钢纤维大粒径再生粗骨料混凝土梁受弯性能试验研究

为研究掺入钢纤维的大粒径再生粗骨料混凝土梁的受弯性能,设计了 4根再生混凝土梁,主要设计参数为钢纤维掺量、再生粗骨料取代率、碳纤维布(CFRP布)加固.通过单调加载试验对4根梁的破坏特征、荷载-挠度曲线、钢筋应变以及抗弯承载力进行了研究,并采用ABAQUS有限元软件对4根梁进行了建模分析.结果表明,各试件梁均发生受弯破坏且平截面假定仍然成立;再生粗骨料取代率为50％和100％时,梁的承载力分别提高约8.4％和2.8％,采用碳纤维布加固后梁的承载力提高约7％;ABAQUS有限元软件分析结果与试验结果符合较好,基于现行规范公式得到的各试件梁极限抗弯承载力计算结果与试验结果符合较好,对钢纤维大粒径再生粗骨料混凝土梁设计具有较好的适用性.     

建筑工程施工前的准备工作探析

文章对建筑工程施工准备工作的重要性进行了归纳,对建筑施工准备工作进行了分类,并对建筑施工准备工作的内容进行了详细的解剖.     

基于Plane-Gaussian神经网络的网络流状态监测

针对复杂网络环境下网络流监测（分类）问题,为实现多个类别直接分类以及提高学习方法的训练速度,提出了一种随机的人工神经网络学习方法。该方法借鉴平面高斯（PG）神经网络模型,引入随机投影思想,通过计算矩阵伪逆的方法解析获得网络连接矩阵,理论上可证明该网络具有全局逼近能力。在人工数据和标准网络流监测数据上进行了实验仿真,与同样采用随机方法的极限学习机（ELM）和PG网络相比,分析与实验结果表明：1）由于继承了PG网络的几何特性,对平面型分布数据更为有效;2）采用了随机方法,训练速度与ELM相当,但比PG网络快得多;3）三种方法中,该方法更有利于解决网络流监测问题。     

太阳位置算法的计算误差对辐射预测的影响

以往太阳辐射预测计算的研究多采用柯伯方程等误差较大的公式,往往忽略了太阳方位参数计算误差对辐射预测计算模型的影响。忽略其他因素影响,仅计算不同太阳方位参数误差所对应的太阳辐照度,计算结果与天文年历标准值的计算结果进行对比,发现太阳方位参数的误差不仅对太阳辐照度计算造成7%以上的误差（时角大于70°时）,而且在日出和日落之间临界点时也会产生极大的数值计算误差。针对以上问题,本文提出了引入儒略日为时间变量和采用大数据量最小二乘法拟合改进的数值模拟法,在保持计算公式简易的同时,显著降低了临界点的计算误差,而且辐射计算结果的相对误差小于0.2%。     

钢纤维再生混凝土T形梁抗剪性能试验研究

为研究再生混凝土T形梁的抗剪性能,以再生骨料取代率、钢纤维体积率、配箍率和剪跨比为参数设计了5个再生混凝土T形梁。通过单调加载试验,对再生混凝土T形梁的破坏特征、承载力、变形能力以及钢筋应变结果进行了研究,并基于现有规范和试验数据对各试件的峰值承载力计算方法进行了研究。结果表明,梁的抗剪承载力受再生粗骨料的影响较小,但再生粗骨料的使用会降低梁的刚度及变形能力,使梁的剪切脆性破坏特征更为明显;掺加钢纤维或增大配箍率均可以提高梁的承载力和变形能力,有效改善再生混凝土梁的剪切脆性破坏情况;试件的承载能力随剪跨比的减小而增大,但其变形能力随之降低;修正方法得到的抗剪承载力计算值与试验值相比误差较小,可为再生混凝土梁的抗剪设计提供参考。     

玻璃混凝土基本性能试验研究

首先选取了细骨料取代率、水泥取代率、粉煤灰掺量为主要试验参数,制作了25组150个玻璃混凝土立方体试块,通过基本工作性能和力学性能试验研究,对其坍落度、破坏形态、抗压强度和应力-应变关系曲线进行了测试分析.试验结果表明:随着玻璃砂掺量的增大,混凝土坍落度显著改善;玻璃混凝土立方体破坏形态与普通混凝土立方体破坏形态类似;对于7 d龄期玻璃混凝土,用玻璃砂取代细骨料后,混凝土体现出早强性,随着玻璃粉掺量的增大,混凝土强度大幅降低;对于28 d龄期玻璃混凝土,玻璃砂掺量对混凝土强度影响不显著,随着玻璃粉掺量的增大,混凝土强度降低幅度减小;掺入粉煤灰后,7、28 d立方体抗压强度均显著提高;玻璃粉掺量是影响应力-应变关系曲线的主要因素.     

钢纤维再生混凝土T形梁抗剪性能试验研究

为研究再生混凝土T形梁的抗剪性能,以再生骨料取代率、钢纤维体积率、配箍率和剪跨比为参数设计了5个再生混凝土T形梁.通过单调加载试验,对再生混凝土T形梁的破坏特征、承载力、变形能力以及钢筋应变结果进行了研究,并基于现有规范和试验数据对各试件的峰值承载力计算方法进行了研究.结果 表明,梁的抗剪承载力受再生粗骨料的影响较小,...     

基于iBeacon的智能导游系统设计

本文通过布局多个iBeacon信标，形成定位网络，在三维空间内识别信号强度，通过RSSI算法测试出距离从而解析精确的位置坐标。利用解析的位置坐标与预到达位置进行比对，通过ACO算法实现路线的最优规划，从而实现导游功能。当到达iBeacon设备（手机）附近，App自动执行语音播报，播报该区域的相关信息，实现简介推送功能。本系统基于MySQL数据库框架开发，利用MATLAB实现相关智能算法的调试，通过JAVA语言在Android studio上实现语音播报和测距导航的相关算法的数据处理。利用低功耗蓝牙（BLE）作为iBeacon信标，再通过多组iBeacon信标形成空间内的定位网络，最后通过软件实现在信标网络下的精确定位。改善了GPS室内信号弱无法导航的弊端，借助本系统即可了解当前所处区域的准确位置，获得导航指引，以及基点智能介绍的功能。为校园游览、旅游景区、展馆导引提供了智能导游的相关服务。为公司环境熟悉，场地介绍的智能化、无时间局限性、边界性提供了一种可靠的解决方案。     

车载视频图像路牌检测与字符序列识别方法

视频图像定位方法可以解决GPS拒止环境下行车定位问题，该方法对公路路牌检测与字符序列识别，通过地理信息检索，得到路牌所在位置的地理信息。针对路牌检测类别少的问题，对YOLOv3进行轻量化改造，提出了简化的YOLOv3(simplified YOLOv3,S-YOLOv3)；为了提高字符分类精度，对YOLOv3进行特征融合策略改进，提出高精度的字符分类YOLOv3(high precision character classification YOLOv3,HPCC-YOLOv3)；分别对S-YOLOv3与HPCC-YOLOv3进行训练与测试；按照字符检测结果所处的位置进行字符聚类，实现字符序列识别；设计了由车载大恒水星相机、计算机组成的图像采集、车牌检测与字符识别系统；在复杂环境下进行跑车实验，结果表明了提出的方法能够有效提高视频图像路牌目标检测的速度和字符序列识别的精度。