国债投资于基础设施是带动经济增长的重要手段,但随着国债发行规模的不断扩大,国债对民间投资是否存在挤出作用成为了理论界关注的焦点。文章通过对投资主体投资份额、总量的相关分析以及国债投资方向的聚类分析,认为现阶段由于国债投资方向与宏观经济环境的原因,国债发行对民间投资挤出作用较小,带动作用较大。

能量均衡的无线传感器网络容错分簇优化策略

平衡簇头能耗均衡对延长网络的生存时间有重要意义.算法UFTCO(Uneven Fault-Tolerance Cluster Optimize)利用无线传感器网络运行过程中相邻簇簇头能量消耗速度信息来调整簇的大小,并且从能耗大的簇"驱逐"一些节点到能耗低的簇从而平衡簇头之间的能量消耗.通过引入容错机制,提高了网络的鲁棒性.仿真表明算法UFTCO能有效地平衡簇头间的能量消耗,较好地解决"热区"问题,延长网络生存时间.

副猪嗜血杆菌外膜蛋白表型分析

为揭示副猪嗜血杆菌外膜蛋白与毒力的关系,采用SDS-PAGE测定了82个副猪嗜血杆菌分离株细胞外膜蛋白(OMP),比较了不同临床背景分离株的OMP表型差异,根据外膜蛋白的电泳迁移率Rf值和蛋白含量对OMP与毒力菌株的相关性和PAGE分型进行了聚类分析。图谱表型分析结果表明,82个分离株分成以相对分子质量36～40ku为特征的Ⅰ型和以42～45ku为特征的Ⅱ型2种类型,约34%患病猪分离株属于PAGEⅠ型,只有8.7%健康猪分离株属于PAGEⅠ型。Rf值聚类分析结果显示外膜蛋白分为3种类型,PAGEⅠ、PAGEⅡ和PAGEⅢ型。图谱蛋白含量聚类分析显示5个PAGE型。结果提示,36～40ku蛋白与菌株的毒力相关。

电网调控集群分布式实时数据库的设计与关键技术

为解决电网调度控制系统大规模实时数据的处理性能问题,设计了一种集群分布式实时数据库,通过分布式技术实现海量数据存储,并使用集群技术实现数据的统一访问和管理。对集群分布式实时库架构及所使用的分布式存储技术、分布式数据定位技术和分布式访问技术进行了讨论,解决了调度控制系统实时数据的灵活分片、分布式存储和快速定位问题。最后通过测试和现场运行验证了集群分布式实时数据库能在确保系统高可靠性的条件下,实现实时数据的高性能访问。

集群企业外迁及其效应研究

集群中的企业外迁是与企业向某一区域聚集相逆的企业区位选择现象。相对于非集群企业,集群企业可以享受到集群共享性资源提供的非对称竞争优势。但是,企业集群在其自身演化过程中产生的集群网络失灵、聚集不经济,以及集群企业的战略重定位可能导致集群共享性资源相对吸引力下降。而集群企业外迁则正是基于与此环境基础变迁相匹配的企业战略选择。集群企业外迁可能有利于集群网络的成长,也可能导致集群网络的裂断,引发一定的企业集群风险,关键在于集群内部是否形成了梯队式的企业成长机制。

电商环境下的外卖专用电动车设计研究

互联网餐饮模式对人们生活方式的不断渗透,越来越多的人选择网上订购外卖。由于市场上缺乏专用的递送外卖车辆,受电动车企业委托,经过充分的市场调研,通过对多个外卖餐馆及外卖员的深度访谈和问卷调查,采用聚类分析和优缺点列举等定量定性研究方法,开发出一种符合市场需求的外卖专用两轮电动自行车设计方案。

初级运动区的fMRI实验研究

本实验采用功能磁共振为实验仪器,被试进行运动准备和运动执行两种作业活动,实验设计为延时序列运动任务。在对实验数据进行预处理,反卷积,标准化处理后,采用欧式距离公式进行聚类统计,统计结果显示,M1区不仅具有运动执行和运动准备的功能,还发现其他功能区域的激活,不是单纯的运动执行功能,这一区域与三种活动有关。

多因素综合评价法划分征地区片方法研究

提出“多因素综合评价法划分征地区片”的主要思想和技术路线;以晋江市征地区片价测算中征地区片划分为例,验证了此方法.试验结果表明:在征地区片价测算中,“多因素综合评价法划分征地区片”是一种测算便捷、结果实用的好方法.

一种基于PVFS的并行核外计算方法

针对传统的并行核外编程复杂、虚存系统性能不理想的问题,提出一种基于PVFS的并行核外计算方法,描述了其软件层次结构、数据访问策略及实现,为工作站机群用户提供了方便的编程接口以及核外数据的全局视图.实验结果表明,该方法扩展了可有效解决的核外问题规模,大数据量时的计算性能优于虚存系统.

基于RBF网络的煤与瓦斯突出预测研究

针对现有煤与瓦斯突出预测模型存在的不足之处,本文首先提出了基于RBF神经网络的煤与瓦斯突出预测模型,并引用减聚类算法得到RBF神经网络的中心参数。然后,采用煤与瓦斯突出实测数据对算法进行了验证,结果表明该方法具有良好的适用性和有效性。

副猪嗜血杆菌外膜蛋白表型分析

为了揭示副猪嗜血杆菌外膜蛋白与毒力的关系,采用SDS-PAGE测定了82个副猪嗜血杆菌分离株细胞外膜蛋白(OMP),比较了不同临床背景分离株的OMP表型差异,根据外膜蛋白的电泳迁移率Rf值和蛋白含量对OMP与毒力菌株的相关性和PAGE分型进行了聚类分析。图谱表型分析结果表明,82个分离株分成以分子量36～40KD为特征的Ⅰ型和以42～45KD为特征的Ⅱ型2种类型,约34%患病猪分离株属于PAGEⅠ型,只有约9%健康猪分离株属于PAGEⅠ型。Rf值聚类分析结果显示外膜蛋白分为3种类型,PAGEⅠ、PAGEⅡ和PAGEⅢ型。图谱蛋白含量聚类分析显示5个PAGE型。结果提示,36～40KD蛋白与菌株的毒力相关。

集群下Cholesky分解的数据重用算法

核外计算中,由于磁盘I/O操作特点是启动开销大,所以对文件的访问时间占的比例较大。如果能减少读取文件操作的次数则可以大幅度地提高运行效率。数据重用是一种有效的减少I/O操作次数的技术。本文将数据分成几个文件,然后将本次Cholesky分解完毕的文件继续的留在内存缓冲区中。当对下一个文件进行分解时,可用上一个刚分解完的文件进行数据的更新。这样就减少了读取数据的I/O操作次数,从而提高了分解效率。