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1.
不完备概率信息条件下边坡稳定可靠度评价是岩土工程新兴的热点问题之一,其关键难点在于如何在不完备概率信息条件下有效地建立符合抗剪强度参数分布特征的联合概率分布模型.在考虑堆石料非线性强度参数不完备概率信息条件下,采用Copula函数建立非线性强度参数联合分布模型,结合径向基神经网络(RBFN)提出了土石坝坝坡稳定系统可靠度分析智能响应面法,并通过实例验证了其可行性与有效性.最后,基于所建的智能响应面,系统研究了Copula函数类型与样本数量对土石坝坝坡稳定系统可靠度的影响规律. 相似文献
2.
为研究波浪低频往复冲击作用下墩柱结构物浪溅区涂层的力学剥蚀因素,分析波浪周期、波高和气泡直径对涂层剥蚀的影响,基于ABAQUS/Standard分析模块,建立了考虑波浪周期、波高和气泡直径的三维数值模型,模拟了波浪作用过程中结构物/涂层界面的气泡损伤演化过程。结果表明:涂层界面气泡应变和影响范围与波高的关系为线性正相关,且基本不受波浪周期的影响,但波浪周期越小,其波浪力作用的频率越快,并在周期时达到最大值;应变和影响范围随气泡直径的增大而增大,而气泡直径越小,其应变分布(椭圆的形状)越规则,波高越大、周期越短、气泡直径越大,气泡越容易破裂,墩柱结构物的涂层越容易被剥蚀。 相似文献
3.
根据喷雾可视化试验的结果,利用 AVL Fire软件建立了正丁醇柴油喷雾的计算模型,并验证了模型的准确性。再利用该模型研究正丁醇柴油混合燃料的喷雾特性,模拟了油束的发展过程,计算了环境和燃油温度对混合燃料喷雾特性的影响。研究结果表明:在背压一定时,随环境温度的升高,油束初始速度增加,喷雾贯穿距增加,锥角减小;索特平均直径(SMD)先减小,在达到一定温度后随温度升高,喷雾初期又有所增大,后期趋于一致;随着燃油温度升高,N25喷雾贯穿距逐渐减小,SMD在喷雾初期随油温增加逐渐减小,随着喷雾的进行逐渐趋于一致。 相似文献
4.
确立应用型人才培养的理念,构建"开放式"实践教学资源平台和实践教学体系,探索实施"基础层、实践层、综合应用层"的人才培养方案。专业实践及就业信息反馈表明,应用型人才培养模式下的"开放式"实践教学成效显著,学生工程实践能力、综合应用能力、科研思维和创新能力等均得以提高,有助于应用型人才培养目标的实现。 相似文献
5.
当今时代,信息的重要性毋庸置疑.但是,人们对于信息的认识依然众说纷纭,对于信息度量的研究同样莫衷一是.本文基于前人的丰富研究成果,总结了在信息的性质及度量方面已经取得的重要进展和存在的主要不足,探讨了信息的本质内涵和数学表达等基本问题.基于对信息客观性的认识,提出了信息的定义和六元组模型,讨论了信息的基本性质,建立了信息的广阔性、细致性、持续性、丰富性、包容性、延迟性、遍及性、真实性和适配性9类度量的定义和数学表达,形成了客观信息论的基础理论框架,能够系统全面地支持信息与信息系统的分析研究. 相似文献
6.
提出一种使用多个声源进行室内声音定位的方法,能够在室内平面空间内进行坐标定位,为室内移动机器人的定位和导航提供了一种可以通用的方案.采用传声器阵列分别获取各声源声波的到达时间差,并对各声源进行定位.通过对多个固定位置声源的定位,根据声源位置和传声器阵列的几何关系,计算或者估计得到待定位单元的坐标. 相似文献
7.
在学习、工作和生活中,一个人的各种行为都会受到个人主观意志和态度的影响,积极、稳定、向上的体育态度有助于良好体育运动习惯和体育行为方式的养成。对此,文章通过文献资料、问卷调查、数理统计等方法,对当代大学生的体育行为和体育态度的现状进行调查、研究与分析,并在此基础上探讨了培养大学生良好体育行为与体育态度的对策和途径。 相似文献
8.
利用再沉淀法制备9,10-二(3,5-二氟苯乙烯基)蒽(TFDSA)有机纳米线,并通过扫描电子显微镜(SEM)、透射电子显微镜(TEM)和光致发光光谱(PL)表征所制备的纳米线.结果表明:纳米线表面光滑,长度为20~30μm,宽度为400nm,具有较强的绿色荧光发射,发光峰位于538nm处;将单根TFDSA纳米线作为有源波导可在亚微米量级进行光传播. 相似文献
9.
采用固体偏钛酸为催化剂,催化水解环氧环己烷制备反-1,2-环己二醇,考察搅拌速率、反应时间、反应温度、物料摩尔比、催化剂的量及催化剂的重复性对水解反应的影响,并通过数字熔点测试仪和傅里叶变换红外光谱仪(FT-IR)对产物进行表征。结果表明:在搅拌速度为350 r/min,反应时间为1 h,反应温度为80℃,环氧环己烷与水的摩尔比为1∶10,催化剂用量为1.8%时,产物的熔点为102.9~103.0℃,反-1,2-环己二醇的收率为98%左右。在优化条件下,催化剂重复使用5次,反-1,2-环己二醇的收率未有明显降低。 相似文献
10.
针对传统布料疵点检测准确率低、识别较慢且计算量大问题,提出基于卷积神经网络的布料疵点检测方法,实现增强布料疵点检测鲁棒性、高效性的设计目标。为保证训练结果准确,首先采集数量以千万级为单位的布料图像并进行图像预处理,标记无疵点布料和疵点布料;然后将图像送入设计的卷积神经网络进行训练和测试,获取疵点检测框;紧接着采用改进的NMS分类算法对检测框进行多框合并,减少误检,进一步提高模型检测效果;最后利用设计的特征图分割算法使网络模型脱离GPU显存限制,适用于各种性能计算机。实验结果表明该方法可在实现布料检测高速度、高准确率的同时增强检测方法的鲁棒性。实际检测速度为3fps,准确率可达99.6%,超过现有疵点检测算法,表明该检测方法可应用于对布料要求更高的生产企业。 相似文献