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公司基本資料信息
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奮斗目標(biāo):創(chuàng)揚(yáng)辰基業(yè),建百年公司
經(jīng)營(yíng)方針:信譽(yù)是生命,顧客是上帝
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采用工業(yè)CT獲取瀝青混合料斷面掃描圖像,利用數(shù)字圖像處理方法將粗集料從圖像中分離,并解決了顆粒粘連問題,使粗集料顆粒成為單獨(dú)個(gè)體.確立了粗集料顆粒之間接觸的判定準(zhǔn)則,并設(shè)計(jì)5像素×5像素大小的窗格沿顆粒邊緣進(jìn)行接觸搜索.對(duì)640張斷面圖像遍歷處理后獲得的數(shù)據(jù)進(jìn)行定性分析,嘗試建立了接觸度指標(biāo)C.采用4種概率密度分布函數(shù)對(duì)C數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合,并通過Kolmogorov-Smirnov及Chi-square 2種方法復(fù)合檢驗(yàn),終選定了對(duì)數(shù)正態(tài)分布來描述瀝青混合料內(nèi)部粗集料顆粒接觸特性.
針對(duì)多種因素下道路混凝土干縮預(yù)測(cè)模型難以建立的難題,基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論建立了干縮預(yù)測(cè)模型.結(jié)果表明:BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)道路混凝土干縮可獲得較高準(zhǔn)確度,且具有良好的泛化能力,在5種算法中,Trainlm訓(xùn)練速度快,但誤差大,Traingda函數(shù)訓(xùn)練速度居中,誤差,用其訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可很好映射道路混凝土配合比與干縮率之間的非線性關(guān)系.
為減輕復(fù)合材料機(jī)翼的結(jié)構(gòu),利用MSC.PATRAN和MSC.NASTRAN建立大展弦比機(jī)翼結(jié)構(gòu)布局設(shè)計(jì)的二級(jí)方法:級(jí)以機(jī)翼的剛度為目標(biāo),采用響應(yīng)面法對(duì)翼梁位置進(jìn)行;第二級(jí)以機(jī)翼結(jié)構(gòu)為目標(biāo)函數(shù),采用遺傳算法對(duì)機(jī)翼各元件的鋪層參數(shù)進(jìn)行。通過對(duì)某型大展弦比機(jī)翼進(jìn)行結(jié)構(gòu)布局設(shè)計(jì),結(jié)果表明提出的大展弦比機(jī)翼二級(jí)方法能夠在滿足強(qiáng)度、剛度性能設(shè)計(jì)要求的前提下,減輕約25%的結(jié)構(gòu),減重效果明顯。