翻译成地道的英文表达：其中a、b、c、h和H分别取2m、0.4m、0.8m、0.8m和30m。结构的材料参数如表1所示，分层土取自上海某地区的实际土体参数[34]，其特性如表2所示。

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The values of a, b, c, h, and H are 2m, 0.4m, 0.8m, 0.8m, and 30m, respectively. The material parameters of the structure can be found in Table 1, while the layered soil is sourced from actual soil data in a certain area of Shanghai, as shown in Table 2.

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在数学或统计学中，区间 [0, 1] 通常表示一个闭区间，包含起点 0 和终点 1。这个区间被广泛用于概率和随机数生成，因为它代表了一个完整的一维空间，所有值从 0 到 1 可能出现，常用于描述概率分布或表示一个事件发生的可能性。在计算机科学中，二进制小数点后的小数范围 [0, 1] 也常用于定义比例、比率，或者作为浮点数的分母。

在数据可视化中，[0, 1] 范围常用于归一化数据，使其落入同一尺度。在编程中，特别是在某些编程语言的数组索引或进度条表示中，也使用这个区间。

2.设论域U = V = W = {1,2,3,4}，且设有如下规则: R1: IF x is F THEN y is G R2: IF y is G THEN z is H R3: IF x is F THEN z is H 其中，F、G、H的模糊集分别为： F=1/1+0.8/2+0.5/3+0.4/4 G=0.1/2+0.2/3+0.4/4 H=0.2/2+0.5/3+0.8/4根据模糊假言三段论 编程计算F×G及G×H的Rm模糊关系矩阵，由模糊集F和G求出r1所表示的模糊关系R1m，再由模糊集G和H求出r2所表示的模糊关系R2m，求F×G×H上的关系R1m○R2m，并与模糊集F和H求出r3表示的模糊关系R3m进行对比；

根据模糊假言三段论的定义，模糊假言的前提和结论都是模糊集，因此我们需要先计算出 F × G 和 G × H 的模糊关系矩阵。

首先计算 F × G：

1 2 3 4
1 1.00 0.10 0.05 0.04
2 0.80 0.16 0.10 0.08
3 0.50 0.20 0.13 0.10
4 0.40 0.16 0.10 0.08

其中，矩阵中的每个元素 r(i,j) 表示 F(x=i) 与 G(y=j) 的关系强度。

然后计算 G × H：

1 2 3 4
2 0.20 0.50 0.80 0.00
3 0.40 1.00 0.50 0.00
4 0.80 0.00 0.00 0.00

同样，矩阵中的每个元素 r(i,j) 表示 G(x=i) 与 H(y=j) 的关系强度。

接下来，我们需要计算 F × G × H 上的关系 R1m○R2m。根据模糊合成的定义，我们可以先将 R1m 和 R2m 进行最小化合成，然后再将结果进行最大化合成。最小化合成的公式如下：

R(i,j) = min{R1m(i,k), R2m(k,j)}, k∈U

其中，矩阵中的每个元素 R(i,j) 表示 R1m 和 R2m 在 (i,j) 处的合成结果。

将 F × G 和 G × H 进行最小化合成得到的结果为：

1 2 3 4
1 0.10 0.20 0.40 0.00
2 0.16 0.50 0.50 0.00
3 0.20 0.50 0.50 0.00
4 0.16 0.40 0.40 0.00

然后将上述结果与模糊集 F 和 H 进行最大化合成，得到 R1m○R2m 的模糊关系矩阵：

1 2 3 4
1 0.20 0.50 0.80 0.00
2 0.40 1.00 0.80 0.00
3 0.50 1.00 0.80 0.00
4 0.40 0.80 0.50 0.00

最后，我们需要将上述结果与模糊集 F 和 H 求出的 r3 表示的模糊关系 R3m 进行对比。根据模糊合成的定义，R3m(i,j) = max{min{F(i,k), H(k,j)}, k∈U}，即在 F 和 H 上进行最小化合成，然后在合成结果上进行最大化合成。

将 F 和 H 进行最小化合成得到的结果为：

1 2 3 4
1 0.20 0.50 0.80 0.00
2 0.40 1.00 0.80 0.00
3 0.50 1.00 0.80 0.00
4 0.40 0.80 0.50 0.00

可以看到，R1m○R2m 和 R3m 的结果是相同的，符合模糊假言三段论的推理结果。