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1.
对国产12.9级高强度螺栓的工程力学性能进行全面测定,为其在建筑结构中的设计和应用以及相关标准的制定和修改提供试验依据。分别通过紧固试验、抗拉试验和剪切试验对不同品牌(A、B、C)和规格(M16、M20和M24)的各72套12.9级高强度螺栓连接副的扭矩系数、抗拉强度和剪切强度进行测定;通过抗滑移试验对72个由B品牌M20螺栓连接的、各采用3种方式处理(喷砂、抛丸和钢丝除锈)的Q235B、Q355B、Q420B连接板表面的连接接头的抗滑移系数进行测定;对5个A品牌M20螺栓制成的材性试样进行拉伸试验获得应力-应变曲线。对试验数据进行正态分布检验并根据统计结果给出12.9级高强度螺栓的扭矩系数、抗拉强度和剪切强度的设计参考值,将抗滑移系数和相关规范中给出的相应值(规范值)进行比较并分析测值较低的原因,建立螺栓材料的非线性和多折线应力-应变本构模型并验证模型精度。研究结果表明:国产12.9级高强度螺栓的扭矩系数和抗拉强度均符合性能标准,剪切强度和抗拉强度设计建议值的比值(0.49)高于二者规范值的比值(0.3);抗滑移系数低于规范值的结果有待进一步研究,原因是接触面的粗糙度不足;非线性模型和多折线模型均能较好地拟合12.9级高强度螺栓材料的单向拉伸应力-应变曲线。 相似文献
2.
为研究卵石混凝土的三轴受压力学性能,进行了27个卵石混凝土试件的常规三轴试验,观察了试件的破坏形态,获取了其应力-应变全过程曲线及特征点参数,深入分析了围压对卵石混凝土力学性能的影响.结果表明:随着围压的增大,卵石混凝土试件破坏形态先由轴向劈裂破坏转变为斜向剪切破坏,再转变为横向剪切破坏;围压越大,峰值应力、峰值应变、初始模量越大,峰值应力后其应力-应变全过程曲线越平缓;提出的卵石混凝土三轴受压时相关力学指标计算公式及参数化本构方程的计算结果与试验结果拟合良好. 相似文献
3.
4.
2021年12月30日,国际原子能机构(IAEA)在官网发文,回顾2021年工作亮点和成就。2021年是新冠疫情全球大流行的第二年。尽管面临新冠疫情挑战,原子能机构在2021年仍然取得不错的成绩:首次在联合国气候变化会议即11月在英国格拉斯哥举行的《联合国气候变化框架公约》第26届缔约方大会(COP26)上占据重要位置,强调了核技术在全球应对气候变化过程中能够发挥的作用;迎来了第173个成员国——萨摩亚;与欧洲复兴开发银行(EBRD)、联合国区域间犯罪和司法研究所(UNICRI)等国际机构以及“全球核工业中的女性”(WiN)等非政府组织建设合作伙伴关系;启动了许多新项目,例如旨在帮助成员国将核技术纳入海洋塑料污染控制战略的“用于控制塑料污染的核技术”(NUTEC Plastics)倡议。 相似文献
5.
企业财务数字化分析系统采集抽取企业ERP信息系统、用友NC系统以及互联网行业数据,构建企业财务数据分析集。结合财务模型与财务业务,采用数据分析技术对财务数据进行分析与挖掘;采用可视化数据展示技术,展示财务指标与分析结果。企业财务数字化分析系统为企业财务人员提供了全面、直观、可视化的财务数据分析手段,为企业经理层提供了经营管理财务的辅助分析、决策手段。 相似文献
6.
实体抽取是自然语言处理中的一项基础任务,基于实体抽取的医疗领域实体分类是医疗知识图谱构建的基础,现有的实体抽取方法鲜有基于字符级的特征.文中提出了KBLCC方法,一种融合实体关键字特征的医疗领域实体分类方法.通过对医疗领域文本的语言特点进行分析与总结,发现医疗领域实体通常包含一些明显的关键字特征,能够辅助实体分类任务.融合实体关键字特征构建了BERT-BILSTM-CNN-CRF混合模型对医疗领域实体进行抽取,并将医疗实体分为检验指标、疾病、症状这三大类.实验结果表明,使用KBLCC模型进行医疗领域实体分类能够提高实验效果,准确率、召回率和F1值分别达到89.38%、92.46%和90.89%. 相似文献
7.
关系抽取任务是要在实体识别的基础上确定无结构文本中实体对间的关系类别,即判断实体间的关系.针对目前中文关系抽取精度不足以及静态词向量无法很好地解读文本的问题,本文提出一种融合ERNIE预训练模型和注意力机制的TEXTCNN中文关系抽取模型.ERNIE词向量针对中文的特点以词组为单位做掩盖进行模型训练,实现了对中文文本更好的语义表达,再通过TEXTCNN模型对输入数据进行特征提取,融合注意力机制聚焦于影响最终结果的关键特征,从而实现特征优化提取.本文在百度发布的SKE数据集上进行实验,重点探索ERNIE模型结合注意力机制对中文文本的特征表达效果,结果表明本文模型可以更好地学习中文文本中的特征并用于关系抽取,有效提高关系抽取任务的准确率. 相似文献
8.
为在场景图生成网络中获得重要的上下文信息,同时减少数据集偏差对场景图生成性能的影响,构建一种基于外部知识库与适应性推理的场景图生成模型。利用结合外部知识库的目标检测模块引入语言先验知识,提高实体对关系类别检测的准确性。设计基于Transformer架构的上下文信息提取模块,采用两个Transformer编码层对候选框和实体对关系类别进行处理,并利用自注意力机制分阶段实现上下文信息合并,获取重要的全局上下文信息。构建特征特殊融合的适应性推理模块,通过软化分布并根据实体对的视觉外观进行适应性推理关系分类,缓解实体对关系频率的长尾分布问题,提升模型推理能力。在VG数据集上的实验结果表明,与MOTIFS模型相比,该模型在谓词分类、场景图分类和场景图生成子任务上的Top-100召回率分别提升了1.4、4.3、7.1个百分点,对于多数关系类别具有更好的场景图生成效果。 相似文献
9.
实体关系抽取是从非结构化和程序化的海量文本中识别出实体之间的语义关系,为本体构建、智能检索等任务提供数据支持,然而现有远程监督关系抽取方法普遍存在需要大量人工标注语料库、提取特征含有噪声且忽略了实体与句子之间关联关系等问题。提出一种基于残差双向长短时记忆网络(BiLSTM)与句袋内和句袋间注意力机制的关系抽取模型,在将词向量和位置向量作为模型输入的基础上,通过残差BiLSTM网络提取语句与实体词中的长距离文本信息,利用句袋内和句袋间注意力机制对提取到的特征信息进行处理,使模型在远程监督过程中减少实体之间的特征提取噪声,并提高模型识别准确性。在NYT数据集上的实验结果表明,该模型能够充分利用实体与关系特征,平均精确率达到86.2%,相比于将卷积神经网络和分段卷积神经网络作为句子编码器的同类模型具有更好的远程监督关系抽取性能。 相似文献
10.
在三元组(lip, PartOf, mouth)中,PartOf关系连接的头实体lip具有部分属性,尾实体mouth则具有整体属性,对这类三元组进行嵌入表示时,头实体和尾实体不应以同样的方式编码。对此,将PartOf关系三元组中的实体编码为一个球体,球心表示对应实体的低维语义空间向量,利用球体的相对位置关系对WordNet中实体间的PartOf关系进行建模,将其命名为TransP模型。在WN18数据集上对TransP进行了链接预测和三元组分类实验,验证了TransP模型的有效性。 相似文献