早期受冻混凝土服役性能损伤探究

通过不同起冻时刻早期受冻混凝土服役性能的测试,分析了起冻时刻对混凝土损伤形态、强度损失、相对动弹性模量、渗透性及孔隙结构的影响规律及影响机理.结果表明:起冻时刻对混凝土服役性能的影响程度表现为2.0h受冻最显著,0.5h受冻与8.0h受冻损伤程度相当、次之,1,3d受冻时损伤程度最小且随着起冻时刻的推迟损伤程度减轻;受冻混凝土劈拉强度损失最显著,相对动弹性模量损失次之,抗压强度损失最小;3d受冻试件的抗渗性略差于未冻混凝土,1d受冻试件更差,而0.5,2.0,8.0h受冻试件最差,甚至超出AutoClam设备的测试范围.随着起冻时刻的推迟,终凝后受冻混凝土的孔隙结构趋近于未冻混凝土;初凝前受冻混凝土部分损伤可修复,浆体自身、浆体与粗骨料间有肉眼可见裂缝,孔径0~0.06mm的弦长频率明显降低,各孔径梯度的含气量(体积分数)均不同程度增大;初凝后终凝前受冻混凝土浆体自身、浆体与粗骨料间均有明显裂缝,细骨料颗粒显露明显,孔径1.70~4.00mm的弦长频率、孔径2.00~4.00mm的含气量明显增大.     

混凝土结构抗力基本参数的调查统计分析

以西安市、咸阳市及其周边县市的混凝土结构为对象,对1 000余栋混凝土结构进行了现场调查,统计分析了混凝土强度、钢筋性能及构件几何参数,并重点分析了制备工艺、搅拌方法和施工水平等因素对材料性能和构件几何参数的影响。研究结果表明:自拌混凝土和商品混凝土的强度均值相近,但商品混凝土强度变异较小;除现浇板的混凝土强度值较高外,其余构件的混凝土强度接近;建筑公司的资质越高,混凝土的强度越高且变异越小。钢筋性能良好,各生产厂家性能差异不大。构件显性几何参数控制较好,但隐性几何参数控制较差且变异很大。     

钢筋与混凝土黏结性能的数值模拟

对钢筋与混凝土间的黏结性能进行数值模拟,为系统研究钢筋与混凝土间的黏结性能提供可靠的数据支持,是黏结性能试验的有益补充.在介绍混凝土结构有限元理论的基础上,引入混凝土多参数强度准则和非线性本构关系,参照拉拔试验和梁式试验构件特征,采用有限元分析软件ANSYS对黏结性能进行了非线性分析,取得了混凝土应力分布、平均黏结应力-滑移关系曲线等结果,并与现有的黏结性能试验结果相对比,结果吻合较好.     

AV3611标量网络分析仪的构成与应用

介绍了一种利用国产ＡＶ３６１１分析仪和ＨＰ８３５０Ｂ扫频信号源配置成一套标量网络分析仪的方法。     

咸阳地区影响结构耐久性的环境因素分析

从外在环境与混凝土结构耐久性的关系出发,统计分析了咸阳地区的环境现状及发展趋势,其中包括近年来的环境温度、相对湿度、大气中腐蚀气体的浓度以及酸雨等气象参数和环境质量参数,并系统分析了各因素对混凝土结构耐久性的影响机理与影响程度。     

一种结合主题模型的推荐算法

针对传统协同过滤推荐算法存在的冷启动、数据稀疏以及相似度度量的准确性问题,基于LDA主题模型对文本隐式主题挖掘的有效性和KL散度在主题分布相似性度量的准确性,提出了结合LDA主题模型的矩阵分解推荐算法。首先,利用改进的LDA算法输出项目-主题分布,并用困惑度作为主题数设置的修正函数;然后分别基于余弦相似度和KL散度计算得到项目相似度矩阵,将得到的相似度矩阵结合原评分训练集输出预评分,再将预评分填充到训练集;最后将训练集输入ALS矩阵分解算法得到推荐结果。通过MovieLens数据集的实验结果表明,该算法在不同隐式参数设定下均能得到比ALS推荐算法以及更小的预测误差,并且最优预测误差小于传统推荐算法。该实验说明了通过集成LDA主题模型的ALS算法效果要优于其他推荐算法。     

基于有限状态机的半自动机器人的软件设计

为了解决自动机器人在动态不确定环境下行为协调问题,本文提出了一种半自动机器人的设计思路。运用有限状态机理论对机器人行为全过程建模,使其行为更易为人控制与调整,对机器人的实时性和鲁棒性也有很大提高。并将该设计方法应用在了ABU ROBOCON 2010赛事电子科技大学的手动机器人的软件设计上,比赛结果证明该方法的可行性和有效性。     

双目立体图像的快速匹配值计算方法

立体视觉计算过程中的匹配值计算极其耗时,整幅图的匹配值由各个参考像点的匹配值计算构成,因此,如果能够将前后两次参考像点的匹配值计算中重复的部分提取出来,那么就可以节约部分计算时间。将前后两次匹配值计算所涉及的领域像素分布情况分析清楚,结合所选取的计算步骤,将各个子步骤的中间输出结果缓存起来,以便下一次计算时直接使用而不需重新计算。如果匹配所用的邻域子图与整幅图相比非常小,则这种类似于流水作业的时间重叠计算方式可以获得很好的加速性能,同时该加速性能也会随着邻域尺寸的加大而提高,这得益于所省略的中间计算步骤较多的原因。     

基于改进YOLOv3的列车运行环境图像小目标检测算法

列车辅助驾驶离不开对列车运行环境的实时检测,而列车运行环境图像存在丰富的小目标。与大中型目标相比,目标占原图比例小于1%的小目标由于分辨率低而存在误检率高、检测精度较差的问题,因此提出一种基于改进YOLOv3的列车运行环境目标检测算法YOLOv3-TOEI (YOLOv3-Train Operating Environment Image)。首先,利用k-means聚类算法优化anchor,从而提高网络的收敛速度;然后,在DarkNet-53中嵌入空洞卷积以增大感受野,并引入稠密卷积网络（DenseNet）获取更丰富的图像底层细节信息;最后,将原始YOLOv3的单向特征融合结构改进为双向自适应特征融合结构,从而实现深浅层特征的有效结合,并提高网络对多尺度目标（特别是小目标）的检测效果。实验结果表明,与原YOLOv3算法相比,YOLOv3-TOEI算法的平均精度均值（mAP）@0.5达到84.5%,提升了12.2%,每秒传输帧数（FPS）为83,拥有更好的列车运行环境图像小目标检测能力。     

发电机失磁保护人工神经网络法

利用失磁后Etq(强制同步电势分量)、Efq.q(强制空载电势分量)的衰减时间常数Tq仅取决于发电机参数及失磁类型的原理,根据失磁故障的分类,采用一个3层前向神经网络得出Tq,使微机失磁保护能够在失磁发生瞬间,自动判别出失磁类型.数字仿真、动模试验及实际运行证明本方法可行.