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科学技术的发展是当今时代进步的主要特征,在计算机网络技术的不断发展与普及的过程中,为了让各行各业实现进一步的良好发展,人工智能开始在计算机网络之中实现了良好的应用.这样就使得计算机网路的技术安全、运行和管理都得到了进一步的强化. 相似文献
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为准确评价大坝坝体裂缝的整体性态,以某碾压混凝土重力坝不同高程处的3条裂缝序列为例,应用多重分形消除趋势波动方法分析大坝裂缝实测序列的多重分形特征,通过替换序列分形特征产生的原因,并用Hurst指数、分形谱宽度和分形谱高度来表征其多重分形特征强度,统计分析了不同高程和坝段的9条裂缝的多重分形特征强度。结果表明,裂缝序列存在较强的多重分形特征,且由序列本身的长程相关性造成;坝体整体裂缝的多重分形强度大致相同,说明坝体结构的整体性态较好,变形以线弹性变形为主,处于安全状态。 相似文献
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应用ABAQUS有限元软件,采用三维有限单元法模拟某基坑开挖过程,重点分析了格形地下连续墙的水平位移与应力分布。研究发现,格形地连墙与一般地连墙的位移分布特征不同,墙顶位移较小,墙底位移最大;内外纵墙通过隔墙相连增强了整体的稳定性,隔墙因此处于受拉状态。研究结果可为工程方案设、基坑工程的安全与稳定性的论证提供依据。 相似文献
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为更精确地预测大坝变形数据,针对大坝变形监测序列的非线性和非平稳性问题,提出了一种结合集合经验模态分解和自回归滑动平均模型的大坝变形预测模型。首先利用集合经验模态分解法将非平稳的大坝变形监测数据分解为具有不同特征尺度的本征模态函数,然后分析各分量特征并分别建立自回归滑动平均模型,选择各自适合的最优模型参数,最后叠加各分量的预测结果作为最终的变形预测结果。分析结果表明,相较单一预测模型,结合集合经验模态分解和自回归滑动平均模型的组合预测模型的预测精度更高。 相似文献
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