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261.
262.
采用混合算法将04公桥规附录F中给出的混凝土徐变系数幂函数表达式拟合为指数函数表达式,从而得到了徐变计算的递推式.即首先用遗传模拟退火算法对徐变系数曲线进行初步拟合,估计传统非线性迭代计算中参数的初值;再通过基于Levenberg-Marquardt法和Gauss-Newton法的非线性最小二乘法对徐变系数进行精确的拟合;最后通过结果分析确定了指数函数表达式的最终形式.混合算法解决了应用单一算法在拟合徐变系数曲线上的局限性,有着良好的通用性、鲁棒性和精度,拟合结果可直接应用于采用递推法计算混凝土徐变的有限元程序中. 相似文献
263.
在全球科学界纪念爱因斯坦逝世50周年之际,美国天文学家对他100年前提出的广义相对论的一个推论进行了首次印证.科学家们声称,整个宇宙其实就是一个巨大的放大镜,光线是可以弯曲的. 相似文献
264.
以晶硅太阳能电池生产过程中的晶硅切削废料为原料、以壳聚糖(Chitosan, CTS)为碳源,通过液相包裹和低温热解工艺制备了具有较大孔隙的硅/硬碳复合材料(Si@CTS).对比研究了Si@CTS及Si@CTS混合石墨后(Si@CTS/G)分别作为锂离子电池负极的电化学性能.结果表明,具有孔隙和互联结构的Si@CTS负极首次放电比容量可达到1 672.8 mAh/g,首次库伦效率达到了84.45%;在循环100圈之后Si@CTS放电比容量保持在626.4 mAh/g.进一步,将Si@CTS作为高容量活性物质添加至石墨中,研磨混合后制得的Si@CTS/G复合负极表现出良好的稳定性,在循环100圈之后放电比容量为698.1 mAh/g,对高容量高稳定性硅碳负极批量化生产和应用具有重要意义. 相似文献
265.
为克服传统大跨预应力混凝土(Prestressed Concrete, PC)连续梁桥自重过大、跨中过度下挠和腹板开裂的问题,将超高性能混凝土(Ultra-high Performance Concrete, UHPC)与波形钢腹板(Corrugated Steel Web, CSW)组合,提出大跨径CSWs-UHPC组合连续箱梁桥方案,对该结构的静力性能和抗震性能进行了计算分析,并将其与CSWs-普通混凝土(Normal Concrete, NC)组合连续箱梁桥和PC连续箱梁桥进行对比,结果表明:相比CSWs-NC组合箱梁桥和PC箱梁桥,CSWs-UHPC组合箱梁桥的自重分别降低45%和54%;CSWs-UHPC组合箱梁桥耐久性强、全寿命周期内的经济性具有竞争力;静力计算结果满足规范要求;合理中支点梁高与中跨跨径比Hs/L为1/16~1/22,中跨跨中与中支点合理梁高比Hm/Hs为1/1.5~(-0.2+0.029L/Hs);CSWs-UHPC组合箱梁桥横向弯曲自振频率小于PC箱梁桥,竖向弯曲自振频率略大于CSWs-NC组合箱梁桥及PC箱梁桥,较轻的上部结构可大幅降低惯性荷载,使CSWs-UHPC组合箱梁桥具有优异的抗震性能.这种新型组合桥梁可有效克服大跨径连续梁桥下挠、开裂的病害,大幅降低地震响应,是大跨径连续梁桥中具有较强竞争优势的结构型式. 相似文献
266.
为研究高能级强夯黄土地基的振动传播衰减规律,基于室内模型试验,通过布设竖直向、水平向及对角向三条测线,分别研究了夯击次数、含水率、夯击能、落距和锤径等参数变化对高能级强夯黄土地基的振动影响,并结合甘肃庆阳黄土高能级强夯加固项目现场振动测试结果,对比验证了室内模型的可靠性。研究结果表明:对于黄土地区,当达到一定夯击次数时,继续增加夯击次数无法进一步提升强夯加固效果,可根据所测得的振动加速度最大值判断最小振动安全距离,在计算振动安全距离时只需采用地表上的振动加速度;地基土含水率的改变对振动加速度的影响较小,当含水率为最佳含水率时,振动加速度峰值较其它含水率地基略高,衰减幅度略大,加固范围略广;能级的改变对振动加速度的变化影响较大,能级越大,振动越强烈,影响范围越广;“轻锤高落”与“重锤低落”产生的振动衰减速率相近,但“重锤低落”加固深度更深,影响范围更广,实际工程应优选“重锤低落”;相较于小锤径夯锤,采用大锤径夯锤的加固深度稍浅,地表振动影响范围更广,实际工程应优选小锤径夯锤;模型试验与现场监测数据拟合的振动加速度衰减曲线可较好的衔接,证明了室内试验结果的可靠性。 相似文献
267.
为实现短期风电功率的高精度预测,综合考虑风电功率数据波动性以及多维气象数据对风电功率预测的影响,提出了一种基于改进熵权法和SECEEMD的短期风电功率组合预测方法。首先,提出了一种综合相关性分析模型,结合多种特征选择方法对多维气象特征实现综合评价,准确筛选与风电功率相关性较高的气象特征,提高预测精度。其次,针对CEEMD(Complementary Ensemble Empirical Mode Decomposition,互补集合经验模型模态分解)存在的分解分量过多,模态混叠程度加剧的问题,提出了SECEEMD分解算法,在降低分量数量,降低模态混叠程度的同时,提高模型的训练速度。然后,分别建立NWP-LSTM和SECEEMD-BP预测模型,并通过贝叶斯优化算法优化长短期记忆神经网络和BP神经网络结构;最后,通过改进熵权法寻找到最优权重组合进行加权组合。实验以内蒙古某风电场的风电功率数据和气象数据为实验数据,经验证,本文所提预测模型,能较大程度提高预测精度,相较于一般预测模型,R2-Score分别提高了4%和0.6%,MAE分别降低了44%和1.1%,证明本文所提风电功率预测方法具有更高的预测精度和更快的训练速度,更加适合进行风电功率预测。 相似文献
268.