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301.
为了研究高温后长龄期在役混凝土损伤及微观变化特征,通过对龄期在20年以上的钢筋混凝土结构取样,进行在役混凝土高温试验,提出高温后在役混凝土残余抗压强度变化规律,建立在役混凝土残余抗压强度与不同温度之间的拟合回归公式,利用热重(T G )及扫描电镜观察,分析了高温后在役混凝土物相及微观形貌随受火温度的变化情况。研究结果表明:高温后在役混凝土残余抗压强度变化规律与实验室新浇筑混凝土类似,相比而言,当受火温度 T≤300℃时,在役混凝土相对残余抗压强度略低;当 T>700℃时,在役混凝土相对残余抗压强度较高,所得结论可为实际工程中长龄期在役混凝土结构高温后的损伤评估提供参考依据。 相似文献
302.
一种多输入多输出变换域通信系统的设计与仿真 总被引:1,自引:1,他引:1
传统的变换域通信系统TDCS(Transform Domain Communication System)在获得强抗干扰能力的同时,存在传输有效性差的问题,这已成为制约其广泛应用的技术瓶颈。通过引入多输入多输出MIMO(Multiple-input Multiple-output)技术改进收发端天线,提出了一种多输入多输出变换域通信系统(MIMO-TDCS)。对其基本原理和收发信机模型作了简要介绍,并进行了信道容量的分析和仿真,结果表明,MIMO-TDCS是一种兼具传输有效性和可靠性的通信手段。 相似文献
303.
304.
如何制备性能高效、稳定的纳米Pt催化剂,对提高肉桂醛C=O加氢选择性具有重要的实际价值和科学意义。本研究采用共沉淀法和水热法制备不同形貌的Mg Al水滑石(LDH),用等体积浸渍法制备负载型Pt/LDH催化剂,研究不同形貌的LDH对Pt催化肉桂醛选择加氢性能的影响。利用不同表征方法对催化剂结构、形貌、表面理化性能进行分析。结果表明, LDH载体的形貌对Pt/LDH催化剂的结构和性能影响较大,具有片层结构的LDH纳米片与活性组分Pt之间的相互作用易于贵金属Pt的分散和稳定。同时,LDH载体中存在丰富的碱性位点和表面羟基,有利于提高催化加氢活性和稳定性。催化性能评价表明,在反应温度为40℃、反应压力为1 MPa、反应时间为120 min的条件下,肉桂醇(CMO)的选择性为82.1%,肉桂醛的转化率为79.8%,经过5轮循环测试,催化剂仍具有较好的稳定性。 相似文献
305.
以红色诺卡氏菌细胞壁骨架原液以及多种植物提取物为原料制备了一种乳液,并对乳液微生物指标、重金属含量及稳定性以及对KM小鼠破损皮肤修复效果的安全性研究进行评价。结果表明,制备的乳液菌落总数、霉菌和酵母菌数均小于10 CFU/g,耐热大肠菌群、金黄色葡萄球菌、铜绿假单胞菌均未检出;铅、汞、砷、镉重金属含量均未超标;离心试验未发现分层,在耐热、耐寒试验条件下,乳液颜色未发生改变,稳定性良好。小鼠动物实验结果表明,小鼠皮肤破损处涂抹乳液14天愈合率达到了95.80%,比对照组和空白组均提前7 d左右达到90%以上愈合率,无红肿及渗出。表明开发的乳液具有良好的配伍性,性质稳定,无刺激性、过敏性及毒性,可以安全可靠地应用于各行业。 相似文献
306.
307.
针对传统模型在高频段雨衰预测时存在参数计算复杂、实时性差的问题,设计了一种新的非线性动态预测模型.通过混沌识别证明了雨衰时序具备混沌的动力学特性及采用混沌预测方法的可行性.该方法以雨衰前导数据为训练样本建立非线性自适应滤波器,可忽略不同地理区域降雨分布差异性的影响.仿真结果表明,嵌入维数是影响预测精度的最主要因素,在满足嵌入维数为8、重构时延为3 s、采样间隔为1 s条件时预测相对误差可达0.05以下.同时预测的雨衰时间概率分布与ITU-R模型相比有较好的一致性,验证了所提方法具备参数配置简单、可用度高的优点. 相似文献
308.
显著性目标检测旨在检测图像中最明显的区域。传统的基于单一标签的算法不可避免地受到所采用的细化算法的影响,表现出偏见特征,从而进一步影响了显著性网络的检测性能。针对这一问题,基于多指令滤波器结构,提出了一种基于伪标签的弱监督显著特征增强目标检测方法FeaEM,通过从多个标签中集成更全面和准确的显著性线索,从而有效提升目标检测的性能。FeaEM方法的核心是引入一个新的多指令滤波器结构,利用多个伪标签来避免单一标签带来的负面影响;通过在指令滤波器中引入特征选择机制,从噪声伪标签中提取和过滤更准确的显著性线索,从而学习更多有效的具有代表性的特征;同时,针对现有的弱监督目标检测方法对输入图像的尺度十分敏感,同一图像的不同尺寸输入的预测结构存在较大偏差问题,通过引入尺度特征融合机制,以确保在输入不同尺寸的同一图像时,能输出一致的显著图,进而有效提高模型的尺度泛化能力。在多个数据集上进行的大量实验表明,所提出的FeaEM方法优于最具代表性的方法。 相似文献
309.
310.
一般孪生网络跟踪算法中目标模板不会更新,模板分支与搜索分支在计算时相互独立,无法进行鲁棒跟踪,使用深度互相关来融合两分支的特征有着容易被干扰物欺骗、激活通道数少、对目标边界的分辨能力较弱,且不能充分受益于大规模的离线训练,为此提出一种基于注意力机制和不对称卷积的目标跟踪算法。设计增强注意力网络增强和传递分支信息。采用不对称卷积来代替深度互相关,使用有效的参数学习如何更好地互相关。所提算法在OTB100、LaSOT、VOT2019上做了对比实验,实验结果表明,所提算法表现较好,性能优于现有的多个先进跟踪器。 相似文献