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41.
用神经网络分析估计斜拉桥的施工控制参数 总被引:5,自引:1,他引:4
结合一座三塔四跨预应力混凝土斜拉桥施工过程,进行用神经网络分析估计斜拉桥施工控制参数的研究。用神经网络分析估计斜拉桥施工控制参数的过程主要包括建立神经网络、计算训练样本、训练神经网络和网络仿真四部分。运用神经网络仿真计算进行斜拉桥施工监控的具体方法是,先计算当前施工状态的索力和标高,再预测下一节段的索力和标高。经过往复循环,逐一进行节段预测调整,从而指导斜拉桥顺利施工。通过对比该斜拉桥合拢后部分节段索力及主梁控制点标高的计算值和实测值可知,用神经网络分析进行斜拉桥施工监控的效果达到设计的理想桥梁线型和索力要求。 相似文献
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随着各种交通出行方式竞争的日益严峻,增强铁路运输企业竞争力已成为迫在眉睫的问题。通过分析各种运输方式的自身特性,客运票价作为影响客流变化的重要因素被凸显出来。在研究传统定价方法及其优缺点的基础上,以竞争对手的反应为主要影响因素设计竞争博弈定价调整模型,为铁路客运票价调整提供一种新策略。 相似文献
48.
民航运输航空器着陆阶段偏出跑道事件分析模型 总被引:1,自引:0,他引:1
为了克服故障树分析方法只能描述正常和故障两种状态的缺陷,利用故障树方法的逻辑分析优势,以及贝叶斯网络描述多态事件和计算概率的功能,建立了基于故障树和贝叶斯网络相融合的航空器着陆偏出跑道事件分析模型,提出了故障树与贝叶斯网络之间的转换算法求解该模型.根据1996—2010年中国民航着陆偏出跑道事件的数据,确定了着陆航空器偏出跑道的主要原因,并按重要程度进行了排序.研究结果表明:积水、反喷或减速板故障、复杂气象条件、驾驶术欠缺、前轮转弯卡阻、夜航或受灯光不利影响、对机组资源管理失效、积冰积雪是导致着陆偏出跑道的主要风险因素,其后验概率均大于0.3;应针对主要风险因素,制定针对性预防措施. 相似文献
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目的探讨转化生长因子β(TGF-β)对骨髓间充质干细胞(MSCs)定向分化为心肌样细胞的影响。方法取SD大鼠四肢骨骨髓,分离培养MSCs,应用TGF-β1对第二代MSCs定向诱导,相差显微镜观察细胞形态学变化,应用免疫细胞化学技术检测诱导后4周MSCs结蛋白(desmin),α-横纹肌肌动蛋白(α-sarcomeric actin)、心肌肌钙蛋白T(CTnT)及p38MAPK的表达情况,并根据CTnT这一心肌源性特异性标记物的阳性率,分析心肌细胞的转化率;同时,以半定量RT-PCR方法在诱导后7、21、28d检测细胞心肌早期转录因子GATA-4和心肌特异性肌凝蛋白重链α-MHC的表达。结果①加入TGF-β1诱导后的MSCs,于7d时形态已转变成类长柱形,28d时细胞体积则变小,呈条梭状排列,可观察到类肌管样结构。②TGF-β1诱导4周后的MSCs均可见desmin、α-sarcomeric actin及p38MAPK阳性细胞。诱导组的心肌样细胞转化率均显著高于对照组(P均<0.01)。③RT-PCR结果显示,诱导组细胞GATA-4于诱导后7d弱表达,21d表达增强,28d表达减弱。α-MHC在诱导后7d不表达,21d弱表达,28d表达明显。结论骨髓间充质干细胞在TGF-β诱导下可定向分化为心肌样细胞。 相似文献
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