0 引言

地震等自然灾害的频发给大跨度钢管混凝土柱结构的稳定性带来了不小的冲击,因此研究混凝土结构在地震等随机振动下的抗震性成为一个重点课题。传统的抗震性测试以明确抗毁坏参数为基础,容易受到不定因素的干扰[1]。当前,大跨度钢管混凝土柱结构抗震性测试在等级多变强随机振动下,由于受到外界环境中存在的复杂电磁环境的干扰,易产生大量干扰信号的噪声,影响其信号质量,导致抗震性测试结果不佳[2]。为提高大跨度钢管混凝土柱结构在振动下的信号质量,需要对其在等级多变强随机振动下的噪声进行过滤[3],但这种过滤过程也间接加入了人为干扰[4]。

上面两例中，句子后面括号里的动词可以出现，也可以省略。在描写语体中，很多动词都可以省略，形成了所谓的体词性谓语句。当然体词性谓语句也是很复杂的一个句型范畴，并不仅仅完成描写语体功能，还可以有其他的功能，比如“鲁迅绍兴人”、“今天星期一”等表示处所和时间的判断句。但我们注意到典型的动词谓语句一般不属于描写语体，如上文例(1)(2)中的核心动词，是不能省略的。

目前,大跨度钢管混凝土柱结构抗震性测试方法主要包括基于小波变换的噪声过滤方法[5-6]、基于卡尔曼滤波算法的抗震性测试方法[7]和基于协方差矩阵的测试方法[8],其中最常用的是基于协方差矩阵的建筑抗震性能判断方法[9-10]。以上方法都会受到周围环境中存在的高强度多径效应的影响,无法避免因测试结果失真、抑制周期无法计算导致的信号滤波效果差、振动信号质量低等问题。

针对上述方法存在的问题,提出等级多变强随机振动下的大跨度钢管混凝土柱结构抗震性判断方法。

1 等级多变强随机振动条件下大跨度钢管混凝土柱结构抑制周期计算方法

1.1 抗震信号的信噪分离方法设计

大跨度钢管混凝土柱结构在等级多变强随机振动下信号中的噪声存在一定的非线性,使得干扰噪声会对信号的质量产生很大的衰减影响,需要进行抑制。抑制的过程需要将信号与噪声进行分离,计算合理的信号特征。

This study,using doppler ultrasonography and human body test,aimed to detect blood flow differences in cun-kou(radial)artery and anterior tibial artery between normal subject and chronic gastritis patients.

首先设置Tq为噪声的协方差,其计算公式为:

Tq=vq2K(q-N)×(Q-N)

(1)

假设TL为噪声的协方差矩阵,其计算公式为:

TL=G{L(q)LJ(q)}

(2)

其次要获取信号的协方差矩阵,其计算公式为:

Uaa≈UM+Tq

(3)

对噪声进行分解,得到两者间的关系式,对噪声与振动信号进行分离。

太湖流域是一个不可分割的有机整体，上述水问题不是单独、孤立的，许多是经济社会发展过程中出现的新情况、新问题，这些问题相互关联，互为因果，各种水问题之间存在着不可分割的联系。鉴于太湖流域的水问题是流域性综合性水问题，《太湖流域管理条例》的内容涉及防洪，供水，水资源配置、保护和水污染防治等诸多方面，为综合性行政法规，重点将国家水资源管理与保护、水污染防治的法律制度在太湖流域具体化，对水环境实施综合管理与治理，实行比其他流域更加严格的水资源管理、保护和水污染防治制度。

假设N为信号中的乘性噪声的数目,由噪声构成的集合为{g1,g2,…,gN},此集合中全部的噪声都具有相同的特征,其对应的特征向量的集合为{gN+1,gN+2,…,gQ}。则对噪声进行分解之后,两者的关系如下[11]:

胸腺黏液表皮样癌实验室诊断无特异性指标，影像学检查是该病的辅助诊断方法。手术前大多行胸部CT增强扫描，表现为囊性和囊实性改变，无明显强化。尤小芳等[10]报道肿物位于右前纵隔，椭圆形实性结节，边界清楚，内部密度不均匀，增强后可见明显不均匀强化，强化明显部分信号与血管相仿。贾雯等[11]报道前上纵隔囊实性肿物，边界清楚，内部密度不均匀。胸腺黏液表皮样癌多数为囊性伴实性成分，部分患者以实性成分为主[12]。本病例胸部CT显示左前上纵隔囊实性肿物，增强扫描肿物未见强化，肿物边缘处可见在钙化影。胸腺黏液表皮样癌较为罕见，易与具有囊性改变的纵隔胸腺瘤混淆，需要借助病理组织学检查鉴别诊断。

=W∑LWJ+S∑qSJ

(4)

其中:∑L=diag{v1,v2,…,vN}为网络的特征值。根据式(4)计算得出的关系,对噪声与信号进行分离,需要满足下列条件[12]:

(5)

由大跨度钢管混凝土柱结构在等级多变强随机振动下的信号的时间延迟因数ω(q)能够得到噪声的特征方差,对式(5)进行精简,得到如下公式:

(6)

其中:T=SJTzwU。根据式(6)能够通过周期性的调节实现对噪声的抑制,计算理想值的抑制周期,实现大跨度钢管混凝土柱结构在等级多变强随机振动下的信号优化。

式中:Yl为大跨度钢管混凝土柱结构在等级多变强随机振动下的状态分量;ε()为最优函数。

1.2 等级多变强随机振动信号衰减参数计算

计算合理的抑制周期需要先对振动信号进行预处理,计算乘性噪声干扰下大跨度钢管混凝土柱结构在等级多变强随机振动下信号的衰减程度,从而为噪声抑制周期计算提供准确的依据。

计算振动信号的强度、后验密度及权值系数等是对振动信号进行预处理的重要过程,通过这些参数的计算最终可获得衰减参数,是信号处理的最终目的。计算方法如下:

假设为信息中随机选取的信号波谱的宽度,p(Yl|Z2:l)为后验密度,P为粒子群的初始数目,利用式(7)可计算出l时刻信号的后验密度:

(7)

综上所述,先把其抗震信号与噪声进行分离,对噪声进行抑制,在计算理想值的抗震抑制周期,实现对其抗震性的评估。但由于随机振动过程本身是一种随机干扰,无法形成周期性,因此计算合理的抑制周期一直是一个数学难点。

设置采集的大跨度钢管混凝土柱结构在等级多变强随机振动下信号的数据集合为A2:l={Aj,j=1,2,…,l},利用式(8)可计算其信号的强度:

p(Yl|A2:l-1)

(8)

则l时刻中振动信号的误差计算公式为:

(9)

则振动信号的权值系数可通过将式(8)、(9)合并计算出来。其计算公式为:

(10)

式中:q()为信号的分布密度。对其信号进行归一化处理,为获得信号的状态模型提供依据。其归一化处理过程表达式为:

(11)

针对传统混凝土结构抗震测试效果差的问题提出一种大跨度钢管混凝土柱结构在等级多变强随机振动下的抗震测试方法。将噪声与振动信号进行分离,得到噪声的特征方差,抑制噪声干扰,引入粒子滤波的方法计算噪声干扰下信号的衰减程度,获取衰减参数,实现对大跨度钢管混凝土柱结构在等级多变强随机振动下的抑制周期计算。实验结果证明,采用该方法滤波效果好,可提高大跨度钢管混凝土柱结构在等级多变强随机振动下的抗震性能测试质量。

“至于这些，老实说，我也不能一口就断定真假贵贱，不过乍看，大概都是些百十来元的东西。如果孟导演你有需要，我可以慢慢看看，说不定会有大几千甚至上万的好东西掩藏其中。不过良心话，除去假币伪币，这一整批钱大概就在一二万之间，鉴别得越仔细价值可能越高。不过也不会超过5万……”

(12)

式中:Rl-1为振动信号中的噪声方差。

根据上述方法,能获得大跨度钢管混凝土柱结构在等级多变强随机振动下信号的衰减参数,为抑制周期的计算提供准确的数据。

1.3 基于粒子群算法的大跨度钢管混凝土柱结构抑制周期计算

根据信噪分离和衰减参数的计算实现对大跨度钢管混凝土柱结构在等级多变强随机振动下带有噪声信号的滤波,提高其信号的质量,从而进一步计算抑制周期。

SQLite拥有一个简洁的、模块化的体系结构，并引进了一些独特的方法进行关系型数据库的管理。它由3个子系统中的8个独立的模块组成，如图1所示。这个模块将查询过程划分为几个独立的任务。在体系结构栈的顶部编译查询语句，在中部执行，在底部处理存储并与操作系统交互。

假设Sju为u时刻的噪声信号j与信号接收设备之间的距离,其计算式为:

(13)

两者之间的理想距离可用式(14)计算得到:

内容包括：（1）数学概述：数学史，数学美，数学名著，数学家，世界数学大奖和数学家大会；（2）数学问题：海岸线的长度问题到数学上的分形几何，哥尼斯堡七桥问题到数学上一笔画问题，斐波那契数列和黄金分割，阿基里斯永远也追不上乌龟的有限与无限问题等；（3）数学典故：历史上的3次数学危机，希尔伯特的23个数学问题，韩信点兵与中国剩余定理，田忌赛马与运筹学，悖论等；（4）数学应用：数学与文学的关系，数学与绘画的关系，数学与体育的关系，数学与生物学的关系，数学与经济学的关系等。

σju=Sju+dεuu+λu+ωju

(14)

其中:λu为大跨度钢管混凝土柱结构在等级多变强随机振动下的误差系数。利用式(15)计算理想多普勒频移系数:

EPiu=

/Sju+dε′u

(15)

其中:分别为u时刻大跨度钢管混凝土柱结构在等级多变强随机振动下信号接收设备在不同方向的运行速度;分别为u时刻噪声在不同方向的运行速度。

通过计算噪声信号与接收设备之间的距离,计算两者的理想距离,在此基础上,利用式(16)计算大跨度钢管混凝土柱结构在等级多变强随机振动下信号的多谱勒频移:

Eju=EPju+εSu

(16)

其中:εSu为式中偏转引起的传输距离差值。

然后根据粒子群算法建立模型:

(17)

(18)

其中:εuu为时间参数;为时间的变化率;U为振动信号的采样周期,xεu=(x1u,x2u)U。

最优周期计算结果是由多谱勒频移和粒子群算法建立的模型最终确定的,则大跨度钢管混凝土柱结构抑制周期的计算结果为:

(19)

2 实验结果及分析

2.1 实验环境

为验证改进的大跨度钢管混凝土柱结构在等级多变强随机振动下噪声过滤方法的有效性,需要进行一次仿真实验。实验数据采集于2015年8月7日某大跨度钢管混凝土柱结构在等级多变强随机振动下的信号,采样周期为20 s,噪声的移动速度为15 km/s[13],采集的振动信号的数目为1 000个。其信号的相对固定坐标为(0.28,0.46,0,29)。利用传统噪声过滤进行噪声过滤方法的对比实验。

2.2 信号波形获取实验

设置大跨度钢管混凝土柱结构在等级多变强随机振动下信号接收设备的空间位置、运行速度和时钟偏转能用状态分量进行描述,即:噪声的方差矩阵为R0,观测噪声矩阵为S0,调整系数为1。

[4] 李宏男,宋建筑,李钢.多自由度体系非线性振动控制装置失效的拟力法-多市场机制研究[J].建筑结构学报,2017,38(1):93-98.

图1 等级多变强随机振动信号的原始波形 Fig.1 The original waveform of vibration signal under varied and strong random vibration

图2 存在噪声干扰时的振动信号波形 Fig.2 Vibration signal waveform in the presence of noise interference

2.3 对比实验结果及分析

在实验过程中设置噪声源不断变化,以此来比较本文抑制周期下噪声过滤的性能。本实验所用滤波器的性能指标要求和各个功能模块的参数设置如表1和表2所列。实验结果用图3进行描述。对比随机噪声抑制周期下的抑制结果如图4所示。

表1 滤波器的性能指标要求 Table 1 Performance requirements of filters

内容指标信号滤波器阶数15数据传输宽度/bit32最小阻带衰减/dB35信号采样频率/kHz20系统截止频率/Hz400

表2 滤波器系统参数设置 Table 2 System parameters of filters

项目数值电平长度/ns200信号转换时间/ns10A/D孔径/ns20仿真频率/MHz2最小带宽/MHz5边沿长度15

图3 本文噪声周期下的实验结果 Fig.3 Experimental results under the noise cycle calculated in this paper

根据图3、4和表3可知,随着噪声的不断增加,利用随机周期抑制获得的目标空间位置的误差较大,利用最优计算周期获得的目标位置的误差较小。综上所述,在振动信号中进行噪声滤波时,传统算法对噪声源不断变化的噪声不能及时进行滤波处理,即使能滤波,其效果也不好。而本文方法能根据大跨度钢管混凝土柱结构在等级多变强随机振动下的优化模型与乘性噪声的观测结果相比较,最终确定并修改大跨度钢管混凝土柱结构在等级多变强随机振动下信号的衰减参数,实现其抑制周期的计算,进而衡量其抗震性能。

图4 随机抑制周期下的噪声过滤试验结果 Fig.4 Test results of noise filtering under random suppression cycle

表3 不同抑制周期下的实验数据 Table 3 Experimental data under different suppression cycles

算法目标空间位置数据X轴Y轴Z轴随机周期0．280．560．32本文方法0．280．460．32实际坐标0．180．360．32

3 结论

在归一化处理后与式(10)结合获得单一衰减参数,其表达式为:

Tzz

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处理组溶解氧均值较对照组高0.15 mg／L，在5月和8月与对照组相比差异达显著水平，而5月和8月正是稻虾共作模式中水体温度变化最大的时期，此时水体缺氧将直接导致小龙虾病害高发，因此施用合缘虾宝后可有效增加水体中溶氧含量，提高小龙虾代谢强度，促进小龙虾摄食量增大，加快生长速度。

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当今时代，基层已成为党和国家施政为民的重心所在，加强基层精细化管理是企业竞争最重要的表现形式，是决定未来企业竞争成败的关键。探索班组建设的方法策略，培养高素质的员工队伍，筑牢科学发展根基，对于构建和谐稳定发展的油田意义十分重大。

利用图1描述大跨度钢管混凝土柱结构在等级多变强随机振动下的信号。利用图2描述存在噪声干扰时的信号。

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她被救援队救了出来，在医院的时候邵南有来看她。也许是内疚他帮她支付了所有的费用，请了高护给她。这之后她一直没有再给邵南打电话，她把他的号码和微信从手机里拉黑。她知道，她盛大的爱情已经落幕了。

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采用回顾性分析方法，应用Excel软件统计患者的姓名、年龄、临床诊断、用药方案、呕吐反应等情况，以国内外多版本恶心呕吐防治指南为依据，建立防治CINV药物应用的评价标准，见表1。根据评价标准对患者应用防治CINV药物的合理性作出评价和分析。

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