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在小变形假定下推导了加劲十字形轴压杆考虑初始的扭转位移函数解,讨论了解的形态及其统一表达式,并与有限元进行了对比验证。分析表明,理论解与有限元结果吻合较好,当轴力小于0.4Afy时两者基本没有误差;轴力与构件跨中的扭转位移之间存在明显的二阶效应,跨中扭转位移的增加率随轴力的增加而增加;初始扭转缺陷对加劲十字形轴压杆有不利影响,其影响程度与其幅值基本呈线性关系。

我们调查在大型强子对撞机的范围，以探究轻度不育中微子的顶点移位。 我们关注质量为mN〜（5–30）GeV的无菌中微子N，这些中微子N是在标准模型规格玻色子的罕见衰变和LHC探测器内部跟踪器内部的衰变中产生的。 通过在伴随N个位移顶点的瞬时轻子上触发并考虑与之相关的带电轨迹的策略，我们表明具有3000 / fb的13 TeV LHC能够探测低至| VlN |2≈10的活性无菌中微子混合 -9，l = e，μ，与目前来自三瘦素和建议的轻子喷气发动机的实验极限相比，提高了4个数量级。 在存在τ混合的情况下，可以获得低至|VτN|2≈10-8的混合角。

通过对深层水平位移传统监测方法与分布式光纤传感监测方法、原理及优缺点分析,并将两种方法应用于某基坑监测项目,通过两者在实际应用中的监测结果对比分析,认为基于分布式光纤的测斜监测系统可以很好地应用到实际工程当中,并能够弥补传统水平位移监测方法的不足,同时,运用多种解调技术进行联合监测,能够实现监测效果的最优化。说明分布式光纤传感监测技术广阔应用前景。

我们在NMSSM的背景下分析了扩展量表调解模型，重点研究了具有胶状胶粘剂，低微调和最轻度的中性素的衰减导致顶点移位的超对称光谱。 尽管由于希格斯部门的限制，最小情况下的胶质糖相当沉重，但我们提出了两种新模型，其中胶质糖可以在大型强子对撞机直接搜索允许的范围内尽可能轻，质量约为1.7美元。 mathrm {TeV} $$ 1.7TeV和$$ 2.0 \，\ mathrm {TeV} $$ 2.0TeV。 两种模型都具有少量烫发的微调，并且由于光单线扇形的出现，导致了一种有趣的现象学。 单峰态在98 GeV左右可以解释LEP过量，而单粒亚麻的质量约为100 GeV，并衰减为b喷射和引力子，衰减长度为几厘米。

针对经典智能算法用于滑坡位移预测时存在的网络结构参数选取复杂、易陷入局部极小等缺陷,提出了基于改进极限学习机ELM(Extreme Learning Machine)的滑坡位移预测模型。在滑坡变形位移状态辨识基础上,根据其位移变化特征,将滑坡位移曲线类型划分减速-匀速型、匀速-增速型、减速-匀速-增速型、复合型4类,将改进的ELM算法分别用于4种不同类型的滑坡位移预测。基于改进ELM算法构建滑坡位移预测模型时,采用二值区间搜索算法选定最佳隐含层神经元个数和激励函数,并融入数据滚动建模思想,以期提高网络泛化能力和预测精度。以链子崖、卧龙寺、古树屋、新滩滑坡体为例,对ELM预测的适用性进行讨论,实验结果表明,基于ELM构建不同类型滑坡位移预测模型时,具有较高的预测精度,且在网络学习速度等方面优势明显,适用于复杂状况下滑坡体的位移预测。

利用带双步位移的QR算法求解矩阵的所有特征值，并利用Gauss变换，计算出实特征值对应的特征向量

MATLAB程序，将位移时程转成加速度时程。

与PLC通讯采集数据有显示，判断，保存，查询等功能