刚性索动力学系统的约化与索力测量

为解决索力动测中弯曲刚度的耦合影响问题，研究刚性索动力学系统的约化及相应的索力算法。对系统时间和空间进行坐标缩放，建立新时空坐标体系，使原方程约化为最简形式——所有系数均为1或-1，得到频率比互等关系；求解新坐标下的动力学方程，导出固支条件下的频率方程，分析其频率-梁长和频率比-梁长函数特性，提出基于频率比互等关系的双频式索力算法。给出两组10个算例均与现有文献吻合良好。研究表明：系统频率在新坐标下仅由单一参数决定；双频式算法可将索力测量的双参数反问题转化为单参数反问题，实现对索力和弯曲刚度的解耦；与其他方法相比，该方法有两个特点：①两个无量纲参数均具有明确的意义，便于工程人员掌握；②参数区间不受限，不需要对参数区间进行预判或近似处理。     

基于动力测评估斜拉索参数的一个实例

本文通过最小化频率测量值和计算值间的误差,建立了利用多阶测试频率识别斜拉索张力、长度、抗弯刚度、线密度及支撑条件等多个参数的方法,提高了斜拉索张力测试的准确度和可靠度.作为实例,对洞庭湖大桥的斜拉索进行了张力测试和参数评估.     

关于旧有工业建筑改造及再利用的思考

该文对以厂房为代表的旧有大空间工业建筑的改造和再利用进行了初步探讨,分析归纳了该类建筑改造再利用的优势,并提出了其在改造再利用过程中应注意的主要问题,以及实施改造再利用的具体思路.     

Winkler地基梁动力学系统的无量纲化与参数识别

为简化Winkler地基梁动力学系统的双参数识别计算,提出一种新无量纲方法,通过对系统时间、空间坐标进行线性变换,实现动力学方程系数的彻底归一化,得到与系统参数解耦的广义频率方程,发现频率、频率比仅由无量纲梁长决定的本质.提出基于频率比互等关系的双参数识别算法,该算法通过对广义频率方程进行一次求解即可在相应边界条件下得到频率、频率比关于无量纲梁长的预解集,在得到该系统任意两阶实测频率后,即可依托于时间、空间还原系数所建立的线性转换关系实现对双系统参数的定解.较之于传统双参数识别算法,该算法具有两个特点：(1)识别计算仅涉及单变量超越方程的求解与线性转换,避免了双参数超越方程组的非线性迭代问题,可使识别计算得到有效简化.(2)任意系统参数值的变化仅影响时空、空间还原系数的大小,预解集具有适用于系统参数值任意变化的一般性,可有效避免因系统参数值改变而导致重复迭代的情况,实现了解的一般化.     

大连市监狱迁建工程设计研究

本文对大连市监狱迁建工程的设计过程进行回顾,探讨了运用环境心理学相关理论指导特殊类型建筑设计的方法。     

配电线路全线速切继电保护技术

针对配电系统采用的分段式过流保护存在速段保护范围小、整定配合复杂等问题,研究并提出了一种配电线路全线速切保护系统.该系统基于纵联比较的保护原理,结合配电系统的保护配置特点,借助通信手段完成上下游保护之间的信息交换,为配电线路提供全线速动保护功能.依据所获取保护信息类型的不同和对信息利用方式的不同,提出了基于过流元件的闭锁式速切保护系统和基于低电流、低电压元件的允许式速切保护系统,研究了2种速切保护系统的逻辑构成和工作方式,并从快速性、安全可靠性、方案实现的难易程度等方面分析各自的特点.对速切保护所采用的通信方式进行了分析研究,对利用中间继电器、数传电台和光纤3种通信方式进行保护信息交换的延时进行了实验室测试.采用数传电台通信方式的闭锁式速切保护已经投入现场试运行,目前运行效果良好.     

基于Chan-Vese模型的树形结构多相水平集图像分割算法

由于Chan-Vese(C-V)模型通过单个水平集的符号将待分割图像划分为目标和背景两个部分,所以当图像的多个目标的轮廓成多连接时,C-V模型将无法表示.为了解决C-V模型在表示目标轮廓上的局限,提出了基于C-V模型的树形结构多相水平集算法.关键策略是通过改变图像背景,使得水平集在新图像上重新收敛;核心技术是依据同时明度对比提出的背景填充技术;算法流程采用多水平集串行收敛方式实现多相分割(n-1次收敛可以实现n相分割,n＞1).实验结果表明,本算法可以表示复杂的区域连接情况(n相分割最多可以表示n连接情况),能够实现多目标分割(n相分割可以实现n-1个目标分割),特别适合于目标中含有子目标的图像.     

采用J2EE架构的人力资源管理系统研究开发

介绍了以适合供电企业对人力资源管理工作的普遍要求为目的,采用J2EE应用服务器和中间件产品作为运行平台,研究开发基于三层体系结构人力资源管理系统的情况。同时对三层体系结构的特点以及人力资源系统所采用的安全体系情况做了介绍。     

基于蚁群算法的配电网重构

本文提出了一种基于蚁群系统的配电网重构算法（ACSA）[12],该算法用于减少在正常运行情况下的电能损耗的问题。结合相应的数学模型和算法,对一个典型的配电网重构的问题进行了验证。基本蚁群算法的缺点是收敛速度慢和进化停滞,本文提出了一些新的措施来克服这些缺点。