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基于全截面塑性理论,提出了钢板混凝土(SC)组合墙压弯承载力计算模型。试验与有限元计算结果均表明,该计算模型具备精度高和简单实用的双重特点。有限元计算结果还表明,对于剪跨比小于1.0的SC组合墙,建立的压弯模型不再适用,原因在于剪力的耦合作用不可忽略,建议加强对小剪跨比SC组合墙抗剪承载力试验和机理的研究。 相似文献
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随着建筑行业的不断发展,高层建筑的发展较为迅猛,其基础主要采用大体积混凝土,大体积混凝土结构在实际应用中主要存在裂缝的病害,大体积混凝土结构出现裂缝的原因有很多,受水泥混合比、温度、养护等多方面因素的影响,都有可能导致裂缝的出现。 相似文献
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长沙某商业综合体建筑结构体型较为复杂,存在转换柱、斜柱、楼板大开洞、大跨度、大悬挑、跨地铁连廊、结构超长、多梁交汇等设计难点.转换柱根据结构的跨度及荷载需求采用型钢梁和混凝土支撑两种方式,倾斜角15°以内的斜柱采用普通钢筋混凝土柱,15°~30°的斜柱采用型钢混凝土柱;大跨度及大悬挑结构采用型钢梁及预应力梁,东西商跨地铁连廊、过街连廊、采光顶分别采用钢桁架、大跨钢梁、单层网壳处理.在部分楼梯间位置增设了混凝土斜撑,控制结构的周期比不大于0.9.采用YJK软件分析了楼板舒适度及温度应力,对多梁交汇节点增设环梁或改用钢管混凝土柱与短钢梁连接确保复杂节点混凝土浇筑质量;对结构进行了大震弹塑性时程分析,结果表明大震作用下结构处于基本完好的状态. 相似文献
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变电站巡检作业增强现实应用的关键之一是解决现有图像处理算法检测速度慢、适应性差、难以实现增强现实应用视频流实时处理的问题。为了解决这一问题,基于改进YOLOv3算法,提出了一种变电设备缺陷快速检测方法。该方法首先建立YOLOv3目标检测模型,并借鉴DenseNet思想对特征提取网络进行优化;然后,通过对训练样本库进行聚类分析得到目标候选区域的先验尺寸,通过优化损失函数来加快模型的训练过程,使模型更好地拟合变电设备缺陷特征;最后,通过建立变电设备缺陷样本库并进行训练,实现了变电设备缺陷检测。测试结果表明,基于改进YOLOv3的缺陷检测模型的图像处理耗时为21 ms/张,检测精度超过了Faster R-CNN(regionsconvolutional neural networks)、SSD(single shot multi box detector)等其他深度学习模型,能够满足变电设备巡检作业增强现实应用对图像缺陷实时识别的需求。 相似文献
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