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921.
基于周边不变形理论,结合闭口薄壁杆件约束扭转的计算分析,研究了波形钢腹板箱梁在约束扭转时混凝土悬臂板上扭转剪应力的分布,并进行了计算.通过对悬臂板在约束扭转中剪力流计算公式的推导,进一步阐述了其自由扭转剪应力及翘曲扭转剪应力的分布,指出了相关文献在这部分计算中存在的问题.通过一个简支波形钢腹板组合箱梁算例,将该文方法计算结果与ANSYS有限元计算结果进行比较.结果表明:在波形钢腹板箱梁截面中,主要由波形钢腹板承受扭转剪应力,其次是混凝土底板,底板剪应力最大值发生在底板中心处,其数值近似等于腹板剪应力的一半,而混凝土顶板和悬臂部分的扭转剪应力很小;该文计算的扭转剪应力结果在总体上符合有限元得到的扭转剪应力分布规律,在悬臂自由端为0,随着离开悬臂自由端距离的增大,扭转剪应力逐渐增大并达到峰值. 相似文献
922.
针对传统板形模式识别方法存在精度低、鲁棒性弱的问题,提出了一种混合优化RBF-BP组合神经网络板形模式识别方法。首先利用自组织映射网络(SOM)对样本聚类,利用聚类后的网络拓扑结构确定RBF的中心,并计算RBF的宽度,克服了传统聚类算法随机选取中心导致聚类结果不稳定的问题。然后利用遗传算法(GA)良好的全局搜索能力优化整个网络的权值。RBF-BP组合神经网络是由一个RBF子网和一BP子网串联构成的,该网络同时具备BP神经网络能较好地预测未知样本的能力以及RBF神经网络的逼近速度快的优点。并以某900HC可逆冷轧机板形识别为应用背景,在MATLAB2010a环境下进行仿真实验,结果表明混合优化RBF-BP组合神经网络的板形模式识别方法能够识别出常见的板形缺陷,提高了板形缺陷识别精度并具有较好的鲁棒性,可以满足板带轧机高精度的板形控制要求。 相似文献
923.
We propose a mixture network regression model which considers both response variables and the node-specific random vector depend on the time.In order to estimate and compare the impacts of various connections on a response variable simultaneously,we extend it into p different types of connections.An ordinary least square estimators of the effects of different types of connections on a response variable is derived with its asymptotic property.Simulation studies demonstrate the effectiveness of our proposed method in the estimation of the mixture autoregressive model.In the end,a real data illustration on the students’GPA is discussed. 相似文献
924.
925.
926.
927.
建立灵敏、可靠的中药材中农药多残留的检测方法对保证中药材的质量和安全十分重要.制备了磁性亲水亲脂平衡萃取材料Fe3 O4@PLS,将其应用于农药多残留的磁性基质固相分散萃取中,并结合高效液相色谱-串联质谱法(HPLC-MS/MS)检测了金银花、菊花和三七块根(干)3种中药材中76种农药残留量.研究通过扫描电子显微镜(S... 相似文献
928.
研究了区间直觉模糊判断矩阵的群决策问题.定义了两种区间直觉模糊集相似度公式,给出两种与决策群体意见一致性程度最高的理想区间直觉模糊判断矩阵构造优化方法.利用矩阵对不同专家判断矩阵中相同位置元素的一致性进行分析,并对不同专家的判断信息进行整体相似程度分析,最后通过算例说明了该方法的有效性和实用性. 相似文献
929.
对链式网络DEA模型进行推广,将"偏好锥"引入网络DEA模型.针对中间产出重要性以及决策者评价时的偏好,建立带有产出锥和投入锥相应的两阶段生产可能集,对具有"偏好锥"的链式网络DEA模型,证明了决策单元为网络DEA有效的充要条件,给出了网络DEA有效性与各阶段弱DEA有效性的关系.另外,文章结合具体算例说明了偏好锥的变化对效率评价的影响.关于两阶段的模型以及相关结论可以推广到多阶段网络结构. 相似文献
930.
为有效提高神经网络集成的泛化能力,先利用量子粒子群和主成分分析提高集成个体的泛化能力,再利用泛化能力强的支持向量机回归集成生成输出结论,建立一个基于支持向量机的粒子群神经网络集成股市预测模型.试验表明,该模型能有效提高神经网络集成系统的泛化能力,预测精度高,稳定性好. 相似文献