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房屋建筑是建筑行业中主要的组成部分之一,也是生活生产必要设施,房屋建筑的质量直接影响房屋建筑的使用舒适度以及使用实用度,同时也影响房屋建筑的使用寿命,对于建筑产业的发展也有一定的影响,渗漏问题是现阶段主要面临的质量问题之一。本文主要研究的内容为房屋建筑施工中防渗漏施工技术,来实质性的解决和控制渗漏问题。 相似文献
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合成了丁香油酚改性的环磷腈衍生物(Eu HCTP),并通过傅里叶红外光谱、核磁共振光谱等测试方法对合成的Eu HCTP进行了成分分析与结构表征,研究了其对三元乙丙橡胶/氢氧化镁(EPDM/MH)复合材料的阻燃和力学性能的影响。应用氧指数测定仪、热重分析仪和万能材料试验机对EPDM/MH的性能进行了测试。研究结果表明,Eu HCTP能够提高复合材料的热稳定性、阻燃性能和韧性。当添加6%的Eu HCTP时,复合材料的极限氧指数(LOI)为29.5%,达到难燃级别,其断裂伸长率提高至713%,但其拉伸强度降低。 相似文献
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采用现场可编程门阵列(FPGA)技术,实现了对磁致伸缩效应检测传感器的控制设计,讨论了传感器的结构参数设计,给出了FPGA的实现原理及配置。该传感器能够实现远程、非接触检测,检测效率高。采用FPGA控制,缺陷定位准确,偏差远小于0.1 mm.并且可在线修改控制参数,电路结构简洁,抗干扰能力强。 相似文献
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为了解决工业过程受本身结构特征、外界因素等影响而存在严重的非线性和时变性等问题,本文提出了一种基于输入输出综合性相似度指标的即时学习高斯过程软测量建模方法。在该方法中,将样本数据进行归一化处理,首先利用传统的基于距离和角度的相似度指标分别对样本输入输出变量进行相似度计算,进而对相似度进行综合,最后选择出最终的相关样本集,建立高斯过程回归软测量模型,将所提基于输入输出相似度指标的即时学习高斯工程软测量模型应用于城市日用电量数据的预测。研究结果表明,所提出的软测量建模方法可以实现对日用电量数据的高精度预测且预测结果具有较小的误差。因此可表明该方法可在电量预测中具有一定的应用可靠性,可以在电力市场预测分析中得到广泛的应用。 相似文献
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目的 针对复杂高光谱数据在不同地物规模和光谱特征上的差异,致使背景特征难以准确描述,导致异常检测算法检测效果不理想的问题,提出一种基于相对密度分析建立背景模型的高光谱遥感异常检测算法。方法 该算法借助最大相对密度分析的思想,通过统计与待测像元相似像元的数目作为其相对相似性分布密度,在像元光谱特征相似性分布密度的驱动下,自动搜索聚类中心并实现自适应聚类。为了避免不同背景地物受类别规模差异的影响,设计迭代筛选方法不断提取具有相对最大分布密度的类作为背景地物类别。当迭代终止时即可获得关于背景地物的统计模型,最后采用经典的马氏距离实现异常检测。结果 仿真实验采用两组常用的数据HyMap和HYDICE,与经典算法如基于聚类分析的异常检测算法(CBAD)、局部RX算法(LRX)和基于空间边缘特征变化的异常检测算法(2DCAD)等进行比较,并采用受试者工作特性曲线(ROC)和ROC曲线下面积(AUC)作为评价标准对实验结果进行分析。从实验数据中可以看到,本文算法在ROC曲线整体上表现优于其他算法,在HyMap下AUC值比同类算法至少高出5.6%,HYDICE下AUC值比同类算法至少高出13.6%。另外,对于不同数据,本文算法最终表现较为稳定,鲁棒性较好。结论 实验结果表明该算法无需构建分类面以及设定类别数目,在每次迭代中根据数据本身特征自适应地获取当前规模下背景显著性强的像元。另外,本文建立背景模型的方法适用于不同复杂场景下的高光谱数据,可以获得对背景的准确描述,有助于改善高光谱数据异常检测中对异常目标显著性衡量的准确性。 相似文献
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