本书是一本实用性数据库教材，它重点突出应用性与新技术，它将数据库基本原理、技术与应用三者结合于一体，系统性强、基本概念与原理讲述清楚、内容深入浅出、文字浅显易懂、并配有大量辅助性材料。本书由六部分组成，它们是基本原理部分（第一章——第二章），关系数据库系统的原理与技术（第三章——第七章），数据库的设计与管理（第八章——第十章），新型数据库（第十一章——第十三章），数据库应用（第十四章——十六章）最后是数据库实验指导书。本书可作为高等学校计算机应用类专业以及计算机应用相关专业的大学本科数据库课程教材，也可作为数据库应用开发人员的参考资料及相关培训教材

信息技术祇∏新月异地迅猛发展,功能强大的计算机、各种各样的 工作站、迅速兴起的因特网设备在世界的普及,把人类推向了崭新的信 息时代。计算札技术的发展从根本上体现在使件技术的史新换代方面 不管功能多么强大的软件系统,如果没有相应的硬件设备支持,都无法 发挥其应有的作用

§5.1 概述 §5.2 热传导 §5.3 对流传热 §5.4 换热器的传热计算 §5.5 辐射传热 §5.6 换热器 §5.6.1 换热器的结构形式 §5.6.2 传热过程的强化 §5.6.3 换热器的设计与选型

碳纤维增强塑料(CFRP)拉挤成型过程中固化度和温度变化为强耦合关系.通过差示扫描量热(DSC)实验计算得到模型所需的固化动力学参数,根据固化动力学和传热学理论建立了非稳态温度场与固化动力学数学模型,采用有限元与有限差分相结合的方法和ANSYS求解耦合场的间接耦合法对拉挤工艺不同工况下CFRP固化度进行数值模拟.采用特殊设计制作的铝毛细管封装的布拉格光栅光纤(FBG)传感器,屏蔽了荷载效应应变干扰,对CFRP温度场实时检测,从而计算得到实时固化度;同时采用索氏萃取实验测定CFRP制品固化度.结果表明,模拟与实验结果基本吻合

了解系统的编译多态性与运行多态性 多态性(polymorphism)这个词来自希腊语是指“多形态”的意思。在某些程序设计 语言中,多态性指相同的语言结构可以代表不同类型的实体(如同一变量可以匹配各种类型 的语法结构)或者对不同类型的实体进行操作(如同一个函数可以对不同结构的表进行操 作)。在强类型语言中,多态性表现为重载《ovcrIoadinggcncrciy《)和类属(genericity),又称为参数 化多态(parameterized polymorphism)。在面向对象的概念中,多态性则是指不同对象收到 相同消息时,根据对象类不同产生不同动作

信息技术祇∏新月异地迅猛发展,功能强大的计算机、各种各样的 工作站、迅速兴起的因特网设备在世界的普及,把人类推向了崭新的信 息时代。计算札技术的发展从根本上体现在使件技术的史新换代方面 不管功能多么强大的软件系统,如果没有相应的硬件设备支持,都无法 发挥其应有的作用。应该承认,电子与计算机技术的飞速发展,涌现了 大量的新概念和新词汇。而这些词江大多数都来源于英文词汇,要为我 所用,就必须透彻领会这些新词汇的含义

信息技术祇∏新月异地迅猛发展,功能强大的计算机、各种各样的 工作站、迅速兴起的因特网设备在世界的普及,把人类推向了崭新的信 息时代。计算札技术的发展从根本上体现在使件技术的史新换代方面 不管功能多么强大的软件系统,如果没有相应的硬件设备支持,都无法 发挥其应有的作用。应该承认,电子与计算机技术的飞速发展,涌现了 大量的新概念和新词汇。而这些词江大多数都来源于英文词汇,要为我 所用,就必须透彻领会这些新词汇的含义。国内很多翻译过来的资料往 往各行其是,对某些单词的解释并不统一,使国人在阅读这类技术资料 时难免产生理解上的偏差

在贝叶斯理论框架下, 提出了一种基于多源数据融合的深埋硬岩隧道围岩参数概率反演方法.首先, 分析硬岩隧道常用的启裂-剥落界限本构模型中围岩单轴抗压强度、启裂强度与抗压强度比及抗拉强度三个参数不确定性来源, 确定其概率统计特征; 其次, 利用粒子群算法优化多输出支持向量机, 建立反映反演参数与隧道监测数据间非线性映射关系的智能响应面; 最后, 结合贝叶斯分析方法构建概率反演模型, 运用马尔科夫链蒙特卡洛模拟算法实现了围岩参数的动态更新.将该方法应用到某深埋硬岩隧道中, 利用反演的围岩参数计算隧道拱顶下沉点、周边收敛点变化值及开挖损伤区深度, 与监测数据吻合较好.结果表明, 该方法可以实现围岩多参数快速概率反演, 更新后的参数可用于硬岩隧道施工安全风险评估与结构可靠性设计

随着我国隧道工程建设的快速发展,由隧道病害引发的隧道质量和安全问题越发常见.通过地质雷达探测隧道病害对于减少隧道质量和安全问题具有十分重要的意义,为了提高病害探测的效率及可靠性,基于雷达反射波信号多维度分析,提出一种隧道病害智能辨识的新方法.根据反射波信号时域、频域及时频域分析结果提取病害信号辨识的6个典型特征,利用支持向量机算法对典型特征的训练构建病害信号的二分类模型,实现了病害水平分布范围的自动辨识;再依据病害信号的第一本征模态函数分量振幅包络计算病害深度分布范围,最终实现隧道病害的智能辨识.结合某隧道回填层雷达实测数据对智能辨识算法的性能进行评价,与人工辨识结果的对比表明,该智能算法对于病害的辨识能力较强,病害的识别率高达100%,但辨识结果中同时存在少量误判,准确率达78.6%,满足工程应用的需求.该算法可用于隧道工程各类地质雷达探测数据中病害的智能辨识,而对于其他领域的地质雷达探测数据,本文研究成果亦可为不同类型探测目标智能辨识算法的设计提供可行思路

近年来路径跟踪控制的发展十分迅猛，研究者们发表了大量的研究成果。考虑到在相同或相近工况下的路径跟踪控制存在一些共性的技术问题与解决思路，从低速路径跟踪控制和高速路径跟踪控制两个角度对近年来的研究成果进行了回顾。在关于低速路径跟踪控制的研究工作中，研究者们较为重视前轮转角速度约束等系统约束对路径跟踪精确性的影响。目前减少系统约束影响的方法包括在规划参考路径时将系统约束纳入考虑，采用预瞄控制使控制器提前响应，以及采用线性模型预测控制（LMPC）或非线性模型预测控制（NMPC）等模型预测控制方法作为路径跟踪控制方法等。考虑到NMPC既能减少系统约束的影响，又无需人为设置预瞄距离，且对定位误差等扰动因素具有较强的鲁棒性，加之低速路径跟踪控制对实时性的需求较低，因此可以认为NMPC能够满足低速路径跟踪控制的绝大多数需求。高速路径跟踪控制在受系统约束影响之外，还面临着较高车速带来的行驶稳定性不足问题的挑战，因此常采用能够将动力学层面的复杂系统约束纳入考虑且计算成本较低的LMPC作为路径跟踪控制方法。不过仅采用动力学层面的LMPC控制方法无法完全解决高速路径跟踪控制中路径跟踪精确性和车辆行驶稳定性之间存在耦合的问题，目前常见的解决思路是在路径跟踪控制中加入额外的速度调节或权重分配模块。此外，在高速路径跟踪控制中，地面附着系数等环境参数的影响也较大，因此地面附着系数等环境参数的估算也成为了高速路径跟踪控制领域的重要研究方向