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桥梁承台设计过程中,配筋时的受力分析模型一般采用平面杆系模型,这样将得到偏于安全的的计算结果,而不是承台的真实空间应力状况.如果需要确切了解承台的真实空间应力分布,空间块体单元模型能较好地解决这个问题.以某桥梁的承台为例,首先介绍了如何在ansys软件中建立该承台的空间块体单元模型,然后描述了其计算的过程,最后介绍了在该模型下承台的计算结果. 相似文献
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GPS约束下川滇地区主要断裂现今活动速率的估算方法 总被引：1，自引：0，他引：1
以川滇地区的GPS水平速度场为约束,建立由24个块体组成的线性弹性块体模型,剔除块体内部变形等对GPS测站速度的影响,反演得到各块体的长期运动速度及各主要边界断裂的现今活动速率.结果显示,在考虑块体内部弹性形变时,拟合速度残差中误差由1.46mm/a减小至1.15 mm/a.因此,在用块体模型分析复杂构造地区的运动特征时,还需顾及块体内部形变的影响. 相似文献
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通过对三维封闭空间稳态声场噪声的主动控制进行了研究,选取全空间时间平均声势能为降噪的目标函数,获得最优次级强度和最优降噪量。并以三维矩形空间为例,基于sysnoise分析有限元模型,通过仿真计算进行主动控制研究,分析次级声源放置在不同位置时,系统取得的降噪量,得出次级声源的布放位置。 相似文献
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通过对三维封闭空间稳态声场噪声的主动控制进行了研究,选取全空间时间平均声势能为降噪的目标函数,获得最优次级强度和最优降噪量。并以三维矩形空间为例,基于sysnoise分析有限元模型,通过仿真计算进行主动控制研究,分析误差传感器放置在不同位置时,系统取得的降噪效果,从而得出误差传感器的布置规律。 相似文献
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纳米材料是晶粒细化至1∽100nm的材料,按空间维数可分为纳米粉、纳米纤维、纳米薄膜和块体纳米材料。纳米磁性材料的发现使材料磁性能发生了质的飞跃。软磁性能达到高磁导率、高磁感应强度和低矫顽力,而硬磁性能则达到最大磁能积、剩磁、矫顽力三并高,最大磁能积更是翻了数倍。纳米粉和纳米薄膜在磁记录等领域应用潜力很大,而块体纳米磁性材料在微控制器、电机、变压器、磁头等领域有广泛应用前景。 相似文献
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控制砼浇筑块体因水泥水化热引起的升温,砼浇筑块体的里外温差及降温速度,防止砼出现温度裂缝是施工技术的关键问题.分析了大体积砼施工裂缝产生的原因,并针对成因提出了控制措施. 相似文献
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邹湘军 《科技成果管理与研究》2016,(11):50-51
在国家教育主管部门和广东省产学研结合项目(2012B091000167)的支持下,华南农业大学工程学院和广州数控设备有限公司的研究人员合作开展了"视觉三维定位的工业机器人关键技术研究与应用"课题研究,研发了视觉三维定位的工业机器人,包括双目视觉识别与定位软件、单目视觉与激光联合的三维识别与定位软件、工件抓取末端执行器、6自由度机器人本体、电机与控制系统、视觉与控制通信系统等.研发出的视觉智能机器人能对摆放有序、无序的多目标工件(目标)位姿进行识别、深度信息获取、三维空间坐标反求.相关技术在工件定位与抓取、木材缺陷检测与分拣堆叠、野外荔枝采摘等领域进行了创新应用与示范.该智能工业机器人能够在复杂环境下对随机多目标进行自动识别定位与抓取. 相似文献
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提出了快速识别分析藻类的荧光检测的方法——三维荧光光谱法,以典型的无毒和鱼毒性藻类为研究对象,实验验证了三维荧光光谱法识别分析鱼毒性藻类的可行性。采用日立F-4600荧光分光光度计对典型藻类进行谱图测量,研究结果表明：无毒性藻类和鱼毒性藻类的三维谱图形状有较大差异,三维荧光光谱法识别分析鱼毒性藻类是可行的。该技术可以在不需要对样品进行复杂预处理的条件下进行测试,这对实现海洋藻类实时、在线、现场测量具有重要的意义。 相似文献
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数字化与网络化信息环境下,网络信息资源具有的动态性、异质性以及两者衍生出来的多重属性给网络信息资源的规划、开发与管理带来了诸多挑战。探讨网络信息生命周期阶段的划分是网络信息生命周期研究的重要内容。然而,以往相关研究停留于描述性研究,未曾系统地解决生命阶段的定量识别问题。本文在充分阐述网络信息各生命阶段特征的基础上,首次以网络信息为研究对象,将模糊数学方法引入网络信息生命阶段的定量识别研究,并选取人民网强国论坛的数据进行分析,对网络信息生命阶段的定量识别进行了有益探索。 相似文献
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对步态识别的国内外研究现状进行了详细的论述;介绍了基于步态识别的身份识别过程,阐述了在步态识别各阶段用到的一些方法;对步态识别的下一步工作进行了探讨。 相似文献
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新创企业资源整合过程模型 总被引：15，自引：0，他引：15
从创业资源入手，对新创企业关键资源进行了系统的分类，并在总结前人有关研究的基础上，重新构建了新创企业资源整合过程模型，从资源管理的角度对新创企业资源识别、资源获取和资源开发过程进行了分析，强调了新创企业资源整合过程模型的动态性，并在此基础上进一步提出了未来的研究方向。 相似文献
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[目的/意义]面对科技创新演变的加剧和交叉融合加速的大环境，利用情报研究方法及其他学科方法准确识别科技前沿成为获取科技战略情报的重要任务。研究前沿不仅提供了对当前重点和未来趋势的预见，而且为政府决策提供了关键指标。[方法/过程]通过内容分析对当前研究前沿的识别框架、方法以及多元关系、深入内容层面分析方法的应用等现状进行总结，发现目前在研究前沿识别模型和方法中仍存在不足。[结果/结论]针对不足，结合多源数据进行知识融合初步设计了综合宏观和微观的前沿识别模型，将多实体和多关系融合应用到主题关联，利用图模型的社团结构识别和Clique所含信息进行主题表示；划分研究前沿类型并构建前瞻性指标体系，完成科技前沿的识别，以期更准确、高效、全面地识别科技前沿。 相似文献
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根据风险管理理论,风险管理分为风险识别、风险评估和风险处理三个阶段,而正确识别风险是风险管理的基础。同样,对审计项目而言,风险识别也是对审计项目进行风险管理的基础。因为只有准确、全面地识别审计项目面临的风险,才能对后续的风险评估和处理做出正确的决策。本文结合审计项目风险与审计证据之间的联系,从途径、方法和内容三个方面对审计项目风险的识别进行了探讨。 相似文献
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数字识别技术是电子出版物标准化建设的一项重要内容。在电子出版物生产的不同环节,数字识别技术也存在不同,本文分别从制作出版和发行销售两个阶段,简要介绍了电子出版物的各种数字识别技术。 相似文献
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在对情报学领域高产合著论文的作者合著网络进行可视化识别的基础上,分别绘制和分析了较大规模合著网络中的4个重要研究团队在2005--2007年及2008--2010年两个阶段的合著网络知识图谱。研究发现：研究团队良好而长期的人才培养机制、拥有某种独特的优势资源、广泛的人才流动以及重大科研项目的集体攻关对较大规模合著网络的形成有重要意义。 相似文献
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从文献计量的视角,深入分析我国风险评估研究领域近20年的研究内容、方法及趋势。以CNKI期刊数据库1997-2017年发布的风险评估领域相关文献为研究对象,按发文量划分为三个阶段,通过关键词共现分析、社会网络分析及数据可视化等方法,总结风险评估研究的潜在热点和发展趋势。通过词频统计及网络分析发现信用风险、食品安全、环境风险及信息安全,是风险评估的主要研究内容。模糊综合评估和层次分析法是应用频次最多的方法,但随着时代需求的变化和数据收集与存储技术的发展,一些基于大数据和深度学习的方法,在风险评估研究中的受关注程度得到提升。 相似文献
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《Information processing & management》2020,57(3):102206
Section identification is an important task for library science, especially knowledge management. Identifying the sections of a paper would help filter noise in entity and relation extraction. In this research, we studied the paper section identification problem in the context of Chinese medical literature analysis, where the subjects, methods, and results are more valuable from a physician's perspective. Based on previous studies on English literature section identification, we experiment with the effective features to use with classic machine learning algorithms to tackle the problem. It is found that Conditional Random Fields, which consider sentence interdependency, is more effective in combining different feature sets, such as bag-of-words, part-of-speech, and headings, for Chinese literature section identification. Moreover, we find that classic machine learning algorithms are more effective than generic deep learning models for this problem. Based on these observations, we design a novel deep learning model, the Structural Bidirectional Long Short-Term Memory (SLSTM) model, which models word and sentence interdependency together with the contextual information. Experiments on a human-curated asthma literature dataset show that our approach outperforms the traditional machine learning methods and other deep learning methods and achieves close to 90% precision and recall in the task. The model shows good potential for use in other text mining tasks. The research has significant methodological and practical implications. 相似文献