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1.
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
2.
4.
在受到陀螺效应、动框架效应等影响后产生的磁力非线性问题是磁悬浮控制力矩陀螺(MSCMG)高速转子位置精度下降的主要因素。为解决以上问题,提高转子位置精度,本文分析了转子所受磁力的特性,建立了转子系统非线性动力学模型,提出了神经网络滑模控制方法。设计滑模控制律,采用径向基函数神经网络逼近控制律中的非线性模型,自适应算法根据误差在线调整神经网络的权值,同时可以保证整个系统的稳定性。仿真和实验结果表明,所提出方法的转子位置精度达到99%,稳态误差为0.000 2 mm。神经网络滑模控制可以实现MSCMG转子系统的高精度位置控制。 相似文献
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8.
目前网络上的服装图像数量增长迅猛,对于大量服装图像实现智能分类的需求日益增加。将基于区域的全卷积网络(Region-Based Fully Convolutional Networks,R-FCN)引入到服装图像识别中,针对服装图像分类中网络训练时间长、形变服装图像识别率低的问题,提出一种新颖的改进框架HSR-FCN。新框架将R-FCN中的区域建议网络和HyperNet网络相融合,改变图片特征学习方式,使得HSR-FCN可以在更短的训练时间内达到更高的准确率。在模型中引入了空间转换网络,对输入服装图像和特征图进行了空间变换及对齐,加强了对多角度服装和形变服装的特征学习。实验结果表明,改进后的HSR-FCN模型有效地加强了对形变服装图像的学习,且在训练时间更短的情况下,比原来的网络模型R-FCN平均准确率提高了大约3个百分点,达到96.69%。 相似文献
9.
土耳其Tuz G?lü盐矿区拟建造地下天然气储气库,存在2个可能性风险:矿床实际深度与原计划钻探深度的偏离;钻井与建腔过程中侵出CO2气体,因此该气库建造存在一定的地质及工程风险。为加快该项目进展,满足盐穴储气库钻井要求,通过优化方案采用国内没有应用过的生产套管大尺寸井眼井身结构,采用液压扩孔器扩眼,并形成钻井配套技术。文中从井身结构、钻头优选及螺杆钻具应用、钻井液体系优选、固井以及钻探效果等方面,阐述Tuz G?lü天然气地下储气库钻井技术。通过实施,有效降低了钻井事故复杂时率、缩短钻井周期,机械钻速得到提高,取得了显著的经济效益。 相似文献