GRC轻质墙板在高层建筑中的应用

介绍GRC板在高层建筑的应用,提出质量控制措施和安装注意事项以及提高使用耐久性的建议。     

稀疏气泡流动的粒子跟踪测速技术研究

采用动态阈值技术实现了对气泡图像的正确分割，利用灰度加权方法提高了气泡颗粒的定位精度。根据稀疏气泡流动图像的特点，提出了一种新的基于相关的粒子跟踪测速算法（2-HPTV）。通过进行两时刻中围绕待研究气泡所取的两个小的诊断窗口的相关运算，成功实现了气泡颗粒的轨迹追踪。实验表明本文算法较传统的PIV技术在测速精度上有很大程度的提高，与4帧粒子跟踪测速算法相比，降低了对摄像机帧频的要求，具有较强的实用性。     

一个新的具有指定接收者(t,n)门限签名加密方案

提出了一个具有指定接收考验证的签名加密方案。该方案是数字签名与公钥密码体制的有机集成。与普通数字签名方案相比，除了具有认证性、数据完整性外还具有保密性和接收方的隐私性。然后又利用门限方案首次构造了一个（t,n)门限签名加密方案。该(t,n)门限签名方案具有数据传输安全、顽健性、通信代价更小、执行效率更高等特点。     

全光纤电流互感器控制电路设计

论述了全光纤电流互感器检测和控制原理,以单片FPGA为控制核心设计了全光纤电流互感器信号检测与控制硬件电路,并对关键部件指标和检测控制方法进行了分析和讨论。结合前端光纤电流传感头搭建了全光纤电流互感器装置。经实验测试,其在额定一次电流100 A~4 000 A范围内均实现了0.2 S级测量准确度,满足电力电网对电流互感器测量准确度的要求。     

一种基于不确定规则的数据时效性判定方法

数据过时是影响数据质量的重要因素,因此判定数据时效性对于提高数据质量至关重要.当前判定数据时效性的方法可分为两类:基于时间戳的方法和基于规则的方法.基于时间戳的方法要求精确完整的时间戳,但这样的时间戳在很多应用中不存在.基于规则的方法不要求时间戳,但现有方法均依赖于冗余元组,且不能对数据时效性做出定量判定.同时,这些方法均基于确定规则,无法表达不确定的领域知识.针对上述问题,提出不确定时效规则及相应的数据时效性模型.基于该模型,进一步给出了两个可定量地判定数据时效性的算法.同时,还给出了时效规则的学习算法.真实数据上的实验结果验证了算法的有效性.     

基于压缩的大规模图的割点求解算法

割点求解是图应用中的一个重要操作.深度优先搜索树算法可以解决割点求解问题.但是该算法存在缺点,导致它不能在实际问题中得到很好的应用.这是因为当今数据的两大特点,一是数据规模庞大,对于很多图操作提出了挑战性的要求;二是数据多变,每天数据的大量更新使得传统算法必须依据更新重复计算,浪费了时间和空间.深度优先搜索树算法的时间复杂度为O(|V|+|E|),其中,|V|和|E|分别为图的顶点的数目和边的数目.它能够很好地适应第1个特点,但是对于第2个特点该算法则无能为力.提出一种基于压缩的割点求解算法来解决这个问题.该算法通过点的朴素相似来压缩图,时间复杂度为O(|E|).在得到的无损压缩图上进行割点求解,同时在压缩图上动态地维护点和边的更新,在不解压图的情况下完成图的更新,在更新后的图上进行割点求解,极大地降低了时间和空间消耗.该压缩算法得到的压缩图对其他图操作同样适用.     

基于相关性的多维时序数据异常溯源方法

提出一种基于统计学相关性分析的多维时序异常数据检测分析方法,以对检测中表现为异常的数据进行溯源:对反映系统故障的数据和传感器质量问题的数据进行分类,进而识别出真正的系统故障,避免误检.首先根据相关关系构建时序相关图,再进一步归纳为时序相关环模型,通过在时序相关图上搜索并确定时序相关环的过程,提取时序相关环中的特征,得到时间序列相关性集合.进而利用时间序列相关性集合进行时序数据异常来源检测,根据检测结果评估时序传感器数据对应的系统故障的几率.在真实的工业设备传感器序列数据集上进行大量实验,实验结果验证了该方法在高维时序数据的异常检测任务上的有效性.通过对比实验,验证了该方法从稳定性和效率上优于基于统计和基于机器学习模型的基准算法,时间序列的维度越高,该方法较基准算法的提升越明显.该方法通过对多维时序数据相关性知识的挖掘,既节约了计算成本,又实现了对多维异常数据来源的精准识别.     

弹性索参数对三塔悬索桥抗震性能影响研究

以一座三塔悬索桥为分析对象,采用有限元仿真分析法,研究了中塔、主梁间设置弹性索对该桥抗震性能的影响。针对不同弹性索参数,比较了结构主要构件和部位的内力及位移的地震响应结果。分析结果表明,选用合适的弹性索刚度时,可以显著减小主梁位移、主塔位移和中塔与主梁间的相对位移,减小边塔底内力,而中塔底内力增加很小。弹性索不是耗能装置,只能改变惯性力的传递途径,使结构体系惯性力分配更加合理。