简介:基于地下强爆炸诱发出的具有独特性质的非线弹性摆型波的试验和理论证据,系统开展块系岩体中的非线性摆型波特性在核试验核查中的应用研究.利用自主研发的试验仪器,成功模拟出块系岩体介质中低频、低速的变形波——摆型波,并通过试验揭示了冲击扰动作用下非线性摆型波产生的力学机理与传播规律,同时还研究了由摆型波传播诱发岩块的不可逆位移、动力滑移失稳的条件.通过构造冲击扰动下岩块振动的等效振动能量表达式及变分原理,提出了摆型波传播的特征能量因子,利用特征能量因子临界阈值界定了地下爆炸不可逆位移范围.结合卫星侦察等爆炸后效应监测手段,可对地下核爆炸的当量和埋深进行有效评估,为地下大当量核爆炸试验核查提供一种新的技术手段.
简介:研究了对于三车道的高速公路,自动驾驶汽车对混合交通流的通行能力及安全性的影响。引入变道欲望值、连续刹车率、空间速度方差和时间速度方差的概念,基于交通流元胞自动机模型,针对手动和自动驾驶2种汽车,建立了单向三车道的加减速和换道规则。选取6个评价参数,针对三车道模型,研究了随着自动驾驶汽车比例的增加,车道平均速度、平均速度的方差、交通密度、连续刹车率以及变道次数的变化情况。实验结果表明:在通行能力方面,当自动驾驶汽车的比例持续增加时,整个车道的平均速度、交通密度显著增加,从而大大提高了此交通网路中的通行能力;同时空间速度方差和时间速度方差会显著减少,说明整个交通流的平稳性增加了。在安全表现方面,当自动驾驶汽车的比例持续增加时,整个交通网路中的连续刹车率、变道次数先逐渐增加,然后逐渐减少,从而很好地刻画了安全性。最后分析了模型的优缺点,并指出了改进的方向。
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%。