某酒店建筑结构安全性鉴定分析

以北京某酒店工程为例,通过现场检测确定该建筑物结构工程相关设计参数,根据检测数据,对该建筑物结构承载力进行复核计算;并依据结构检测和计算结果,给出该建筑物结构安全性评级。     

高深宽比微结构深度测量技术的研究进展

高深宽比孔/槽微结构现广泛应用于微机电系统（MEMS）与三维集成电路（3D-IC）等领域,是微纳器件的基础性工艺结构。随着器件微型化与功能化的发展需求,孔/槽微结构的深宽比不断提升。深度作为重要参数对器件加工工艺、器件性能有直接影响,微孔/槽结构深度的精确测量具有重要意义,但测量方法面临巨大挑战,成为测量领域的难题之一。针对这一问题,按照非光学和光学测量方式将测量方法分为两大类,介绍了扫描电子显微镜、扫描探针术、白光显微干涉技术、共焦显微技术和反射光谱技术等测量方法的工作原理,在微孔/槽深度测量方面的研究现状,尝试从中总结每种测量方法的优缺点,最后,讨论了未来高深宽比微结构深度测量发展趋势以及研究重点,为之后高深宽比微结构深度的测量技术研究提供帮助。     

体外预应力加固两层砖砌体墙体拟静力试验研究北大核心

针对既有多层砌体房屋抗震能力不满足鉴定要求的问题,提出了沿房屋全高设置体外预应力筋的全高预应力抗震加固法和在楼层间设置体外预应力筋的层间预应力抗震加固法。为验证加固效果,进行了6片两层砖砌体墙体的拟静力试验研究,对比分析了未加固墙体、全高预应力加固墙体、层间预应力加固墙体以及钢筋网砂浆面层加固墙体的破坏形态和抗震性能。结果表明,预应力加固和钢筋网砂浆面层法加固均可以明显改善墙体的破坏形态,提高开裂荷载、受剪承载力和变形能力;预应力加固墙体的开裂荷载、变形能力与钢筋网砂浆面层法加固墙体基本相当,但是受剪承载力要高于钢筋网砂浆面层法加固墙体。预应力筋还可以降低砖墙的刚度退化速率,有效提高结构的开裂后刚度。预应力加固墙体的耗能能力明显高于钢筋网砂浆面层加固墙体。该加固方法基本不改变墙体的弹性抗侧刚度,加固后墙体的质量也基本没有增加,是一种低影响的抗震加固方法。     

水声信号预测的神经网络方法

水声信号的局部可预测性在水声信号处理中具有重要作用,它是解决非平稳信号检测问题的基础。基于非线性时间序列局部可预测性原理,采用人工神经网络技术,研究了水声信号的神经网络预测,讨论了预测模型的建立和网络结构参数的设计。分别采用BP网络和RBF网络对实际舰船水声信号进行预测,通过对仿真数据和实际舰船辐射噪声数据预测的结果分析,得出了两种网络预测模型的误差分布,提出了减小预测误差的有效方法。为今后进一步开展水声信号预测研究奠定了基础。     

基于VxWorks操作系统下大硬盘的实现

在实时嵌入式操作系统中,VxWorks因其高可靠性高实时性而得到广泛应用,基于VxWorks5.5版本开始支持高版本MSDOS文件系统,从而给我们挂接大硬盘提供了前提;以实际工作中挂接大硬盘过程,从原理上分析了VxWorks下硬盘的管理机制,并总结出VxWorks操作系统中挂接大硬盘所采取的相关配置情况及具体实现,从而得出在VxWorks5.5下通过正确的配置,可以实现大硬盘的挂接,同时也给出挂接后硬盘测试程序.     

基于BP神经网络的水声信号预测

利用水声混沌信号的局部可预测性,结合人工神经网络,研究了水声信号的神经网络预测.讨论了预测模型的建立和网络结构参数的设计.通过对实际舰船水声信号的预测,得到了一些有用的结果,为今后进一步开展水声信号预测研究奠定了基础.     

基于BP神经网络的水声信号预测

利用水声混沌信号的局部可预测性,结合人工神经网络,研究了水声信号的神经网络预测.讨论了预测模型的建立和网络结构参数的设计.通过对实际舰船水声信号的预测,得到了一些有用的结果,为今后进一步开展水声信号预测研究奠定了基础.     

基于神经网络方法的水声信号预测

由于海洋环境的复杂性和水声信道复杂的时变、空变特性，使得舰船辐射噪声是一种非平稳、非高斯过程。如能提前预测敌方舰船的辐射噪声，并有效地对敌进行水下对抗，先敌使用武器攻击，是克敌制胜的前提，也是我海军目前各型潜艇和水面舰艇急需解决的关键技术。文章根据水声信号的特点建立了预测模型和网络结构参数的设计。并分别采用BP神经网络和RBF神经网络对仿真信号和实际舰船水声信号进行预测。结果表明，利用神经网络预测水声信号达到了一定的效果，为今后进一步开展水声信号预测研究奠定了基础。