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梳理了屋顶花园的基本概念和国内外的发展历程,提出了屋顶花园在建筑设计中的问题,论述了屋顶花园在生态研究中的贡献以及屋顶花园施工中的科学技术推动力,最后对未来屋顶花园的发展方向提出了观点. 相似文献
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介绍了C60高性能预拌混凝土的研制及生产应用的过程与方法 ,对材料的性能、搅拌工艺进行了深入分析 ,为生产高强高性能混凝土提供了详细的思路 相似文献
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针对当前坝面巡检主要依靠人工现场巡视或搭设脚手架观测等方式存在安全风险大、成本高、效率低且依靠人眼识别,存在误检、漏检、主观性强的问题,研发了系留式无人机并搭载高清相机完成坝面裂纹缺陷图像采集;通过卷积神经网络提取高维信息,提高坝面裂纹缺陷识别精度;采用ResNet-152为骨干网络搭建网络模型提取裂纹缺陷特征,并以此为基础设计新的解码网络层实现裂纹像素分割检测。试验结果表明:裂纹缺陷查准率P、召回率R、综合指标值F和平均交并比M分别达到74.61%、78.71%、74.99%和73.34%;提出的检测模型能有效识别坝面裂纹缺陷,可为坝面结构安全评估提供辅助数据支撑。 相似文献
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建立了齿轮故障系统试验装置,对齿轮传动系统在各种转速与故障状态下进行测试分析,获取了有关振动信号,对齿轮系统的无故障、齿根裂纹、分度圆裂纹、齿面磨损四种状态信号进行特征提取,并对提取的信号进行基于经验模态EMD分解的小波阈值去噪处理,然后对预处理后的信号进行时频分析与诊断。结果表明,采用基于EMD的小波阈值去噪方法比单纯采用小波阈值去噪对测试信号进行预处理,能提高信噪比,并更加有效的提取出故障特征,而在EMD的小波阈值去噪的基础上,再与时频分析方法相结合能够较好的识别不同运转状况下不同种类的故障,如齿根裂纹、分度圆裂纹、齿面磨损等,可用于对实际工程工作的齿轮系统进行故障诊断。 相似文献
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针对常规裂纹检测方法难适用于坝面裂纹检测的问题,提出一种基于全卷积神经网络的裂纹检测方法,主要解决混凝土坝面裂纹的定量化检测问题。该检测方法引入图像预处理与形态学后处理相结合的方式,分别对原始数据和预测结果进行优化,提升检测精度;并根据坝面数据特点对传统FCN(fully convolutional network)网络进行改进,得到针对性更强的裂纹检测网络C-FCN(crack fully convolutional network),提升对裂纹检测的准确率;结合成像原理提取定量化信息,避免繁杂的相机标定工作,更加高效客观。利用该检测方法对实际工程进行实测,像素准确率、召回率和交并比分别达到75.13%、86.84%和60.15%,相比传统FCN网络,三项指标分别提升5.61%、16.56%、13.22%,同时定量化误差小于5%,裂纹平均宽度均不超过5 mm。该检测方法能够实现对坝面裂纹的精准识别和定量,为坝面后期风险评估和维护提供有力的数据支撑,具有显著的工程意义。 相似文献
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研究了数据挖掘的支持向量机的智能故障检测与诊断方法。通过对齿轮系统在不同的运转状态下的工作状况进行试验测试分析,获取了有关的测试信号,并对不同的故障振动特征信号进行了特征提取与分析研究。在此基础上将支持向量机引入到齿轮传动的损伤检测与诊断之中,建立了两分类和多分类分类器,研究了支持向量机的两分类和多类分类算法。通过分析处理、训练和测试仿真数据以及齿轮振动特征信号,对齿轮系统在各种不同转速下不同故障进行了预测、分类和诊断。研究表明, 支持向量机能够很好的区分不同运转状况下各种典型齿轮损伤与故障,低转速下识别率更高,为95%,特别是对各种复合类故障具有较高的识别精度、识别率在81%以上。它在齿轮故障诊断中具有较好诊断识别能力与发展前景,是一种有效地损伤检测与诊断新方法。 相似文献
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费托合成技术是煤间接液化工艺过程中的关键技术,开发高活性、高产品选择性和高稳定性的催化剂是费托合成技术成功的最关键因素之一。论述了铁基费托合成催化剂的还原机理及还原动力学的研究进展,讨论了催化剂焙烧温度、还原H_2/CO比、还原压力和水分压对还原机理及还原动力学的影响规律。随催化剂焙烧温度升高,催化剂物相中超顺磁态的Fe~(3+)组分向顺磁态的α-Fe_2O_3组分转变,较高的焙烧温度导致催化剂晶格缺陷减少,晶粒尺寸增加,反应活化能和指前因子增加,催化剂的还原能力减弱。随还原气氛中CO分压的增加,催化剂的还原和碳化程度提高,催化剂表面形成更多的活性中心,催化剂活性升高。还原压力的升高促进了催化剂的还原和碳化,但过高的还原压力会抑制催化剂的还原和碳化。水分压对催化剂的还原路径没有明显影响,但水分压的增加对催化剂各还原步骤均有抑制作用,还原活化能增加。根据费托合成技术对铁基催化剂的性能要求,未来催化剂还原工艺的研究重点在于开发中温还原、合成气气氛下的低压催化剂还原工艺,以降低固定资产投资,缩短还原时间,提高催化剂的活性和稳定性,降低生产成本,提高企业竞争力。 相似文献