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1.
从论述保证灌注桩桩头质量重要性入手,分析得出影响灌注桩桩头质量的主要因素是:桩位偏移量,桩头标高,桩头砼的强度,笼径、笼位和笼顶标高,桩头粗度,提出了保证和提高灌注桩桩头质量的具体措施.  相似文献   
2.
针对风电功率预测(WPF)问题,提出一种基于离散小波变换(DWT)、时间卷积网络(TCN)和长短期记忆(LSTM)神经网络的混合深度学习模型(DWT-TCN-LSTM),对超短期风电功率进行预测.将DWT-TCN-LSTM模型分别与差分整合移动平均自回归(ARIMA)模型,支持向量回归(SVR)模型,长短期记忆神经网络模型和卷积长短期记忆(TCN-LSTM)混合模型进行对比实验,通过对称平均绝对百分比误差(SMAPE),均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)3种评价指标值对各个模型进行评价.实验结果表明:DWT-TCN-LSTM模型具有较好的预测性能.  相似文献   
3.
以丹江口水库为例, 考察水库底泥在不同温度、扰动和曝气等条件下, 总氮、硝氮、氨氮和亚硝氮的释放规律。设置模拟反应器, 探究高效好氧脱氮微生物强化消除水库底泥内源氮污染的效果, 并运用高通量测序技术, 分析高效好氧脱氮微生物对底泥微生物群落结构的影响。结果表明, 温度升高会减少氨氮的释放,增加硝氮和亚硝氮的积累; 水体扰动会加速底泥中氮素释放, 且上覆水中的氮素释放累积量与扰动速度成正比; 溶解氧对底泥氮素释放有显著影响, 曝气处理可以明显地降低底泥中总氮和硝氮的释放及其在水体中的累积。在反应器中底泥–上覆水界面投加高效好氧脱氮微生物Pseudomonas stutzeri (PCN-1)后, 反应器内各种形态的氮素都出现先上升、后下降的趋势; 在反应器运行的第65天, 底泥释放的总氮和硝氮的去除率分别高达75.87%和79.96%, 底泥内源氮污染得到有效的控制。对比投加菌株前后的微生物群落结构, 发现底泥中Proteobacteria, Bacteroidetes和Spirochaetes的相对丰度明显增加, PCN-1强化脱氮处理能够改变底泥的微生物群落结构。  相似文献   
4.
计算有效弹性厚度和不同尺度的拉张因子,并结合裂后的沉积记录可以反映一个伸展性盆地的形成演化特征.运用基于弹性梁模型和挠曲均衡原理的二维构造模拟软件重点对横穿台西南盆地的一条地震地质剖面进行模拟.分析结果表明:1.5km为台西南盆地最合适的有效弹性厚度;岩石圈尺度的拉张因子在1.2~4.8之间,上地壳尺度的拉张因子在1.0~1.2之间,全地壳尺度的拉张因子在1.1~3.0之间,岩石圈伸展具有横向的非均质性和深度的依赖性;台西南盆地裂后阶段受陆架坡折形成、东沙运动两期构造运动影响较大,不同于典型伸展性盆地裂后沉降模式,沉降特征无明显规律性.  相似文献   
5.
由于电力系统测量条件的改善,理论线损的计算具备了实现实时计算的条件。给出了实时线损计算的含义的讨论,并给出了一种基于电压,电流幅值和有功,无功测量数据的线损计算方法,该方法具有快速,简单的特点,特别适合实时线损的计算要求。  相似文献   
6.
思想政治工作是我们党的政治优势。在新的形势下,做好企业思想政治工作,要坚持以科学发展观为指导,与时俱进,解放思想,转变观念,借鉴和吸收现代的管理思想和信息技术,坚持求实创新的精神,积极探索新时期做好企业思想政治工作的新途径、新内容、新形式、新方法和新举措,加强和改进思想政治工作的思路、方法,总结规律经验,不断提高思想政治工作的针对性和实效性。  相似文献   
7.
人类认知常以概念及其关系总和的形式体现,而概念在语言中借助于术语表达。术语是人类认知活动的工具和结果。在认知语言学框架内研究术语既为术语研究提供了新的思路,也为认知语言学开辟了新的应用空间。  相似文献   
8.
在RSA加密算法中,大素数寻找算法需要大量的计算,从而降低了RSA的效率。为此,笔者首先使用小素数筛值法、偶数排除法和小素数整除法进行伪素数的初步排除,再使用Miller-Rabin算法对伪素数的素性进行检测,以提高素数的检测效率。测试结果表明:改进算法与经典Miller-Rabin算法相比,其生成大素数的时间减少,且所得到的数不是大素数的概率小于0.1%。从而提高了RSA加密算法的效率,增强了RSA加密算法的适用性。  相似文献   
9.
提出一种用于电力系统电接点的温度在线测量系统.该系统主要由宽带光源、光纤温度传感器、光纤滤波器、信号处理与放大电路和显示电路组成.利用螺旋液晶螺距对温度变化敏感的特性,将螺旋液晶填充到光子晶体光纤形成光纤温度传感器,温度变化引起最大反射光强点波长的变化,利用液晶螺距与温度之间的关系,实现接点温度的实时测量.本测量系统具有高电绝缘和抗电磁干扰等优点,特别适合于电力系统中电接点的温度在线检测.  相似文献   
10.
为了从在线社会网络中识别关键用户,并对用户的关键性进行量化排序,提出URRank算法,通过模拟人类社会的投票行为,综合考虑用户自身的活跃度和用户间的关注与互动关系,经过迭代计算,量化用户的关键性.以新浪微博的部分抓取数据为例,通过比较现有几种关键用户排序算法发现,URRank算法能够避免其他算法存在的被欺骗及片面性问题,识别出具有高认知度和高覆盖度的关键用户.  相似文献   
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