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1.
1.图要精选,应具有自明性,切忌与表及文字表述重复。2.图要精心设计和绘制,要大小适中,线条均匀,主辅线分明。3.坐标图标目中的量和单位符号应齐全,并分别置于纵、横坐标轴的外侧。4.图中的术语、符号、单位等应与表格及文字表述所用的一致。  相似文献   
2.
3.
膨胀剂、减缩剂对超高性能混凝土自收缩性能的影响   总被引:1,自引:0,他引:1  
为了解决超高性能混凝土(ultra-high performance concrete,UHPC)存在的收缩开裂风险高等问题,研究膨胀剂、减缩剂对UHPC自收缩性能的影响,开展单掺膨胀剂或减缩剂UHPC的扩展度、基本力学性能及自收缩规律的试验研究,并在此基础上对膨胀剂与减缩剂双掺后的减缩效果进行研究.试验结果表明,膨胀剂或减缩剂单掺均提高UHPC扩展度;膨胀剂或减缩剂单掺均降低28 d抗压强度;掺膨胀剂、减缩剂UHPC的28 d自收缩发展可分为3个阶段:快速发展期、缓慢发展期、平稳期;单掺膨胀剂或减缩剂均有效抑制UHPC各阶段的自收缩,其中,膨胀剂HP-CSA质量分数为6.0%时减缩效果最佳,28 d减缩率达93.6%,减缩剂SBT?-SRA(I)质量分数为1.5%时减缩效果最佳,28 d减缩率为43.0%;膨胀剂与减缩剂双掺时未产生协同效应.  相似文献   
4.
为缓解我国水、能源和粮食资源紧张问题,促进资源可持续利用,构建水-能源-粮食系统,利用耦合协调度模型对我国的30个省(自治区、直辖市)进行测算,并利用空间杜宾模型分析主要影响因素。结果表明:2003—2017年,我国能源、粮食评价[JP]指数高于水资源评价指数,系统综合评价指数逐年递增;大部分省份耦合协调度处于初级协调水平且呈现逐年上升的态势,个别省份耦合协调度濒临失调;耦合协调度空间自相关性较强,虽有明显波动,但是呈现逐年加强的态势;影响耦合协调度的主要因素有从业人口数、固定资产投资额、人均生产总值、人口总数、[JP]文盲人口占比、工业污染排放、城镇化。  相似文献   
5.
传统网络性能预测技术存在网络状态获取不够全面及网络性能评估准确性欠佳等问题,利用图神经网络学习推理网络关系数据的特点,结合捕获的网络全局信息,提出了一种基于图神经网络的网络性能智能预测方法。通过网络系统抽象及网络性能建模,将复杂的网络信息转化为形式化的图数据进行描述,利用图空域卷积处理图网络节点的消息传递过程,实现网络信息之间的关系推理,研究了实现网络性能预测的图神经网络模型,提出了一种能处理流量矩阵、网络拓扑、路由策略、节点配置的图神经网络体系结构,最后通过实验论证了模型能更好地实现包括时延、抖动和丢包率的网络性能的准确预测。  相似文献   
6.
目的:利用图神经网络,构建带有结构学习的多头密集连接图池化模型并用于图分类任务。方法:首先,用图卷积神经网络提取节点的初始特征。其次,用多头密集连接网络学习节点重要性得分,并根据得分进行节点采样得到池化图。之后,对池化图中的节点进行结构学习,以保证图结构的完整性。最后,将学到的图表示放到分类器中,完成图分类任务。结果:与其他图分类模型在七个广泛使用的数据集上进行实验对比,我们构建的模型在五个数据集上的分类结果达到最优。结论:结合结构学习的多头密集连接图池化模型在图分类任务中具有先进性。  相似文献   
7.
实施独立计量分区(district metered area,DMA)是辅助供水管网管理和漏损识别的重要手段.图划分算法是进行DMA分区的方法之一,常规图划分算法应用中,存在解空间受限、分区后原水流状态易发生较大改变、形成较多串联分区(对流量计算不利)的缺点.在常规图划分算法基础上进行了改进:粗化阶段按照特定规则匹配、合并非输水干管两端的节点,形成简化的管网拓扑结构;分区阶段得到管网初步分区方案;细化阶段提出基于贪心算法、枚举算法、蒙特卡洛算法的分区调整方法,结合改进的仪表安置方法、水力模拟、优劣解距离法(technique for order preference by similarity to an ideal solution,TOPSIS),对分区方案进行调整.将该方法应用于YX市供水管网,成功进行了分区.  相似文献   
8.
9.
针对异构计算节点组成的大规模多状态计算系统的容错性能分析问题,提出了一种计算系统容错性能的评估方法。该方法采用自定义的两级容错性能形式化描述框架进行系统描述,通过构造多值决策图(Multi-value Decision Diagram,MDD)模型对系统进行容错性能建模,并基于构造的模型高效地计算出部件故障的条件下计算系统在特定性能水平上运行的概率,减少了计算的冗余性。实验结果表明,该方法在模型的大小和构建时间上均优于传统方法。该方法的提出将对系统操作员或程序设计者具有重要意义,使其确保系统适合预期应用。  相似文献   
10.
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