简介:目的:寻找以轴力为主要传递荷载方式的单层网壳结构的多种合理形态,改善结构的受力性能,为建筑设计提供多种合理的结构形状方案。创新点:1.建立控制单元组长度的移形方程,并在移形方程的基础上推导基于联动机构势能最小化的结构形态创构方法。2.将分组方式应用于网壳结构形态创构,并通过改变分组形式获得不同的合理结构形状;临时单元与临时力的引入拓展了方法的适用范围,也为形态创构提供了新的途径。方法:1.将机构的单元进行分组,以单元组总长度不变作为条件建立机构移形方程;根据机构势能下降最快的方向调整机构形状,使机构逐步达到势能最低。2.在同一初始模型中,通过改变临时单元、临时力以及单元组的设置来获得多种合理结构形状;通过多个数值算例说明该方法的特性。3.对该方法所生成的结构进行受力性能分析,验证所提方法的可行性和有效性。结论:提出了一种适用于网壳结构的形态创构方法。该方法简单、灵活,可以通过调整临时单元、临时力以及单元组的设置,得出多种以轴力为主要传递荷载方式的合理结构形状。可以为设计者在建筑方案设计阶段提供多种结构形状方案。
简介:首先,研究了Erdos1合著网络的特征属性,一方面使用节点的度、介数、接近中心性来描述Erdos1合著网络节点重要性,另一方面使用特征向量中心性和本文提出的高阶度参数来描述Erdos1合著网络节点影响力;然后,分别用逼近理想解的排序(TOPSIS算法)算法和主成份分析(PCA)对节点重要性和影响力排序;最后,利用修改的网页排名(PageRank)算法讨论了网络科学原创性论文中最具影响力的论文。
简介:链路预测是网络信息挖掘的主要研究内容,通过对网络结构和其他信息的分析,挖掘缺失的链接或预测未来可能出现的链接。链路预测在推荐系统、社会网络和生物网络分析中有着十分广泛的应用。本文首先介绍了基于公共邻居、路径和随机游走的8种常用的链路预测指标.并在此基础上提出了一种基于这8种指标线性组合的度量指标,并经过实验找出了较好的优化参数。然后,提出了基于这8种指标的神经网络模型.并分别基于Weka平台和FANN库进行了实现。在社会网络的4个公开测试集上的实验结果表明.基于FANN库的神经网络模型的预测结果最好,在4个数据集上最高的AUC值分别达到了0。95l8、0.9289、0.7480和0.8677,与单一指标最好的AUC值相比分别提高了3.92%、1.45%、7.06%和24.35%。
简介:采用X射线荧光光谱法对日本遗弃在华化学武器销毁残渣元素分布进行了分析,同时用土壤连续提取法对残渣样品的砷形态进行了提取。结果表明,黄剂及红剂销毁残渣样品中主要元素均为铁、铜、砷、钛、铅等,其中砷元素占比大且危害最深。进一步对样品进行分析结果显示,残渣中砷形态主要为Fe-结合态、Ca-结合态、残渣态等。分析结果对销毁残渣的二次处理提供了必要的技术支撑,在敦促日方改进销毁技术方面具有重要的现实意义。