将单轴压缩条件下遭受到剪切带(峰值应力之后呈现线性应变软化行为)形式的单一剪切破坏普通混凝土试样的峰后应力-应变曲线斜率的解析解推广为非线性情形.在峰值应力之前,采用Scott模型描述非线性的本构关系.剪切带的非线性应变软化本构关系由导出的最短普通混凝土试样峰后斜率反算.利用得到的峰后本构关系,对其他较长的普通混凝土试样的应力-应变曲线进行了预测.预测的峰后应力-应变曲线依赖于试样的高度,且与实验结果吻合.估算的剪切带内部平均塑性剪切应变远大于在单轴压缩条件下测得的轴向应变的极限值.若测得的峰后应力-应变曲线被视为本构关系,则普通混凝土柱的峰后延性将被极大地低估

针对复杂网络社团结构挖掘算法复杂度高的问题,定义了一个衡量局部社团结构的指标,提出了一种基于最小社团链接度增量的社团结构挖掘算法.本算法的时间复杂度为O(kd),其中d为网络的平均节点度数,k为搜索的节点数.为了验证本算法的性能和计算的准确性,把本算法与一种经典的挖掘局部社团结构方法——Clauset算法,进行了比较.实验结果表明:本算法抽取的社团结构与Clauset算法相比基本一致,但在性能上有了显著提高

从含化合物金属熔体的原子本性和分子本性(活度的负偏差、混合△G和△H显示最小值、过剩稳定性的突然升高、电阻率显示最大值和相图等)出发,提出了反映本熔体实际的原子和分子共存理论。根据此理论制定了不同金属熔体作用浓度(即实测的活度)的计算模型。计算结果与实际符合的事实证明共存理论恰当地反映了含化合物金属熔体的结构本质

利用Gleeble 3500热力模拟试验机对22MnB5板材进行高温拉伸试验,研究了该材料在变形温度为700、800和900℃以及应变速率为0.01、0.1、1和10 s-1下的高温变形行为.在同一温度下,22MnB5的断裂应变随应变速率增加而呈现增加趋势,温度升高加剧这种趋势.建立了耦合损伤基于位错密度的统一黏塑性本构模型,该模型考虑了高温变形中损伤的演化规律,能够描述了应力-应变曲线后期的陡降段.利用遗传算法确定并优化该本构模型中的材料常数,所得材料常数确定的本构模型能够较好地预测22MnB5高温拉伸变形下的流变应力,并能较好地描述材料损伤演化规律

传统人群搜索(SOA)算法通过计算搜索方向、搜索步长和搜寻更新个体位置三个步骤进行寻优.它的缺点在于计算量大,种群之间信息交流少,导致寻优速度慢.针对人群搜索算法存在的缺点,本文提出二项交叉算子改进人群搜索算法(BCOISOA)对其改进.在计算搜索步长方面,本文采用随机数与最大函数值位置乘积判断子群位置,进而提高全局寻优计算速率.在更新位置方面,本文提出二项交叉算子加强种群之间的联系,避免在更新搜索方向过程中,算法因局部最优而导致过早收敛,进而达到快速、准确寻找最优解的目的.本文将以上二项交叉算子改进人群搜索-BP神经网络算法应用在二段式磨矿过程中,实现磨矿粒度在线软测量.仿真结果表明,与人群搜索算法和粒子群算法进行比较,二项交叉算子改进人群搜索算法收敛速度更快,预测精度最高,满足对磨矿粒度实时检测的要求

运用运筹学中图论及多目标优化的理论和方法建立应急救援物资车辆最佳运输路线的选择模型，并基于启发式算法求解该模型.从静态网络应急物资车辆运输路线的双目标优化问题入手，设计适合本文模型的算法，并将之推广至含有三个及三个以上优化目标的路线选择问题.引入时间扩展图的概念，将动态网络中的最佳运输路线问题转化为静态网络中的路径选择问题.算法实质是通过构造辅助决策函数实现Dijstra算法的调用，并在辅助函数构成的搜索空间上寻找最优解，是一种快速的、近似的算法.利用随机路网和真实路网测试本文算法，测试结果与本文的理论分析一致，证明本文算法在应急救援物资车辆运输路线的多目标优化问题中可行且有较好的应用效果

一、本课程的重要地位 二、本课程的内容 三、本课程的特点

译注: 1.其实本讲父并没有包含抱怨信选例,本人仅忠于原文译出,教师可参 考本课程教学大纲,爷学生写作客诉信件以供课堂教学之用。 2.本讲乂实为全学期之讲父集合其它档案均为随堂之补充提点教材 重要性远不如此档案

一、制定本课程实验大纲依据依据植物病理学教学计划和教学大纲要求,为达到教学目的和要求而制定。 二、本课程实验教学的作用 要求学生掌握每一个实验的基本内容,学会鉴定各种农作物病害、病原物方法,通过理论与实践相结合学会应用原理解决实践问题。 三、本课程教学目的及学生能力标准 1、通过实验教学进一步掌握部分植物病理学的基础,加强学生对病害的症状和病原识别。 2、实验教学使学生掌握鉴定病原物、识别病害的方法。 3、通过本课程学习,使学生能够正确的识别和鉴定各种农作物生产上的主要病害。 4、通过实验教学培养学生动手能力,加强学生基本技能的训练,培养学生分析问题和解决问题能力

手背静脉身份识别由于其非接触和不易被污染等独特的优势,已成为各种新型生物特征识别手段中的研究和应用热点.如何提取具有高鉴别性且鲁棒的手背静脉图像特征是本文的研究重点.本文简述了基于局部二值模式(local binary pattern,LBP)的特征提取方法及其改进方法的基本原理,讨论分析了其不足,并针对不足,提出了一种多尺度块中心对称局部二值模式(multi-scale block center-symmetric LBP,MB-CSLBP)算子.本文所提出的MB-CSLBP算子既考虑图像的局部宏观特征,也兼顾图像的微观特征,获取了更加全面的图像信息.在自建的2040幅近红外手背静脉图像数据库中,用MB-CSLBP方法获取图像特征并使用最近邻分类器进行识别.大量的对比实验结果表明,本文所提方法的识别率达到98.21%,优于原始LBP及其改进算子,中心对称局部二值模式(center-symmetric LBP,CS-LBP)和多尺度块局部二值模式(multi-scale block LBP,MB-LBP)等