[转载] 全本张广泰——第十五回 父子遇高人 原是同门亲

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(1)通过实验监测大体积混凝土在水化过程中的温度变化,获取实际温度场数据; (2)利用数值模拟软件建立大体积混凝土模型,分析不同因素对温度场分布的影响规律; (3)基于实验和模拟结果,结合理论分析,确定控制水化热温度场的关键参数; (4)将研究成果应用于实际工程,验证其有效性 1. 毕业论文格式和内容应符合《长沙理工大学毕业论文撰写规范》要求,做到内容完整、排版工整、数据可靠、结构合理,具体见教务处和土建学院网站; 2. 毕业论文工作均需独立、按进度、全面完成;所有文档一律用计算机进行处理。 3、撰写完成本科毕业论文《大体积混凝土水化热温度场分布规律及其控制参数的研究》,论文字数不少于20000字。 4、制作研究成果展示 PPT,能够清晰、简洁地向他人介绍本课题的研究内容、方法、成果和应用价值,具备良好的展示效果和沟通能力 5. 通过毕业论文的实践,理论联系实际,独立完成设计,不断提高分析问题和解决问题的能力;学习科研论文的撰写;了解专业动态。 6. 遵守纪律,遵守校纪、校规。严谨负责,实事求是,刻苦钻研,相互协作,勇于创新。 1、毕业论文《大体积混凝土水化热温度场分布规律及其控制参数的研究》。 2、水化热计算分析报告 中文文献 1、王利波,王铁成,李义龙等:《大体积混凝土水化热温度场数值模拟及开裂风险分析》,《混凝土》,2014 年第 10 期。 2、彭成佳,陈爱玖,刘尚蔚等:《大体积混凝土温度场及应力场仿真分析》,《人民黄河》,2015 年第 4 期。 3、杨医博,莫海鸿,王恒昌等:《大体积混凝土温度场实时监测及数值模拟》,《混凝土》,2015 年第 10 期。 4、刘杰,李悦,董天文等:《大体积混凝土水化热温度场的有限元分析》,《沈阳建筑大学学报 (自然科学版)》,2016 年第 1 期。 5、王新敏,赵华,刘德军等:《大体积混凝土水化热温度场与应力场仿真分析》,《铁道建筑》,2016 年第 4 期。 6、亚鹏,彭刚,王干峰等:《大体积混凝土浇筑期温度场数值模拟及参数分析》,《水电能源科学》,2017 年第 3 期。 7、周茗如,田帅,天文等:《大体积混凝土温度场分布规律及裂缝控制研究》,《混凝土》,2017 年第 4 期。 8、董天文,李悦,刘杰等:《考虑冷却水管作用的大体积混凝土水化热温度场分析》,《岩土力学》,2017 年第 S2 期。 9、王利波,王铁成,李义龙等:《基于 ABAQUS 的大体积混凝土水化热温度场与应力场耦合分析》,《建筑结构学报》,2018 年第 2 期。 10、周志军,董天文,李悦等:《大体积混凝土水化热温度场分布规律的试验研究》,《沈阳建筑大学学报 (自然科学版)》,2018 年第 3 期。 11、刘军,勤,李卓球等:《大体积混凝土水化热温度场的多场耦合数值模拟》,《混凝土》,2019 年第 3 期。 12、王博,彭刚,王干峰等:《大体积混凝土浇筑期温度场的时空分布规律及预测模型》,《水利学报》,2019 年第 4 期。 13、张广泰,赵小龙,田明阳等:《大体积混凝土水化热温度场数值模拟及温控措施研究》,《铁道科学与工程学报》,2020 年第 1 期。 14、刘冬,李悦,董天文等:《大体积混凝土水化热温度场及应力场的三维数值模拟》,《沈阳建筑大学学报 (自然科学版)》,2020 年第 4 期。 15、陈柯宇,董天文,李悦等:《大体积混凝土水化热温度场的智能预测与控制研究》,《混凝土》,2021 年第 4 期。 英文文献 1、Li, Chun-Qing; Wang, Yuan-Zhang; Zhang, Lei et al:《Study on Temperature Field and Thermal Stress of Mass Concrete considering the Influence of Cooling Pipes》,《Advances in Materials Science and Engineering》,2014. 2、Zhao, Xudong; Jin, Feng; Guo, Shaohua:《Analysis of Temperature Field and Thermal Stress of Mass Concrete in High-Rise Buildings》,《Applied Mechanics and Materials》,2014. 3、Wang, Y. Z.; Zhang, L.; Li, C. Q. et al:《Research on Temperature Field Distribution and Crack Control of Mass Concrete》,《Key Engineering Materials》,2015.
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多源数据接入 支持校园各业务系统数据接入:包括教务系统(学生成绩、课程信息)、学工系统(奖惩记录、资助信息)、后勤系统(宿舍分配、能耗数据)、图书馆系统(借阅记录、馆藏信息)、一卡通系统(消费数据、门禁记录)等。 接入方式:提供数据库直连(MySQL、SQL Server)、文件导入(CSV、Excel、JSON)、API 接口调用等多种方式,支持实时同步与定时批量同步。 数据标准化与治理 建立校园数据标准体系:统一数据格式(如日期格式、学号编码规则)、定义核心数据元(如 “学生” 包含学号、名、专业等必选字段)、规范代码集(如性别代码 “1 - 男,2 - 女”)。 数据清洗:自动检测并处理缺失值、重复值、异常值(如成绩 > 100 分),通过规则引擎实现数据校验(如 “学生年龄需在 16-30 岁之间”)。 元数据管理:记录数据来源、格式、更新频率、负责人等信息,生成数据血缘图谱,追踪数据从产生到应用的全生命周期。 二、数据共享与交换核心功能 分布式数据存储 基于 Hadoop HDFS 实现海量数据存储:结构化数据(成绩、消费记录)存入 HBase,非结构化数据(文档、图片、视频)直接存储于 HDFS,日志类数据通过 Flume 采集至 HDFS。 支持数据分片与副本机制,确保数据高可用(默认 3 副本存储),满足校园 PB 级数据存储需求。 数据交换引擎 构建点对点数据交换通道:各部门系统可通过交换引擎向平台上传数据或申请获取授权数据,支持同步 / 异步交换模式。 交换流程管理:定义数据交换规则(如 “学工系统每日向平台同步新增学生信息”),记录交换日志(成功 / 失败状态、数据量),失败时自动重试。 数据脱敏:对敏感数据(如身份证号、银行卡号)在交换过程中进行脱敏处理(如显示 “110********5678”),兼顾共享与隐私保护。
用户信息管理 支持用户注册(手机号 / 社交账号登录)、个人信息完善(如年龄、性别、饮食禁忌、偏好菜系等)。 记录用户行为数据:浏览历史、收藏 / 点赞美食、评分记录(1-5 星)、消费记录(如外卖订单、到店消费)、搜索关键词等。 美食数据管理 存储美食基础信息:名称、分类(中餐 / 西餐 / 日料等)、子类别(川菜 / 粤菜 / 汉堡等)、食材、口味标签(辣 / 甜 / 清淡等)、价格区间、商家信息(名称、地址、评分)、图片等。 支持商家入驻与信息更新,管理员审核美食数据合规性(如食材描述真实性)。 二、协同过滤推荐核心功能 基于用户的协同过滤(User-based CF) 计算用户相似度:通过用户对美食的评分、浏览记录等行为,使用余弦相似度 / 皮尔逊相关系数识别 “相似用户群体”(如用户 A 和用户 B 对 80% 的川菜评分一致)。 生成推荐:向目标用户推送 “相似用户喜欢但目标用户未体验过” 的美食(如相似用户高分推荐的新川菜馆)。 基于物品的协同过滤(Item-based CF) 计算美食相似度:分析用户对不同美食的共同评分 / 点击行为,挖掘美食间的关联(如 “点过麻婆豆腐的用户中有 70% 也点过回锅肉”)。 生成推荐:为用户推送 “与已喜欢美食相似” 的菜品(如用户刚收藏了水煮鱼,推荐酸菜鱼、毛血旺)。 混合推荐策略 结合两种协同过滤算法结果,根据场景动态调整权重(如冷启动用户优先基于物品的推荐,活跃用户侧重基于用户的推荐)。 融合用户显式偏好(如标注 “不吃辣”)过滤推荐结果,避免无效推荐。 三、用户交互与推荐展示 个性化推荐页 首页展示 “为你推荐” 列表,按推荐优先级排序,显示美食图片、名称、匹配度(如 “98% 的相似用户喜欢”)、用户评分、距离(适用于到店推荐)等。 支持按场景筛选推荐(如 “午餐推荐”“周末聚餐推荐”“性价比推荐”)。
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