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大样本数据模型方法在中小河流流量测验中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
目前大部分中小河流采用传统流量测验方法,如流速仪法、浮标测流法、指标流速法、比降面积法等,这些方法存在投入大、测量过程耗时的问题。结合传统断面流量计算理论和最新表面流速测验技术,提出了通过表面流速、断面水位大样本数据输入,确立河道断面水位-流量关系曲线的方法。该方法可以通过少量实测中高水位、流量数据,基于大样本数据输入模型计算流量,从而快速分析河道水位-流量关系特性,拟合出水位-流量关系曲线。与传统方法相比,该方法减少了拟合水位-流量关系曲线需进行的流量测量工作量,减少了测量过程带来的误差,从而提高了测量精度。该方法的优势体现为操作简单、精度高、成本低。 相似文献
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为更好地研究和预测高层建筑结构在地震尤其是罕遇地震作用下的地震响应,选取经历汶川地震的四川绵竹高层建筑剑南春大酒店为研究对象,利用大型有限元软件ABAQUS建立上部结构–桩–土体三维实体模型,对比结构在刚性地基条件下与土地基条件下的自振特性及上部结构动力响应的区别,得出桩间土体和桩端土体对上部结构动力特性的影响规律,同时考察上部结构非线性、土体非线性和桩–土接触非线性对相互作用体系非线性反应的影响。动力弹塑性时程分析结果与已有震后调查资料对比表明,考虑相互作用效应的高层建筑上部结构抗倒塌能力比传统设计方法更符合实际。本文方法具有很强的实用性,结合大型有限元软件ABAQUS可以较准确分析计算高层建筑上部结构–桩–土体相互作用的强非线性问题,为工程实践提供重要的理论依据。 相似文献
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针对双酚A型环氧树脂预反应阶段,存在反应温度过度偏离设定值的问题,结合环氧树脂生产过程的工艺特点以及反应釜内温度对象的过程特性,提出了基于遗传算法优化的模糊控制和PID控制依据偏差阀值进行在线切换的策略,经实例仿真验证,此方法既克服了反应釜内温度控制过程对精确模型的依赖又提高了动态过程和稳态过程的控制性能,最大偏差仅为1℃,控制精度可以达到±0.3℃,从而最终实现了环氧树脂预反应过程温度的优化控制,并且易于工程实现. 相似文献
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机动车向右转或并线过程中存在视觉盲区,盲区是导致车辆事故的原因之一,司机常通过传感器了解盲区路况,这一过程中与传感器存在交互。不同的交互方式会影响到驾驶员的驾驶绩效。驾驶中的交互通常表现为闪光语音和震动,通过调查问卷,考察41名司机的驾车频率和对事故的理解和对闪光灯、语音、震动提示方式的接受程度,然后通过虚拟驾驶平台观察并记录9名年龄在21-24之间的司机在不同车速和不同路况下对语音、震动、闪光三种提示方式的应答。采集了被试行为次数和响应时长的相关数据。使用方差分析处理数据,得出结论在语音提示、闪光提示和震动提示三种提示方式中语音提示更有效。 相似文献
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“5.12”汶川地震造成一些钢筋混凝土框架结构损坏甚至倒塌。灾后调查发现,框架结构震害特点之一是柱端而非梁端出现塑性铰的“强梁弱柱”破坏形式,这与结构抗震设计概念中的“强柱弱梁”不符。国内外研究表明现浇楼板增大了梁端抗负弯承载力,但其对整个框架结构屈服机制的影响研究依然不足。针对这种现象,应用有限元软件ABAQUS对汶川地震中都江堰市某典型“强梁弱柱”框架进行三维动力弹塑性时程数值模拟,着重从结构角度上分析了现浇楼板对框架结构抗震性能的影响、探讨了负弯矩作用下梁端有效翼缘的取值。经分析,发现按照目前我国规范设计的框架在遭遇大震时较难实现“强柱弱梁”屈服机制。框架设计时宜在柱端弯矩增大系数不变的情况下,负弯矩作用下梁端有效翼缘范围内的板筋参与梁受弯,建议该范围取6倍板宽;大震下框架弹塑性变形验算宜采用考虑现浇楼板的计算模型。 相似文献
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[目的]对中国对虾生长性状的遗传力和遗传相关进行估计,为中国对虾的选择育种提供基础依据和技术参数.[方法]采用人工授精技术建立了51个全同胞家系(包括35个半同胞家系),分别测定了中国对虾150日龄时各家系的体长、头胸甲长、腹节长和体重.应用数量遗传学原理,采用方差、协方差分析的方法,研究了中国对虾150日龄时生长性状的遗传力及性状间的遗传相关和表型相关.[结果]中国对虾体长遗传力的估计值在0.36~0.51,头胸甲长的遗传力估计值在0.14~0.24,腹节长的遗传力估计值在0.25~0.50,而体重的遗传力估计值在0.04~0.29.中国对虾各生长性状表现出高的正相关,其中体重和腹节长的遗传相关最大(为0.92),其次为体长和腹节长(0.91)、体长和体重(0.88)、体重和头胸甲长(0.87)、腹节长和头胸甲长(0.86)之间的遗传相关,以体长和头胸甲长之间的遗传相关最小(0.83).[结论]中国对虾体长、头胸甲长、腹节长和体重性状表型相关在0.80-0.90,t检验均达到极显著水平(P<0.01). 相似文献
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针对流程工业中静态PID参数不能跟随被控装置的动态过程在线优化的问题,提出基于类脑计算的过程控制PID参数在线整定方法。该方法在先验知识的基础上利用BP神经网络对PID参数循环计算最优解,并通过PNN神经网络对最优解进行贝叶斯决策,从而产生最佳组合的PID参数,使被控装置稳定运行在设定工况下。该方法克服了时变工况下PID参数与被控对象的不相容性,在考虑未知扰动的情况下,实现了参数最优解的输出。最后,通过仿真实验与工程投运证明了该方法对非线性误差函数的最优解最终可收敛,验证了该整定方法的有效性。 相似文献