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31.
本文从当前我国建筑业生产现状出发,系统分析了建筑安全事故产生的原因,并有针对性地提出一些解决策略,以期能在实践中有一定借鉴意义。 相似文献
32.
33.
新的粒子群优化算法 总被引:8,自引:1,他引:7
粒子群优化(PSO:Partic le Swarm Optim ization)算法是一种有效的全局优化技术。对于PSO算法,很容易陷入局部极值。针对上述缺点,提出了两点改进:对基本PSO算法的速度更新公式中的全局极值给出新的定义,以使粒子群体保持多样性;适当地缩放适应值,与随机规则共同决定某个粒子作为速度公式中的全局极值。改进的两点用于PSO算法后期,形成新的PSO算法(NPSO:New PSO)。NPSO能有效地改善算法,具有摆脱局部极值的能力。在给定的条件下,选用3个函数进行了测试。实验结果显示,在获得平均适应值方面,该算法比PSO算法提高1.62%~16.5%,明显优于基本的PSO算法。 相似文献
34.
目的:测定麻黄水煎液及其泡沫中麻黄碱、伪麻黄碱含量。方法:采用RP-HPLC法测定。Diamonsil-C18(250mm*4.6 mm,5um);乙腈-0.2%磷酸水溶液(4:96)洗脱,流速1.0 mL/min,检测波长210nm。结果:盐酸麻黄碱的回归方程为:Y=34195X-331.2,r=0.9998,在61.5~307.5mg.L-1范围线性关系良好;盐酸伪麻黄碱y=31131X-59.3,r=0.9996,在40.5~324 mg.L-1范围内线性良好。结论:麻黄水煎液及其泡沫中麻黄碱、伪麻黄碱含量基本一致。 相似文献
35.
通过岩心观察及岩石薄片鉴定,利用X–射线衍射、铸体薄片图像和扫描电镜等分析手段,结合大量的岩心孔渗数据,在研究陕北斜坡中部长2储层岩石学及物性特征的基础上,定性描述孔隙与定量分析孔隙构成相结合识别长2储层的主要孔隙类型,揭示孔隙特征,重点探讨这些主要孔隙类型的成岩作用控制机制.研究认为:长2储层整体上属于中孔低渗型细粒长石砂岩,多数孔隙中见绿泥石薄膜;主要发育粒间孔(包括残余粒间孔)、杂基内微孔、粒间溶孔、粒内溶孔(主要是长石、岩屑溶孔)、碳酸盐溶孔和晶间微孔等6类孔隙,其中粒间孔是最主要的孔隙类型,粒内溶孔是最主要的次生孔隙类型,杂基内微孔和晶间微孔的储渗意义不大;长21、长22储层的孔隙构成特征与长2储层的相似;粒间孔的保存主要受保持性成岩作用的控制,粒内溶孔主要是大气水淋滤作用的产物.早成岩阶段的自生绿泥石胶结、微晶石英胶结和碳酸盐矿物胶结都不同程度地保护了粒间孔;粒内溶孔则是与2次构造抬升剥蚀事件相对应的两期大气水淋滤作用的结果. 相似文献
36.
37.
碎玻璃输皮带送机控制运行系统有继电器、单片机及PLC控制.采用可靠稳定的控制系统,提高皮带生产运营效率,对碎玻璃安全生产起到至关重要的作用.早期的皮带输送机电气控制部分为继电器控制,采用手工的操作方式,安装布线时劳动强度大、工作时能耗高、有故障后维护量大、可靠性差等缺点.该文主要分析了应用PLC控制系统来提高皮带运输系统的安全性和可靠性. 相似文献
38.
在圆柱斜齿轮进行珩削修形加工时,通常采用专用的金刚石修整轮对珩磨轮的齿廓和齿向进行修整,因此,齿轮修形参数不同,所使用的金刚轮也不同。为了增加金刚石修整轮的通用性,降低修形齿轮加工成本,缩短齿轮研发周期,文章在已有研究的基础上提出了一种基于调整内齿珩轮强力珩齿机床各轴运动参数的方法来实现齿轮修形加工。根据各轴的运动关系,建立内齿珩轮强力珩齿机床加工齿轮的齿面数学模型;将机床的A、B、X轴的运动表示为具有Φ_(C_1)、L_Z 2个变量的高阶多项式函数,分析多项式系数对齿面法向偏差的影响;建立齿面法向偏差的目标函数,利用粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)进行优化,得到机床的运动参数。仿真结果证明了该拓扑修形方法的有效性。 相似文献
39.
传统的基于长期演进的铁路移动通信系统(long term evolution-railway,LTE-R)切换算法对切换参数的选择不能很好地适应列车的高速移动,由此导致的“切换滞后”现象容易造成更多的失败切换,影响列车运行控制和旅客无线通信体验。当列车高速穿越小区时,对越区切换的要求更加严格,简化信令流程以及实现快速切换是LTE-R急需解决的问题。以减少错误触发和实现快速切换为出发点,提出一种基于功率-距离的切换优化方案,充分考虑速度对切换参数的影响,并加入距离因素,只有当列车到达一定触发位置时才可以进行触发判断,如满足条件则直接进行切换。该算法在避免列车提前错误触发的同时舍弃触发时延(time to trigger, TTT)指标,在一个测量周期内即可实现快速切换。仿真结果表明,所提的方案能够更好地保证高速环境下列车的切换成功率。 相似文献
40.
提出了一种基于生成对抗网络的细胞形变动态分类方法,以活细胞视频中的细胞形变动态为对象,引入分类器辅助的生成对抗网络结构同步训练生成对抗网络和分类网络,通过生成对抗网络产生的数据提高了原本分类网络分辨细胞形变动态的性能.首先,细胞动态图像被用于将活细胞视频中的时间维度进行压缩,使其从视频域映射到图像域以方便生成对抗网络的构建.其次,基于分类器辅助的生成对抗网络结构,将分类网络的分类信息作为辅助信息来改善生成对抗网络对多类样本的生成,同时生成网络生成的多类样本可以反过来优化分类网络对于细胞动态形变的分类性能.在构建的活细胞视频数据库上,可以验证提出方法能有效地捕获细胞视频中的空时细胞形变动态,并且其分类的性能优于其它主流方法. 相似文献