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建筑物在建设期间,随着时间和荷载的增加,会产生沉降变形。影响建筑物沉降的因素有很多,主要的两种因素为沉降时间和荷载力。文章以高层建筑为例,使用多元线性回归分析楼层数和沉降时间对沉降量的影响,并做出沉降量预测。分析结果表明,楼层数和沉降时间与沉降量之间存在线形关系,沉降量预测结果准确。 相似文献
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选用一种新型纳固喷涂材料,对混凝土试块进行分组喷涂,在不同喷涂时间和不同湿润溶液条件下,通过对混凝土的密实性和抗压性能对比证实,该材料对于提升混凝土的抗渗性和抗压强度均有一定的作用。对于基体混凝土,在成形1 d后喷涂且用清水湿润混凝土表面可以使其防护效果达到最佳。 相似文献
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Joseph Ignatius Teye Buertey Augustine Kaku Miezah Theophilus Adjei Kumi 《土木工程与建筑:英文版》2014,(3):367-377
Delay to large scale projects, which is as a result of actions or inactions of some project stakeholders, is becoming a global phenomena and Ghana is no exception. The objective of the research is to identify, rate and rank the most significant risk factors that causes delay on projects and examine the social impact of these delays to recommend modalities to help mitigate these risk factors. The study adopted quantitative methods with the distribution of 144 questionnaires to built environment professionals receiving a response rate of 75.7%. The instrument listed 58 common factors under eight categories that contribute to the causes of delay for respondents to rate. Analysis of data non-parametric test revealed that client, contractor, material and finance category factors significantly resulted in the schedule delay of large infrastructural projects. The survey analysis revealed that micro-factors that result in delays to large construction projects are time constraint, cost overrun, payment problems, dispute and litigation. The research recommended the following modalities to minimize such delays: availability of resources, improved communication and coordination, proper scope definition and feasibilities, utilization of modern technology, appropriate application of technologically based systems and competent project management's structures. 相似文献
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针对蒸汽发生器U形传热管泄漏,本文提出了一种基于时间序列神经网络对蒸汽发生器传热管泄漏程度进行诊断研究的方法。首先,对核电厂蒸汽发生器U型传热管泄漏进行机理分析,构建其数学模型,提取其泄漏的直接特征参数,再依据Fisher得分法,提取其间接特征参数;其次,通过滑动时间窗口法从预处理后的时间序列数据中生成数据样本,作为时间序列神经网络的输入,并以蒸汽发生器U形传热管泄漏程度信息为标注,基于反向传播(BP)算法对五层神经网络系统进行训练,得到蒸汽发生器U形传热管泄漏的时间序列神经网络模型;最后,模拟核电厂运行过程蒸汽发生器U形传热管泄漏时的时间序列测试数据。仿真结果表明,时间序列神经网络对演变事件的处理具有较好的有效性和较高的泛化能力,对故障程度的诊断研究具有参考价值。 相似文献
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孔隙润湿度是影响多孔煤泥可浮性的重要因素之一,然而煤的孔隙润湿度与其可浮性之间的内在联系鲜见报道。由于煤泥颗粒小、数目多,其孔隙被水润湿的行为难以被准确检测,采用形状规则的圆柱体多孔活性炭材料开展孔隙润湿度的机制研究,并将结果用于解释孔隙润湿度对褐煤可浮性的影响机制。通过正硅酸四乙酯和十六烷基三甲氧基硅烷对多孔活性炭进行疏水化改性,采用接触角和傅里叶变换红外(FTIR)表征活性炭改性前后表面疏水性等特性,结果表明:活性炭经改性后亲水性基团含量降低以及疏水性基团产生,接触角增加67°,疏水性显著增加。采用低场核磁共振(LF-NMR)测定改性前后的亲/疏水活性炭样品在不同浸泡时间下的孔隙润湿度,结果表明:随着浸泡时间增加,亲/疏水两种样品的T2谱的信号幅度均增加,且亲水样品的信号幅度要远大于疏水样品。亲水样品的T2g在任意浸泡时间下均高于疏水样品的T2g值,表明在相同浸泡时间下亲水样品孔隙润湿度均高于疏水样品。而当浸泡时间为10 min时,亲/疏水样品中的孔隙均会被水较好地润湿,两种样品润湿度差值最小。通过将亲/疏水样品的T... 相似文献
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为持续高效地学习不断产生的航班运行信息,提高航班延误预测模型学习新到达数据的效率,采用集成学习思想,提出了一种基于分类与回归树(classification and regression tree,CART)的增量学习算法.首先,将CART算法与Learn++算法结合实现了增量分类与回归树(incremental classification and regression tree,I-CART)算法;然后,进一步分析了基分类器间的区别和与精确度的关系,使用选择性集成算法来提高I-CART算法预测速率;最后,将该算法应用到航班延误预测中,增量地学习航班动态运行信息.实验结果表明,该算法有效地提高了模型预测效果. 相似文献