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1.
2.
本文基于斜弯模型,建立了横向开有园孔的预应力混凝土梁在弯矩和扭矩共同作用下抗扭强度计算公式。13根配有腹筋的轴心和偏心预应力钢筋混凝土梁的试验结果表明,计算值与试验值吻合良好。弯矩和扭矩相互作用图表明:当比值T/M较小时,则发生破坏形式1如本文中图1所示,并且随着弯矩的增加,抗扭强度降低;当比值较大时,弯矩对梁抗扭强度没有影响。此外,混凝土开裂大大地降低了梁的抗扭刚度。试验结果表明偏心预应力比轴心预应力更经济。 相似文献
3.
在国内外学者的研究基础上,总结出了企业核心竞争力的基本内涵和6项基本特征;提出了在培育和提升企业核心竞争力的实践中应坚持5条基本原则;面对经济全球化和网络信息化的趋势,针对处于体制过渡期国有企业的实际,指出了全面提升企业核心竞争力的7条基本对策. 相似文献
4.
以贵阳市地铁2号线阳明祠车站为背景,采用室内模型试验模拟大断面地铁车站施工过程中隧道塌方破坏过程,明确施工期间大断面隧道塌方破坏过程机制,对比分析围岩和路面的变形。结果表明:通过围岩重力作用模拟隧道施工过程中塌方过程,与实际塌方过程基本吻合,弥补了常规加载破坏的不足;围岩渐进破坏过程表现为裂隙出现-裂隙发展-裂隙贯通-围岩塌方,支护渐进破坏过程表现为变形缓慢增加-变形快速增加-裂缝快速发展-支护破坏;围岩渐进破坏与支护渐进破坏相互作用,共同发展;在实际施工过程中,当支护变形大幅增加时,应增加支护强度,同时还应及时注浆、打设长锚杆,以减缓围岩裂隙发展,阻断围岩渐进破坏过程。 相似文献
5.
针对现有车辆检测算法在实际复杂道路情况下对车辆有效检测率不高的问题,提出了融合多模式弱分类器,并以AdaBoost-Bagging集成为强分类器的车辆检测算法。结合判别式模型善于利用较多的特征形成较好决策边界和生成式模型善于利用较少的特征排除大量负样本的优点,以Haar特征训练判别式弱分类器,以HOG特征训练生成式弱分类器,以AdaBoost算法为桥梁,采用泛化能力强的Bagging学习器集成算法得到AdaBoost-Bagging强分类器,利用Caltech1999数据库和实际道路图像对检测算法进行了验证。验证结果表明:相比于单模式弱分类器,AdaBoostBagging强分类器在分类能力和处理时间上均具有优越性,表现为较高的检测率与较低的误检率,分别为95.7%、0.000 27%,每帧图像的检测时间较少,为25ms;与传统级联AdaBoost分类器相比,AdaBoost-Bagging强分类器虽然增加了12%的检测时间和30%的训练时间,但检测率提升了1.8%,误检率降低了0.000 06%;本文算法的检测性能显著优于基于Haar特征的AdaBoost分类器算法、基于HOG特征的SVM分类器算法、基于HOG特征的DPM分类器算法,具有较佳的车辆检测效果。 相似文献
6.
7.
王海 《南通航运职业技术学院学报》2014,(2):111-112
文章论述了在信息化时代背景下,高职院校教师应具备的信息技术应用能力、信息化教学资源开发与应用能力、信息化教学的设计能力、信息化教学的实施能力和信息化教学的评价能力,具有一定的实践指导意义。 相似文献
8.
水泥稳定碎石基层作为一种良好的半刚性基层材料,在我国高等级公路上得到广泛运用。参考SMA级配的设计思想,分析了5种不同级配水泥稳定碎石的结构,并进行无侧限抗压强度试验。试验结果表明在水泥用量相同的前提下,骨架密实结构的水泥稳定碎石具有较高的强度。改变水泥稳定级配碎石的结构类型即由传统的悬浮密实结构转变成骨架密实结构,可改善半刚性基层材料的力学性能。 相似文献
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