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1.
坝前淤泥面与新填筑坝体接触面是"坝前淤泥面加坝"技术的薄弱环节。为了探究不同工况下淤泥坝基、新填筑坝体,以及淤泥土-新填土接触面的剪切强度特性,以宁夏南部山区西吉县南川水库坝前淤泥面加坝工程为研究对象,通过常规应变式直剪仪、改进常规应变式直剪仪分别进行剪切试验,分析了淤泥土含水率和压实度变化时,淤泥土、新填土、淤泥土-新填土接触界面的抗剪强度、黏聚力、内摩擦角的变化规律。试验结果表明:新填土抗剪强度最大,不同工况下淤泥土-新填土接触界面的抗剪强度介于淤泥土和新填土的抗剪强度之间;淤泥土含水率在12%~16%之间存在最优含水率,超过该含水率后,淤泥土及淤泥土-新填土接触界面之间的抗剪强度均显著降低;当淤泥土含水率从8%增加至12%、16%时,黏聚力减小8%左右后迅速减小至22%,具有明显的阶段性,而淤泥土-新填土接触界面的黏聚力呈现先增加后减小的趋势;当含水率相同时,随着压实度的增加,淤泥土、淤泥土-新填土接触面的黏聚力、内摩擦角总体呈增大趋势。最后根据试验结果对"坝前淤泥面加坝"工法的工程应用提出了相关建议。 相似文献
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为了通过植被指数(VI)准确、可靠的获取不同施肥梯度、不同品种的水稻叶面积指数(LAI),提出了一种基于改进的QGA-ELM算法应用于水稻LAI反演。首先通过8折交叉验证确定极限学习机(ELM)最佳的隐含层神经元个数与隐含层激活函数类型,再通过引入组合动态旋转角策略、单点混沌交叉操作、混沌变异操作、确定性选择策略、量子灾变操作对量子遗传算法(QGA)进行改进,最后使用改进后的QGA算法优化ELM神经网络输入层到隐含层的连接权值和隐含层的阈值。为了验证该模型普适性和有效性,依次建立多元线性回归、BP、ELM、QGA-ELM、改进的QGA-ELM算法5种模型,并在不同数据集上进行反演效果比较,结果表明:(1)对比QGA-ELM算法和改进的QGA-ELM算法进化过程,改进的算法能有效提升模型寻优能力,避免算法早熟,且能寻得更优结果。(2)对比五种算法在不同数据集上的反演效果,验证了NDVI,RVI与LAI之间主要为非线性关系,且ELM神经网络模型反演效果要优于BP神经网络模型和多元线性回归模型。(3)对比五种算法在不同数据集上的反演效果,改进的QGA-ELM算法绝大部分情况下拥有最高的反演精度和最低的误差,改进后的算法反演精度得到了明显提升,泛化性能也得到了增强。(4)改进的QGA-ELM算法在各种施肥梯度上均具有最高反演精度和最低误差,且精度较高,能为不同生长状况水稻LAI反演提供依据。(5)五种模型对庆和香LAI反演精度均要高于龙稻18,而改进的QGA-ELM算法在不同水稻品种上依然具有较高的反演精度,且在不同水稻品种上反演精度相差极小,远低于其他四种模型,能很好适应不同水稻品种LAI反演要求,极大提升模型的稳定性性,为不同水稻品种反演提供参考意义。 相似文献
5.
针对溢油应急响应中海上油膜所具有的动态特性,综合考虑需求点的时变物资需求、运输网络的不确定性以及物资调度决策与外部决策环境之间的相互作用关系之后,构建了效率目标与成本目标相结合的多目标海上溢油应急物资调度优化模型。根据模型的特点,提出了一种基于鲸鱼算法的求解方法。该算法利用非线性收敛因子克服了算法后期易陷入局部最优的不足,同时还引入小生境共享机制以确保解的多样性。最后,通过仿真案例对模型与算法的有效性与可行性进行了验证。结果表明,该方法可以为决策者提供高质量的决策支持。 相似文献
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液体压强实验的创新在于充分利用生活中的物品完成教材实验,器材随处可见,体积轻小灵便,操作简单,现象明显,易于对比,激发学生学习物理的兴趣.并为学生树立废物回收的榜样,引导学生自主设计实验,提高动手和创新能力. 相似文献
9.
针对学生实验课积极性不高、实验教学效果不理想的问题,对一门选修课"精细化工"的实验进行了重新思考和设计,让学生参与从实验具体内容制定、操作到结果讨论的整个过程,并首次以"递进式"实验的方式由学生参与第2次实验(基于前一个实验的改进和完善),使学生了解理论知识转化为可行实验方案的具体做法,切身体会在实验原理相同的情况下,实验方案的细微调整对实验结果的巨大影响。结果表明,这种"以学生为中心"的改进能让学生注重实验细节,同时关注实验失败的原因,并在第2次实验中及时修正。这为学生实验综合素质的培养提供了一种教学思路。 相似文献
10.
为解决多工序制造过程关键质量特性识别中存在的质量特性间具有多重相关性以及数据高维度, 小样本等问题,本文采用主成分回归改进Adaptive Lasso方法并融合状态空间思想和Bootstrap方法实现多工序过程关键质量特性识别。首先引入状态空间思想构建多工序过程关键质量特性识别模型,然后利用Bootstrap方法重构样本,扩大样本量;进而采用改进Adaptive Lasso方法识别关键质量特性,并通过仿真验证改进Adaptive Lasso方法与Lasso,Adaptive Lasso和岭回归方法在质量特性间不同相关度下识别的有效性;最后通过实例说明改进Adaptive Lasso的具体应用过程,仿真及实例结果显示,改进Adaptive Lasso方法对多工序过程有良好的关键质量特性识别能力,特别当质量特性间有较强相关性时显著优于其它两种方法。 相似文献