简介：摘要

简介：摘要：对多点支撑核化工设备完整建模进行抗震分析存在计算占用空间大，耗时长等困难,因此需在满足计算精度的情况下对设备分析模型合理简化。本文讲述多点支撑核设备在地震载荷作用下的动力学基础，结构解耦准则，并以实际工程设备为例，给出判断多点支撑设备可否基于解耦模型进行抗震分析的流程。分析表明对符合一定原则的多点支撑核设备进行解耦抗震分析方便合理，可减少计算时间,该方法也可以应用到多点支撑的其他结构的抗震分析中。

简介：摘要：本文旨在探讨在乡村振兴过程中，能源转型的重要性及去煤化路径的实践。煤炭资源丰富的地区往往在乡村振兴中扮演重要角色，然而煤炭资源开采与利用往往带来环境污染和资源枯竭的问题，因此能源转型显得尤为重要。本文通过对煤炭资源与乡村振兴的关系进行分析，强调了能源转型在乡村振兴中的重要性。在此基础上，本文提出了去煤化的路径探索，探讨了乡村振兴中的能源转型实践。研究结果表明，去煤化是促进乡村振兴、实现可持续发展的有效途径。本文的研究意义在于为乡村振兴中的能源转型提供了可行的路径和实践经验，对于推动乡村振兴和促进绿色可持续发展具有重要意义。

简介：摘要：本文旨在探讨大数据时代下，电信行业IT支撑系统去IOE的方案研究。首先，分析了去IOE的意义，包括提高信息安全和降低运营成本两方面。其次，论述了在实施去IOE过程中可能面临的挑战，如内部技术实力的缺乏和电信运营商数据混乱等问题。最后，提出了实现去IOE的路径，着重探讨了资源的灵活分配与调用以及配套运行维护管理体系两个方面的重要性。本文旨在为电信行业在大数据时代实现IT支撑系统去IOE提供有效的指导和方向。

简介：摘 要：北斗卫星导航系统（BDS）已广泛应用于地质灾害监测领域。本文探讨了实时小波去噪技术在北斗边坡监测中的应用，旨在提高监测数据的精度和可靠性。通过分析北斗边坡监测数据的特点，引入小波变换进行信号去噪处理，并进行了大量的实验证明该方法的有效性。研究结果表明，实时小波去噪技术能够显著改善监测数据的质量，为地质灾害预警提供更为可靠的数据支持。

简介：摘要：以某建筑物基坑观测数据为例，开展了小波及粒子群优化的BP神经网络预计模型的研究。使用小波阈值去噪方法对实际观测时间序列进行去噪处理，对小波去噪前后的数据进行BP神经网络预测模型预测处理并与粒子群优化的BP神经网络预测模型预测数据进行对比分析，结果表明粒子群优化的BP神经网络预测模型预测精度较高。