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本文结合个人的工作实践,对当前常见的一面临空甚至三面临空的地下室,从前期的结构模型选定、底板抗浮、后期施工图阶段的结构措施等方向进行阐述,希望对相关设计人员的设计工作有所帮助,并促进建筑行业的健康发展。 相似文献
3.
纤维增强复合材料(FRP)结构在外部环境作用下,不同位置的腐蚀速率并不一致,与该位置处FRP形状和环境作用有关。由于FRP结构形状多变的特点,常在梁柱交界处、FRP型材棱角处存在内凹角和外凸角,这些位置结构的腐蚀往往最为严重。本文对环境作用下FRP结构棱角处腐蚀速率的差异进行了理论分析和数值模拟。利用菲克定律下的扩散规律和有限元软件,计算了构件棱角不同角度与扩散速率的关系。定义并计算了棱角处于不同角度时的局部影响系数,结果表明,内部凹角对结构的腐蚀呈减弱影响,外部凸角对腐蚀呈放大效应。利用粒子抛射沉积与环境沉积的相似性,采用蒙特卡罗方法建立了不同粒子数目的粒子抛射沉积模型。定义并计算了角部的环境富集系数,分析发现凹角处会对环境产生汇集作用,凸角对环境分布影响相对较小。综合考虑了棱角对扩散速率的影响和环境富集的影响,定义并计算了结构形状影响系数,结果表明,结构物表面凸出和凹陷处更易受到环境腐蚀,结构耐久性设计时应考虑在棱角进行特殊防护设计。通过计算的结构形状影响系数可以为耐久性定量设计提供计算支持。 相似文献
5.
利用计算机实现自动、准确的秀丽隐杆线虫(C.elegans)的各项形态学参数分析,至关重要的是从显微图像上分割出线虫体态,但由于显微镜下的图像噪声较多,线虫边缘像素与周围环境相似,而且线虫的体态具有鞭毛和其他附着物需要分离,多方面因素导致设计一个鲁棒性的C.elegans分割算法仍然面临着挑战。针对这些问题,提出了一种基于深度学习的线虫分割方法,通过训练掩模区域卷积神经网络(Mask R-CNN)学习线虫形态特征实现自动分割。首先,通过改进多级特征池化将高级语义特征与低级边缘特征融合,结合大幅度软最大损失(LMSL)损失算法改进损失计算;然后,改进非极大值抑制;最后,引入全连接融合分支等方法对分割结果进行进一步优化。实验结果表明,相比原始的Mask R-CNN,该方法平均精确率(AP)提升了4.3个百分点,平均交并比(mIOU)提升了4个百分点。表明所提出的深度学习分割方法能够有效提高分割准确率,在显微图像中更加精确地分割出线虫体。 相似文献
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为了解决云计算中截止期限约束下的工作流调度代价优化问题,提出一种基于局部关键路径和截止期限分配的工作流任务调度算法。为了满足期限约束,并最小化执行代价,算法将工作流任务的调度过程划分为两个阶段:期限分配阶段和调度资源选择阶段。期限分配阶段定义工作流的局部关键路径,并以递归的方式在局部关键路径上的任务间进行子期限分配;调度资源选择阶段在满足任务子期限的同时,为每个任务选择执行代价最低的资源进行任务调度,以实现调度代价优化。分析算法的时间复杂度,并通过一个算例对算法的实现思路进行了详细阐述。通过科学工作流结构的仿真实验,证明了算法不仅可以满足截止期限约束,而且可以降低工作流任务的执行代价。 相似文献
8.
针对多角度下车辆出现一定的尺度变化和形变导致很难被准确识别的问题,提出基于多尺度双线性卷积神经网络(MS-B-CNN)的车型精细识别模型。首先,对双线性卷积神经网络(B-CNN)算法进行改进,提出MS-B-CNN算法对不同卷积层的特征进行了多尺度融合,以提高特征表达能力;此外,还采用基于中心损失函数与Softmax损失函数联合学习的策略,在Softmax损失函数基础上分别对训练集每个类别在特征空间维护一个类中心,在训练过程中新增加样本时,网络会约束样本的分类中心距离,以提高多角度情况下的车型识别的能力。实验结果显示,该车型识别模型在CompCars数据集上的正确率达到了93.63%,验证了模型在多角度情况下的准确性和鲁棒性。 相似文献
9.
电器外壳制品形状结构复杂,有两处侧凸(孔)较难处理。通过对矩形孔内侧凸的结构分析,在其局部设计了分型面,避免了使用侧向抽芯机构;对侧孔部位设计了斜顶杆侧向抽芯机构,其结构简单、紧凑。模具采用一模二腔、平衡式布局,采用经扁推杆由制品内部进料的潜伏式浇口,S型流道。在NX 8.0中完成了模具结构设计。经实践证明,该模具结构合理,产品合格。 相似文献