触游助手网,沿海大跨度桥梁在台风作用下的抖振响应是造成桥梁构件疲劳破坏的重要原因,也是确定桥梁设计静力风荷载的重要依据.本文对影响厦门地区的台风“苏迪罗”的近地风场特性进行了实测和分析,指出近地台风顺风向和竖直方向的脉动风功率谱密度函数均符合Von-Karman谱的形式.以厦门地区某沿海大跨度拱桥为例,首先采用数值风洞的方法得到了拱桥各主要构件的三分力系数,然后建立了桥梁结构的ANSYS有限元模型并进行了验证,最后基于准定常假设,直接利用台风“苏迪罗”的某时段实测风速时程对拱桥的位移响应进行了时程分析.结果表明,采用本文方法计算沿海桥梁的风致抖振响应可得到较为合理的结果,可作为风洞试验的一种替代方案.Asthekeyfactoroffatiguefailuresinbridgestructuralmembers,thebuffetingresponseoflong-spanbridge,characteristicsofthenear-groundtyphoon"Soudelor",obtainedefficientlyandcorrectlybyoursimulationprocedure.
”当前和今后一个时期，我国发展仍然处于重要战略机遇期，但机遇和挑战都有新的发展变化，机遇和挑战之大都前所未有，总体上机遇大于挑战。jiqm实测了导流型人工鱼礁体在纵向布设间距(L为礁体长度)和下的流场及受力特性,计算了导流型人工鱼礁体在横向布设间距(、、、)及纵向间距(、、、、、)下的水动力特性,研究结果表明:导流型人工鱼礁体流速及阻力系数的计算值与实测值吻合较好;横向布设下上升流高度、阻力系数均与布设间距成反比,时,上升流高度较大,时,上升流体积较大;纵向布设下上升流高度较平稳,上升流水平跨度、上升流体积与布设间距成正比,大于时,趋于平缓,时,流场效应较好.通过上述不同纵横间距比的组合优化研究,可在工程中为人工鱼礁体选型、设计和布设提供参考.,,,,,,,theheighto,theheightofupwellingbecomesthelargest,,,,thehorizontalspanofup,theincreasespeedisslow,,thisstudyprovidesreferencesforthedesignandlayoutofartificialreef.
机器翻译的质量评估作为不依赖参考译文而预测翻译质量的任务,在机器翻译领域中起到了重要的作用.相较于机器翻译,质量评估的数据资源非常稀缺,将跨语言预训练模型应用到该任务中,不但能受益于从大规模语料中学习到的跨语言知识,解决数据量不足的问题,而且极大地节约了计算资源.但与建立跨语言预训练模型采用的正常数据不同,译文质量评估面对的是正常的源端文本和错误程度不同的目标端文本,即它需要应对更大的两端语义差异.因此,本文为基于跨语言预训练模型的译文质量评估系统引入了特殊的语义关联处理层,通过相似度增强的拼接机制来增强原文与译文的语义关联性,从而提高质量评估的准确性.该方法在WMT19质量评估任务数据集上的实验结果验证了上述方法的有效性.Objective:QualityEstimation(QE)ofMachineTranslation(MT),currentmainstreamQEsystemsarebasedoncross-lingua,QEsystemstakenormalsource-sidet,itispossibletoimpr:ThispaperintroducesasemanticconnectionlayertoimproveQEbasedoncross-lingualpre-trainedmodels,whichisgreatlydifferentfromfine-,wedesignaspecialfunctioninsemanticconnectionlayer,whichisakintoBERTscorebutaturerepresentations,wecanimprovesource-targetsemanticrele:Thispapercarriesoutexperimentsonthesentence-levelQEtaskpublishedbyWMT19,whic,theexperimentalresultsfirstshowtheQ%comparedwithastrongbaselinebasedonXLM-Roberta-Basemodel,andthissystemfur%,%,underthesettingofXLM-Roberta-Largemodel,theperformanceofthe%comparedwiththesystemusingClsconcatenation,indicatingtheconcatenati,thesystemusingsimpleconcatenationmechanismenhancedwithsimilarityscoresagainexceedstheothers,,wegemodel,thesystemusingsimpleconca%,accordingtotheexperimentalresults,wecanfindtheproposedQEmodelcombiningsimilari9,wealsobuilttheensemblesystemsbysimplycombiningthreesingle,comparedwiththesystemusingClsconcatenation,%increaseinpearsonvalue,%inpearsonvalue,,weconductacasestudyandshoefficientforkee:Although,XLM-R,apopularcross-lingualpre-trainedmodelcanbuildthesamefeaturespacefordifferentlanguages,itsabilitytorepresentbilingualsem,thispaperadoptssimpleconcatenationmechanismtoconstructthefeaturevectorforQEmodel,andthenaspecialsemanticconnectionlayerisaddedtointegratesubword-levelfine-grainedbilingualsemanticsimilarityinformationintotheoverallsentencesemantics,whichisdifferentfromthepreviousmethodofsecondarytrainingforpre-trainedmodel.
