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32.
薄雪峰 《科技情报开发与经济》2004,14(7):168-169
桩锚支护体系是深基坑支护体系最常用的形式之一,其土压力分布按库伦(或朗肯)理论确定,护壁桩采用等值梁法进行计算,介绍了桩锚支护体系的设计要点,包括土压力的计算、悬臂桩的计算、单层锚杆护壁桩的计算、多层锚杆护壁桩的计算等内容。 相似文献
33.
把计算机技术应用于《机械制图》课程的教学,是对《机械制图》课程传统的教学内容、教学方法和手段的重大改革、教学实践证明:该方法提高了教学效果和效率,有利于学生计算机绘图能力的培养和提高. 相似文献
34.
3104深冲铝板织构对初始R值的影响 总被引:14,自引:0,他引:14
以深冲铝板R值的在线检测为应用背景,塑性变形滑移系开动的过程为出发点,分析了初始滑移系选取的方式,并计算了不同取向3104铝合金板的初始R值.结果表明,织构是决定板材R值最主要的因素,其中初始R值是实测R值的重要组成部分.3104铝板中存在的织构组分决定其R0值最低、R90值最高.计算表明,{111}面织构有利于在明显降低制耳效应的前提下,大幅度提高铝板的深冲压性能. 相似文献
35.
介绍了如何利用VC 编程技术在图形系统中动态绘制任意阶Bezier工程曲线方法,并且使绘制的曲线具有捕捉、修改、动态增加型值点等功能。利用同样的方法,可以实现B样条、三次参数等其它工程曲线的绘制,从而扩大了Bezier等曲线的工程应用。 相似文献
36.
DonL.Anderson 《科学通报(英文版)》2004,49(19):2017-2020
Scaling relations are important in extrapolating laboratory experiments to the Earth‘s mantle. In planetary interiors, compression becomes an important parameter and it is useful to explore scalings that involve volume. I use simple volume scaling relations that allow one to extrapolate laboratory experiments and upper mantle behavior, in a thermodynamically self-consistent way, to predict lower mantle behavior. The relations are similar to the quasi-har-monic approximation. Slabs and plates have characteristic dimensions of hundreds of kilometers and time constants of 100 million years, but the volume scalings predict order of magnitude higher values in the deep mantle. The scaling relations imply that the deep mantle is a sluggish system with ancient features. They imply irreversible chemical stratification and do not favor the plume hypothesis. 相似文献
37.
从勃拉克和毕加索的拼贴和杜尚的实物开始,艺术必须是绘制、塑造的界限被打破.艺术外延向非艺术拓展,艺术精神向观念化溢出.观念绘画与绘画的观念毕竟是两个不同的两个范畴,架上绘画不宜走观念化的道路. 相似文献
38.
判识深盆气圈闭一般有 3种方法 :地质条件叠合法 ,理论模拟计算法 ,探测结果推定法。在深盆气勘探开发的不同阶段 ,由于研究的内容不同 ,对深盆气圈闭的判识采用的方法也不同。利用这 3种方法识别深盆气圈闭 ,可以确定圈闭的分布和发育范围 ,同时认为 ,深盆气圈闭的形成存在一个地质门限 ,进入这一门限 ,深盆气才可在圈闭内聚集成藏。将实际资料分析与理论计算相结合 ,预测了鄂尔多斯深盆气圈闭的发育范围 ,可为该盆地深盆气的勘探与开发提供依据 相似文献
39.
截至2018-01-16,LIGO已成功探测引力波事件6次.可以预期,引力波探测事件会越来越多,引力波天文学会很快进入到大数据阶段.深度学习在大数据处理方面近年来得到迅速发展.它在数据处理速度,准确度等方面都表现出极大的优势.深度学习在引力波数据处理中的应用讨论还不多.本文引入此问题,并对其进行初步研究.引力波数据最大的特点是强噪声、弱信号.现行的数据处理方法是利用匹配滤波的方式把引力波信号从强噪声中挖掘出来.同时,匹配滤波方法还可以确定引力波源的性质,定量确定其参数.匹配滤波方法的弱点是计算量巨大.这导致数据处理速度很慢.对于将来的大数据引力波天文学,这更将是一个巨大的隐患.匹配滤波方法的另一个潜在问题是,完备准确的理论波形模板是其工作的前提条件.这个潜在问题的后果是很难找到理论预期之外的引力波信号.深度学习的数据处理方法有可能在这些问题上提供出路.同时,深度学习也会遇到其自身的若干困难和问题.本文将从网络结构、训练数据制备、训练优化、对信号识别的泛化能力、对数据的特征图表示以及对特征数据遮挡的响应等方面来展开讨论. 相似文献
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