夹心节能复合墙体破坏形态试验研究

夹心墙节能效果优越,整体性和稳定性较差,制作三组不同形式的夹心墙测试试件,通过对三组墙片进行推拉反复荷载试验,通过观察分析墙片测试完成之后的破坏形态,提出了夹心节能复合墙体前三阶段的破坏形态理论。     

合成纤维对超高韧水泥基复合材料力学性能的影响

超高韧水泥基复合材料(UHTCC)是在水泥制备过程中掺入了可以起到增强增韧作用的一定体积分数的纤维。对常见增强纤维种类与性能进行归纳总结,对增强理论、掺入纤维对UHTCC基本力学性能的影响进行了综述,认为UHTCC在桥体、路面、码头、军事工程等领域具有广泛的应用前景,需深入研究掺入纤维的力学性能对复合材料的抗拉、抗剪、抗冲击韧性、抗疲劳等力学性能以及抗渗性能的影响,从而为实际应用提供理论依据。     

布料模拟算法的参数设置对点云分类结果影响分析

无论是通过点云数据建立高精度DEM还是对点云数据进行语义分割,首先需要准确分离地面点与非地面点。布料模拟算法是专门用于地面点与非地面点分割的算法,自提出以来便受到广泛关注。本文选取平地、缓坡、陡坡三种不同地形环境数据通过布料模拟算法对点云进行地面点与非地面点分类,得出布料模拟算法应用特点以及不同场景参数下布料分辨率,最大迭代次数和分类阈值对分类结果的影响,并给出参数设置原则,对使用布料模拟算法进行地面点分类具有一定参考意义。     

夹心墙结构构造难点分析及技术措施研究

夹心墙细节部位的构造措施与夹心墙的节能保温效果有着密切的联系。分析了夹心墙基础、屋面、屋顶、外叶墙防裂、门窗洞口、横向支撑几个重要细节部位的构造特点,提出了相应的技术措施。解决了夹心墙施工构造中的一些难点问题,提高了夹心墙的保温节能效果和耐久性。     

基于遗传算法的BP神经网络在高程拟合中的应用

针对传统BP神经网络难以选取具有全局性的初始点的缺点,使用改进的遗传算法全局搜索优化神经网络各层之间的连接权和阈值,提高了BP神经网络的收敛速度和泛化能力。结合高程拟合算例进行训练检验,证明该方法是一种改进BP神经网络的有效方法。