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961.
大跨度预应力混凝土箱型梁桥需施加的预应力以及施加后在结构中所产生的有效预应力的确定是保证预应力结构安全性能的关键,而相关设计规范中只提供了一般条件下预应力的摩阻损失数据,对于大曲率预应力筋混凝土结构,其孔道摩阻损失都必须进行专门的孔道摩阻试验测试.预应力混凝土结构的孔道摩阻损失主要是因为预应力钢筋与管道壁之间摩擦引起的,由于力筋与管道壁接触并沿管道滑动而产生摩擦阻力,进而产生摩阻损失.摩阻损失可分为孔道弯曲影响和孔道偏差影响两部分,孔道弯曲影响的摩阻损失仅在曲线部分加以考虑,而由孔道偏差所引起的摩阻损失在直线段和曲线段均应加以考虑.预应力混凝土结构的孔道摩阻损失主要与预应力钢束与管道壁的摩擦系数μ和管道每米局部偏差对摩擦的影响系数k有关. 相似文献
962.
牛奶中含有丰富的钙、蛋白质、维生素等营养物质,是一种容易消化吸收的天然食物。营养专家提醒,食用牛奶应注意三个"细节",以免损失营养成分。 相似文献
963.
<正>生物资产(biological asset)国际会计准则第41号——农业(IAS41)对它的定义是"活的动物或植物",例如生猪、奶牛、果树、人工林场中的林木等。由于生物资产的特殊性,目前,世界上只有国际会计准则委员会(IASB,2001)、澳大利亚会计准则委员会(AASB,1998)和我国财政部会计准则委员会(CASC,2006)正式颁布了生物资产会计准则,另外还有许多国家制定了关于 相似文献
964.
控制堆肥过程中氮素损失的途径和方法综述 总被引:38,自引:0,他引:38
堆肥过程中的氮损失及其控制正引起国内外越来越多学者的关注.受堆肥物料组成、pH值、通风/温度、湿度和堆肥添加剂等的共同影响,C/N质量比低的物料在好氧堆肥过程中会产生大量的氮损失(约为16%~74%).目前控制氮损失的方法,除了改变工艺条件,如保障适量的通风/控温、加湿等,主要就是在堆肥过程中加入添加剂.加入的物质主要有4大类:富含碳的物质,如秸杆、泥炭等;金属盐类及硫元素;吸附剂,如沸石、黏土、椰壳纤维等;外源微生物,如固氮菌、纤维素分解菌、EM菌等.今后堆肥过程中的氮损失调控将向各方法的优化和集成方面发展. 相似文献
965.
复合驱过程中化学剂损失与超低界面张力有效作用距离 总被引:3,自引:0,他引:3
以大庆天然油砂制作填砂管模型,通过改变复合体系的注入量,研究了碱、活性剂、聚合物3种组分的动态吸附特性,并模拟计算了不同注入量下各组分在地层中运移距离与损失量的关系.结果表明,活性剂的损失量最大,在运移1/5井距后即损失约80%;而聚合物和碱的损失分别只有12%和15%.结合界面张力随运移距离的变化情况可以判断,超低界面张力在油层中的有效作用距离有限,而体系在非超低界面张力状态下对采收率的贡献应予以足够的重视. 相似文献
966.
黎春林 《山东理工大学学报:自然科学版》2020,34(5)
在盾构隧道施工中,易因地层损失引起地面沉降。在PECK公式中,假定地表沉降槽面积等于地层损失,忽略了土体在开挖前后应力状态的变化而产生的变形,从而产生误差;在隧道拱顶,因土体的不均匀沉降形成土拱,部分土体自重应力被转移到邻近的土体而出现应力释放,引起土体回弹,因此土体沉降槽面积小于地层损失。基于此,本文提出了一种考虑隧道拱顶土体卸荷回弹后的沉降槽面积计算方法,并据此对PECK公式的地表沉降计算方法进行了修正。 相似文献
967.
《平顶山学院学报》2020,(5):54-59
如何更好地对受损的面部图像实施相应的修复,根据此问题指出了一类基于生成对抗网络改良以后的面部修复算法.首先,在生成模型中把编码器和解码器的中间层的全连接换成逐信道全连接,在编码和解码阶段使用卷积操作代替池化操作,针对损失函数采用的激活函数进行改进,增加tanh函数,提高图像补全效果.然后,在保证功能上不受损并且输入、输出尺寸保持原状的条件下对判别器的模型进行了相应的改良,最后,对损失函数引进TV损失、重建损失这二者来实现对生成网络的优化处理,由此提升细节图像方面的修复实力.通过实验表明,使用该方法修复后的面部图像,比先前的方法更清晰更连贯. 相似文献
968.
为了准确预测离心泵不同工况下的能量性能,基于国内外现有的理论公式和经验公式建立离心泵水力损失模型.运用线性回归的方法找出了叶轮进口冲角与冲击损失系数之间的函数关系,对冲击损失公式进行修正.为验证此模型预测离心泵不同工况下能量性能的准确性,选取一台比转速为92.8的离心泵,计算其9个工况点的扬程、效率和轴功率,并与试验结果进行对比分析.结果表明:扬程的预测结果与试验结果基本一致,9个工况点预测扬程与试验扬程之间的误差均在5%以内,这表明水力损失方程能很好地预测离心泵不同工况下的能量性能. 相似文献
969.
孪生支持向量机通过求解2个较小二次规划问题得到一对非平行超平面,从时间和准确率方面提高了分类器的性能.由于此方法使用Hinge损失函数,造成孪生支持向量机对噪声较为敏感以及重采样的不稳定.为此,针对多分类问题,将pinball损失函数与样本权重引入到孪生支持向量机中,采用一对一方法组合二分类器,提出了基于pinball损失的一对一加权孪生支持向量机,较好地解决了孪生支持向量机对噪声的敏感性以及重采样的不稳定性.另外,对于样本的不同影响,给出了多种求取样本权重的方法.实验中选取标准数据集和人工合成数据集对提出的算法进行了验证,并与一对一孪生支持向量机(OVO-TWSVM)、一对多孪生支持向量机(OVA-TWSVM)以及基于pinball损失的一对一加权孪生支持向量机(Pin-OVO-TWSVM)进行了比较,表明了提出方法的有效性. 相似文献
970.