桃花峪黄河大桥钢箱梁顶推摩擦副试验研究

常规滑擦式摩擦副摩擦系数大,影响因素多.为了解决大跨自锚式悬索桥重型钢箱梁在高位单向多点长距离顶推条件下架设难题,应用摩擦学原理,通过力学性能试验,筛选MGE板.设计了能模拟实际工作状态的摩擦副试验装置,通过大量试验和数据采集分析,掌握了摩擦系数变化基本规律,研制出低摩阻的摩擦副结构,将最大工作摩擦系数降低至0.06以内.     

顶推法拆除连续梁桥导梁的设计及施工

结合佛开高速改扩建工程实例,介绍了顶推法拆除旧北江大桥主桥的方法,着重对顶推法施工中导梁的设计、施工及拼装方案进行了研究,并阐述了导梁的静载试验技术,为顺利进行主桥顶推过程提供了科学依据。     

连续梁顶推、落梁工艺及质量控制

针对重庆某大桥副跨为50×5＋36m顶推连续梁,其箱梁断面为单箱三室,分上下游各单室预制的特点,介绍连续梁顶推、落梁施工工艺和质量控制。     

Tool path generation framework for accurate manufacture of complex 3D sheet metal parts using single point incremental forming

The prototyping of complex sheet metal parts using single point incremental forming (SPIF) requires the generation of optimal tool paths and/or tool path sequences that ensure that the formed part is within geometric design specifications. The presence of a multitude of features on complex parts leads to multiple inaccuracy inducing phenomena occurring simultaneously due to interactions between the features. This paper proposes a network analysis methodology using topological conceptual graphs to capture the effects of different phenomena on the final accuracy of a sheet metal part manufactured by SPIF. Using this framework optimized tool paths can be generated that compensate for the inaccuracy inducing behavior. Tool path generation algorithms to create partial tool paths that account for the accuracy of specific features in the part based on the proposed framework are also presented. Finally, the creation of integrated tool paths maintaining complementarity between tool paths and desired continuity behavior using non-uniform cubic B-splines is illustrated. A number of case studies demonstrating the applicability of the integrated framework are discussed, where the maximum deviations in the part are significantly reduced and the average absolute deviations for the complete part are brought down to less than 0.5 mm.     

一种基于Hadoop的动态树增量更新方法

为适应真实环境中数据量大、流程复杂、计算密集的数据挖掘需求,提高传统树增量更新挖掘效率,改变已有算法的串行执行方式,提出一种基于Hadoop的动态树增量更新方法。介绍云计算、模型与执行流程等基本概念,针对现有Hadoop平台中任务调度的随机分配策略,设计一种动态云平台中的资源调度与分配算法,以期达到成本消耗的最小化,给出树增量更新挖掘算法以及2个并行算法（DeleteFreqTree和FindNewTree）,完成树数据的增量挖掘工作。实验结果表明,该并行算法有效可行,具有高效性与良好的扩展率,能够对海量树数据进行更新挖掘。     

一种基于族相合性的文本增量聚类箅法

传统文本聚类方法只适合处理静态样本,且时间复杂度较高。针对该问题,提出一种基于簇相合性的文本增量聚类算法。采用基于词项语义相似度的文本表示模型,利用词项之间的语义信息,通过计算新增文本与已有簇之间的相合性实现对文本的增量聚类。增量处理完部分文本后,对其中错分可能性较大的文本重新指派类别,以进一步提高聚类性能。该算法可在对象数据不断增长或更新的情况下,避免大量重复计算,提高聚类性能。在20 Newsgroups数据集上进行实验,结果表明,与k-means算法和SHC算法相比,该算法可减少聚类时间,提高聚类性能。     

基于动态有噪网络的增量社团发现算法

在动态社会网络中,诸如垃圾邮件之类的噪声会影响网络的稳定性,导致其社团结构难以被准确发现。针对该问题,提出一种采用增量结构的社团发现算法。利用相对熵处理噪声,通过改进的增量算法发现社团结构。实验结果表明,该算法针对不同动态社会网络的发现性能均优于传统动态社团发现算法,其模块度可达到0.8左右,互信息值变化也较平稳,可有效避免噪声对算法性能的影响。     

基于资源分配网络的小数据集并行集成学习方法

机器学习领域中,如何在小规模的训练数据集上获得一个具有稳定的高计算精度的算法模型,一直以来都是一个棘手而富有挑战的问题。从算法模型出发,提出了一种基于扩展卡尔曼滤波器的资源分配网络并行集成学习方法。该集成系统由多个带有扩展卡尔曼滤波器的资源分配网络（RANEKF）组成,并且每个RANEKF子网的输入由原始数据集中的输入经过随机权值的修正得到。通过和其他神经网络构成的集成学习算法的实验对比,发现提出的方法在小训练集上拥有更高的计算精度和稳定性。     

适用于智能传感器系统的SVM集成研究

以支持向量机(SVM)为代表的人工智能技术在智能传感器系统中得到了广泛的应用,但传统的SVM有"灾难性遗忘"现象,即会遗忘以前学过的知识,并且不能增量学习新的数据,这已无法满足智能传感器系统实时性的要求。而Learn++算法能够增量地学习新来的数据,即使新来数据属于新的类,也不会遗忘已经学习到的旧知识。为了解决上述问题,提出了一种基于壳向量算法的Learn++集成方法。实验结果表明:该算法不但具有增量学习的能力,而且在保证分类精度的同时,提高了训练速度,减小了存储规模,可以满足当下智能传感器系统在线学习的需求。     

高精密恒温系统在NDIR气体分析仪中的应用

当前基于非分光红外（NDIR）技术的气体分析仪设计过程中存在很多干扰源,这些干扰源对检测精度影响的轻重程度各有不同,其中,红外池中,温度的稳定性对气体的吸收影响大,此外,对于特定的吸收气体,恒温点同样重要。设计了一种基于增量式PID算法的高精度温控系统,选择对气体吸收影响最小的恒温点,并控温范围为±0.1℃,相比现有同类温控系统,精度提高近10倍。通过试验比较不控温情况下的结果和应用在本恒温系统中的测试结果表明：高精度恒温系统下,NDIR气体分析仪的信噪比得到了明显改善。该成果将直接应用到国家＂十二·五＂计划项目中。