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某五星级酒店位于青岛西海岸人工填海区,通过设置防震缝,将不规则建筑平面分为左、中、右3个塔楼。为增加中塔楼的抗扭刚度,并控制中塔楼因长宽比较大而导致的位移比超限,在中塔楼局部薄弱部位设置TJ型屈曲约束支撑;针对多项指标超限,对结构采用性能化设计,对关键构件及薄弱部位进行中震弹性或大震不屈服分析,并采取有针对性的加强措施;针对人工填海区潮汐变化的海水对结构具有强腐蚀的特点,采取多道有效措施保证基础及地下室底板的抗腐蚀及防裂性能。最终在满足建筑功能和经济性的前提下,实现结构设计的合理性和可靠性。 相似文献
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针对球磨机振动信号具有非线性、非平稳性特点导致的负荷状态难以识别问题,提出一种基于自适应噪声的完备经验模态分解(CEEMDAN),多尺度模糊熵(MFE)和改进堆叠式循环神经网络(ISRNN)的磨机负荷预测方法。首先,采用CEEMDAN算法分解球磨机振动信号以获得本征模态分量;其次,利用MFE提取负荷状态特征;最后,将特征向量作为ISRNN的输入,球磨机负荷状态作为输出,建立球磨机负荷识别模型。试验结果表明,该方法在负荷识别时有较高的精准性,整体识别率高达98.67%,证明了CEEMDAN-MFE特征提取结合ISRNN的方法可实现对球磨机负荷状态的准确识别。 相似文献
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针对球磨机振动信号非线性、非平稳性特点及总体平均经验模态分解方法(CEEMDAN),舍弃高频分量降噪方法和小波阈值降噪方法存在的不足,提出了一种基于CEEMDAN-小波阈值联合的球磨机筒体振动信号去噪方法。首先运用CEEMDAN算法将信号分解成一系列IMF分量;其次采用连续均方误差准则确定含噪声较多的高频IMF分量;然后采用小波阈值去噪方法对含噪声较多的高频IMF分量进行去噪处理;最后将去噪后的IMF分量和去噪的IMF分量进行重构,从而得到去噪后的信号。通过对实测球磨机筒体振动信号进行去噪分析,结果表明本研究提出的联合去噪方法去噪后信号的信噪比更高、均方根误差更低,证明该方法具有更高的去噪精度。 相似文献