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1.
变形模量Ev2通过承载板和加载装置对地面进行第一次加载和卸载后再进行第二次加载,用第二次加载测得的承载板下的应力σ0和与之相对应的沉降量S计算变形模量Ev2值,可以认为第二次加载测得的沉降消除了塑性变形。测试结果更能反映路基土的真实强度。因Ev2与路基弹性模量较接近,是一种压实的理想状态,故常把其作为路基检测的一项重要指标。  相似文献   
2.
近年来,图深度学习模型面临的安全威胁日益严重,相关研究表明,推荐系统中恶意用户可以通过诋毁、女巫攻击等攻击手段轻易地对系统进行欺骗.本文对现有基于图深度学习攻击工作进行系统分析和总结,提出了一种分析图深度学习攻击模型的通用框架,旨在帮助研究者快速梳理领域内现有的方法,进而设计新的攻击模型.该框架将攻击的过程分为预备阶段...  相似文献   
3.
李泽龙 《四川建筑》2012,32(3):84-86
歌乐山隧道具有地表水环境保护要求高、地下岩溶水发育、地下水与地表水联系紧密、水压高、富水段落长等特点,设计和施工要达到的核心目标是水环境保护。文章就实现该目标过程中采用的超前预报措施、堵水措施等进行了研究、总结,对相似隧道的建设具有一定的参考价值。  相似文献   
4.
以纳米微晶纤维素(NCC)为骨架,甲基丙烯酸六氟丁酯为单体,通过乳液接枝聚合合成新型表面施胶剂,并进行表面施胶的应用研究。考察乳化剂用量和含氟单体与NCC质量比对接枝率、接枝效率和单体转化率的影响;在较优条件下改性NCC接枝率、接枝效率、单体转化率分别为125.2%、27.7%、90.1%。通过红外光谱进行接枝前后NCC的官能团变化分析。通过纳米粒度仪分析了未改性/改性NCC的Zeta电位及粒径变化;结果表明,所得改性NCC在乳液体系中具有良好的稳定性;将其用于表面施胶,施胶处理后的纸张接触角能够达到120°,抗张指数较使用未改性NCC的纸张可提高26.4%,达到22.0 N·m/g。  相似文献   
5.
针对含有单个自动加工中心的自动生产线,利用Plant Simulation仿真平台建立仿真模型,根据不同的情形设计和实施一系列试验,通过调整相关参数和使用不同刀库更新策略,统计换刀相关系统性能指标,最后提出一种在随机条件下的多任务多工序加工的刀库更新策略。  相似文献   
6.
针对高炉炼铁是一个动态过程,具有大延迟,工况复杂的特性。采用LSTM-RNN模型进行硅含量预测,充分发挥了其处理时间序列时挖掘前后关联信息的优势。首先根据时间序列趋势及相关系数选择自变量,并采用复杂工况的实际生产数据进行验证。然后用程序自动求解最优参数进行硅含量预测。最后将LSTM-RNN模型与PLS模型及RNN模型的结果进行对比,验证该方法的优势。研究发现LSTM-RNN模型预测误差稳定,预测精度较高,比传统的统计学及神经网络方法取得了更好的预测精度。  相似文献   
7.
<正>概述 今天,电子学正向固体化、微细化、集成化和高可靠方向发展,其发展的支柱是半导体及集成电路。离子刻蚀、等离子刻蚀、反应离子刻蚀及反应等离子刻蚀是微细加工技术的一个分支即干法腐蚀技术。 一般说,微细加工技术可分为横向和纵向加工技术。现在,图形的产生一般仍以光学曝光方式为主,随着加工工艺向微细化发展,线条愈来愈窄,光学曝光的分辨率受到衍射效应的限制。为了获得更细的线条,必须采用波长更短的电子束和X射线曝光。因此,随着加工线条的变窄,原来采用化学液体腐蚀的方法已不能满足要求。这是由于化学液体的钻蚀作用难于腐蚀出完美的细线条。当腐蚀线条达到2—3μm以下时,必须采用干法腐蚀工艺。  相似文献   
8.
基于LSTM-RNN模型的铁水硅含量预测   总被引:3,自引:0,他引:3       下载免费PDF全文
针对高炉炼铁是一个动态过程,具有大延迟,工况复杂的特性。采用LSTM-RNN模型进行硅含量预测,充分发挥了其处理时间序列时挖掘前后关联信息的优势。首先根据时间序列趋势及相关系数选择自变量,并采用复杂工况的实际生产数据进行验证。然后用程序自动求解最优参数进行硅含量预测。最后将LSTM-RNN模型与PLS模型及RNN模型的结果进行对比,验证该方法的优势。研究发现LSTM-RNN模型预测误差稳定,预测精度较高,比传统的统计学及神经网络方法取得了更好的预测精度。  相似文献   
9.
大庆某公司油气厂为适应新增原油加工能力的要求,消除因原油稳定加热炉炉管超设计寿命带来的安全隐患,对一套原油稳定装置进行消除瓶颈和安全隐患的技术改造。在加热炉的改造设计过程中采用了FRNC-5PC软件进行模拟计算,加热炉各项设计指标均满足设计规范。  相似文献   
10.
地基系数K30是表示路基表面在平面压力作用下产生的可压缩性的大小。K30作为一种抗力指标,能够直观地表达路基刚度和承载能力,物理意义明确,与传统的物理指标相比具有明显的优越性。  相似文献   
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