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山区交通工程弃渣力学参数的准确测定,一直是弃渣场边坡稳定性评价面临的基础科学问题。在山区交通工程弃渣场运行特点和弃渣固体废弃物特征认知的基础上,探讨弃渣取样和试验代表性问题的物理根源,依托实际工程累计数据尝试提出简单实用的弃渣工程特性评价和分类方法。结果表明:①常规交通工程弃渣的密度、颗粒分析和强度试验,由于弃渣的粒径范围差异大、颗粒空间分布不均、弃渣来源复杂等固体废弃物特征造成取样和试验代表性难题; 用多阶段坡角测量和颗粒分析试验代替传统的弃渣边坡试验,解决了试验和取样代表性难题。②利用弃渣粗细比可将弃渣分为细粒弃渣、混合型弃渣和粗粒弃渣。③根据弃渣粗细比、天然休止角和整形坡率,将西南山区交通工程弃渣分为细粒弃渣、混合型弃渣和粗粒弃渣等3类。细粒弃渣,弃渣粗细比小于0.3,天然休止角小于31.5°,整形坡率为1.00:2.00; 混合型弃渣,弃渣粗细比为0.3~1.0,天然休止角为31.5°~39.5°,整形坡率为1.00:2.00~1.00:1.50; 粗粒弃渣,弃渣粗细比大于1.0,天然休止角大于39.5°,整形坡率为1.00:1.50。④用多阶段坡角测量、颗粒分析试验和无黏性土边坡稳定性系数计算公式代替传统的弃渣边坡试验和稳定性系数计算方法,方法简单,结果保守,可以作为弃渣边坡稳定性评价和安全控制技术的有益补充。 相似文献
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但松健 《湖南工业职业技术学院学报》2021,21(1):30-35,46
为了建立更准确、高效的柑橘产地鉴别模型,提出了基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的遗传算法(Genetic Algorithm,GA)SVM(GA-SVM)。该算法结合基因优化选择,对SVM算法进行了改进,实验结果显示,采用GA-SVM对16个地区柑橘样本开展NIR的产地鉴别,能得到比SVM更高的识别率。 相似文献
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免疫遗传算法在烧结矿配料优化中的应用 总被引:4,自引:0,他引:4
运用免疫遗传算法和MATLAB语言 ,编制了钢铁烧结矿配料优化计算仿真程序 ,计算机仿真结果表明符合实际生产工艺要求 ,可直接应用于生产 ,提高各种烧结矿的综合利用率 ,降低成本 1 0 32 %。从而证明了免疫遗传算法是一种切实有效的优化方法 ,该算法为钢铁烧结矿配料问题的优化求解提供了新的思路和方法。 相似文献
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综述了锂离子电池正极材料LiMn2O4的制备,结构及其电化学性能,LiMn2O4具有尖晶石型结构,为锂离子的脱嵌与嵌入提供了三维隧道空间,它具有3V和4V两个电压平台,成为锂离子电池最有吸引力的材料。 相似文献
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针对传统基于Haar-like特征的on-line boosting跟踪算法(HBT)需要产生大规模随机特征、占用大量计算资源和存储空间的缺点,提出结合方向纹理熵的Haar-like特征在线boosting跟踪算法(HBTT)。HBTT算法利用灰度共生矩阵的熵获得目标纹理的方向信息,在此基础上有针对性地产生具有方向纹理信息的Haar-like特征,从而可有效避免无效随机特征的产生,减小特征池容量;更进一步,可根据目标纹理的复杂程度自动调整特征数量,使得算法更灵活。在跟踪过程中,在线学习模块可以使错误率较高的特征被结合了目标纹理方向信息的Haar-like特征所替换。与HBT算法比较,HBTT算法的跟踪误差降低了10%以上;在相同特征池容量下,置信度提高了2%以上。实验结果表明,该算法不仅具有较高的鲁棒性,而且在跟踪效率和性能上都有所提高。 相似文献
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