基于ArcGIS技术的桥梁隧道地震灾情场景模拟系统

针对我国地震应急指挥和抗震救灾工作的实际需要,运用ArcG IS技术研制了桥梁隧道地震灾情场景模拟系统。基于地震应急基础数据库和设定的地震参数,考虑地震动影响场和不同类型桥梁隧道的抗震性能,可对震前和震后公路桥梁隧道通行能力场景进行较为准确的模拟,亦可为地震现场救援指挥工作提供辅助支持。     

关于学校学科发展的几点初步设想

本文从简要回顾国内外著名大学的历史出发,给出了学校发展的最终定位。在这个大目标下,文章从分期目标、思路、方法、计划以及存在的问题等几方面着手,讨论了学校学科发展的各阶段主要目标、学校发展的思路以及理念、推动和促进学校发展的几种方法、实现这些理念与实践这些方法的计划以及可能存在的问题。文章最后对这些设想作一个简要总结,指出实现学校发展的最终目标是一个艰辛而漫长、是一个需要几代人持之以恒共同努力的自然结果。     

关于学校学科发展的几点初步设想

本文从简要回顾国内外著名大学的历史出发，给出了学校发展的最终定位．在这个大目标下，文章从分期目标、思路、方法、计划以及存在的问题等几方面着手，讨论了学校学科发展的各阶段主要目标、学校发展的思路以及理念、推动和促进学校发展的几种方法、实现这些理念与实践这些方法的计划以及可能存在的问题．文章最后对这些设想作一个简要总结，指出实现学校发展的最终目标是一个艰辛而漫长、是一个需要几代人持之以恒共同努力的自然结果。     

基于时频变换和卷积神经网络的结构损伤识别∗

为了解决将单传感器时域数据直接作为卷积神经网络（CNN）的输入所引起的损伤识别精度不高的问题，提出基于小波包变换（DWPT）和快速傅里叶变换（FFT）的卷积神经网络识别方法。以短钢梁桥现场试验测得的数据集为例，将单传感器数据样本分别进行 DWPT 和 FFT 变换，使用变换后的特征训练 1D‐CNN 网络，训练好的网络测试精度有明显的提升，其识别精度均高于多个传感器数据直接作为输入的识别精度。同时分析了对噪声样本和异源（结构上未曾参与网络训练的传感器）数据的识别情况，结果表明对含噪声样本先进行时频变换再训练网络能显著提升对噪声样本的识别精度，而且能改善训练好的网络难以对异源传感器数据进行识别的问题，最后通过卡塔尔大学看台现场试验数据进一步论证上述结论。