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121.
通过计算及试配得到快速修复路面的水泥混凝土配合比,在此基础上配制了不掺加纤维的普通再生混凝土和混掺体积分数为0.15%玄武岩纤维与0.11%聚丙烯腈纤维的再生混凝土,再生骨料取代率及混杂纤维对路面再生混凝土基本力学性能的影响进行实验研究.结果表明:混凝土的各项力学性能基本上随再生骨料取代率的提高而降低;玄武岩与聚丙烯腈混杂纤维可以有效增加再生混凝土的劈裂抗拉强度和抗折强度. 相似文献
122.
采用岩石伺服试验机和声发射仪,对小浪底三叠系细砂岩进行单轴压缩声发射试验。基于试验结果,将试样变形过程划分为压密、弹性、塑性和破坏四个阶段,分析了不同阶段试样声发射幅值、峰值频率、振铃计数和能量的变化特征,在此基础上对比分析了试样声发射b值以及累计振铃计数的演化规律,得出了岩石的破坏时间前兆特征。研究结果表明:压密和弹性阶段试样声发射幅值、振铃计数和能量处于较低水平、峰值频率频带数量依次增多;塑性阶段试样幅值增大、振铃计数与能量上升且整体处于较高水平、峰值频率数值增大且呈现多频带化,临近破坏阶段试样产生大量100dB的高幅值信号,振铃计数与能量持续急增,峰值频率降低,频带减少;声发射b值的变化规律可以间接反映岩体内部微裂隙萌生、扩展的演化特征。 相似文献
123.
124.
目前,以计算机信.g-系统为犯罪对象和工具的新型犯罪活动越来越多,造成的危害也越来越大。侦破这些案件必须要用到计算机取证技术,而电子证据本身和取证过程有许多不同于传统物证和取证的特点,给司法工作和信息安全领域都提出了新的挑战。为此,文章设计开发了一款基于WindowsPE系统的便捷、实用、安全、有效的计算机便携式取证系统。电子证据的收集与处理是通过内置于u盘的WindowsPE系统来完成的;利用OpenSSL提供的编程接口和PKI相关技术实现对电子证据的保密、认证与保存等功能。最后通过测试与分析,表明该系统能实现对电子证据的收集、处理和电子证据的安全有效保存。 相似文献
125.
为了对城市轨道交通牵引网短路故障点定位问题进行研究,满足牵引供电系统的可靠性要求,利用VS2003设计了城市轨道交通牵引网故障测距系统软件,接收从牵引变电所发送来的电压、电流信号,对牵引供电系统进行短路故障点定位,为快速修复线路和牵引供电系统继电保护提供依据,保证牵引供电系统的正常工作;软件基于CSerialPort类实现了牵引变电所与上位机之间的串口通讯,然后与ODBC数据库编程技术相结合,将串口数据实时保存在数据源文件中,实现了数据的实时采集和实时回放功能;最后进行联调的结果证明了该设计的有效性。 相似文献
126.
张瑞 《数字社区&智能家居》2012,(8X):5787-5788
随着我国计算机技术的普及,网络的开放性虽然给人们带来方便,但是也给网络安全方面的问题带来了困惑。例如:计算机网络时常遭受病毒或黑客的袭击,使重要的文件和数据丢失等。为了能够更好的确保网络信息的安全,避免遭受破坏和侵犯,因此,作为保护网络安全的防火墙技术成为人们关注的焦点。该文通过简单介绍计算机网络安全及防火墙技术,对计算机网络安全及防火墙技术进行分析,并阐述了计算机网络安全中防火墙技术的运用。 相似文献
127.
针对目前中国建设银行存在的客户流失问题,利用BP人工神经网络网络稳定、学习能力强的特点,通过输入变量和输出变量之间的相关性分析,建立银行客户流失分析模型,以此获取即将流失的客户,以便银行做出经营决策,挽留有关用户,确保银行效益不受影响。实验证明,此模型能够很好的对银行客户流失进行预测分析。 相似文献
128.
OMAPL138和FPGA的合并单元设计方案 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种基于ARM9+DSP双核处理器OMAPL-138和FPGA的合并单元设计方案。给出了该方案的原理框图,以及具体的程序流程图,并在CCS开发环境下完成了软件编程,实现了合并单元按照IEC61850标准规定的格式进行数字量以太网传输。实验结果证明了该设计方案的可行性与正确性,为合并单元的设计提供了一种新的思路。 相似文献
129.
Extreme learning machine for regression and multiclass classification 总被引:13,自引:0,他引:13
Huang GB Zhou H Ding X Zhang R 《IEEE transactions on systems, man, and cybernetics. Part B, Cybernetics》2012,42(2):513-529
Due to the simplicity of their implementations, least square support vector machine (LS-SVM) and proximal support vector machine (PSVM) have been widely used in binary classification applications. The conventional LS-SVM and PSVM cannot be used in regression and multiclass classification applications directly, although variants of LS-SVM and PSVM have been proposed to handle such cases. This paper shows that both LS-SVM and PSVM can be simplified further and a unified learning framework of LS-SVM, PSVM, and other regularization algorithms referred to extreme learning machine (ELM) can be built. ELM works for the "generalized" single-hidden-layer feedforward networks (SLFNs), but the hidden layer (or called feature mapping) in ELM need not be tuned. Such SLFNs include but are not limited to SVM, polynomial network, and the conventional feedforward neural networks. This paper shows the following: 1) ELM provides a unified learning platform with a widespread type of feature mappings and can be applied in regression and multiclass classification applications directly; 2) from the optimization method point of view, ELM has milder optimization constraints compared to LS-SVM and PSVM; 3) in theory, compared to ELM, LS-SVM and PSVM achieve suboptimal solutions and require higher computational complexity; and 4) in theory, ELM can approximate any target continuous function and classify any disjoint regions. As verified by the simulation results, ELM tends to have better scalability and achieve similar (for regression and binary class cases) or much better (for multiclass cases) generalization performance at much faster learning speed (up to thousands times) than traditional SVM and LS-SVM. 相似文献
130.
In this paper, a dynamic modeling method and an active vibration control scheme for a smart flexible four-bar linkage mechanism featuring piezoelectric actuators and strain gauge sensors are presented. The dynamics of this smart mechanism is described by the Discrete Time Transfer Matrix Method of Multibody System (MS-DTTMM). Then a nonlinear fuzzy neural network control is employed to suppress the vibration of this smart mechanism. For improving the dynamic performance of the fuzzy neural network, a genetic algorithm based on the MS-DTTMM is designed offline to tune the initial parameters of the fuzzy neural network. The MS-DTTMM avoids the global dynamics equations of the system, which results in the matrices involved are always very small, so the computational efficiency of the dynamic analysis and control system optimization can be greatly improved. Formulations of the method as well as a numerical simulation are given to demonstrate the proposed dynamic method and control scheme. 相似文献