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801.
帕尔玛土壤固化酶是美国生产的一种生物工程产品-高科技液态复合酶制品,它具有催化土壤固结反应,改变土壤结构的作用,是一种高效生物土壤稳定材料。作为道路施工添加剂,具有稳定路床整体结构的显著作用。帕尔玛土壤固化酶筑路技术起源于八十年代的美国,该新技术的最大特点是强基薄面。帕尔玛路基密实度高,抗渗透性强,在完全干燥固结后,铺设1-2cm沥青碎石磨耗层或1cm左右的乳化沥青封层即可。最大优点是在保证道路质量的前提下节约资金和保护环境,我国使用该技术修路降低成本在20-60%之间。 相似文献
802.
结合312国道快速化改造工程实例,介绍了固化粉煤灰作为一种变废为宝的新型填筑材料,在市政道路及桥头填筑施工前的准备工作、施工工艺、施工方法,以及施工过程中采取的质量控制措施,并分析对比固化粉煤灰和传统填料的优缺点,可为类似工程提供借鉴。 相似文献
803.
采用碳纤维增强聚合物(CFRP)-钢超混杂复合结构对某电动汽车B柱进行轻量化设计。由于不同材料性质的差异,导致成型过程中不可避免地会出现残余应力和固化变形,影响零部件的力学性能和尺寸精度。为此,本文中通过有限元法分析了CFRP-钢超混杂复合U型结构热模压共固化成型过程,其中复合材料固化过程采用CHILE预测模型。在保证成型效率的前提下,对固化工艺参数进行了优化。结果表明,通过工艺参数的优化可有效地减小CFRP-钢超混杂共固化成型U型结构的残余应力和固化变形。 相似文献
804.
一类支持向量机在车辆识别中的应用 总被引:1,自引:1,他引:0
支持向量机分类方法已经在实际应用中显示了良好的学习性能,其最初是针对二值分类问题提出的.如何有效地将支持向量机推广到多值分类中一直是人们关注的课题.通常的多值分类问题是一系列二值分类来实现,可是这将导致较高的计算复杂性.本文将一类支持向量机推广到多值分类情况,并将其应用于车辆识别中.仿真实验结果表明了所给方法的可行性及有效性. 相似文献
805.
806.
通过对RDS-8固化酶稳定材料在路用性能、保护环境、降低工程造价等方面的阐述,充分说明了RDS-8固化酶在季冻地区具有良好的适用性。 相似文献
807.
抗疏力固化剂可以改变土颗粒的结构,降低土微粒的界面活性,加速土壤石化的自然进程,提高土体的承载力。通过室内击实试验、无侧限抗压强度试验、CBR试验,研究并提出了抗疏力固化剂在实际应用中的合理掺量。 相似文献
808.
本文阐述了回归型支持向量机(SVR)的基本结构及训练方法,并在此基础上研究了基于SVR算法的股票指数预测方法。通过应用LS—SVM软件,选用RBF核函数。利用自学模型,对超参数不断进行优化,以加快运算速度,并最终建立了该算法应用于股市预测的模型。通过股票指数的建模与仿真结果表明,支持向量回归机在股票价格的中短期预测以及整体股票趋势预测有比较好的效果。 相似文献
809.
目的通过乌司他丁(UTI)对雄性SD大鼠枕大池二次注血建造的蛛网膜下腔出血(SAH)模型的干预,观察其对迟发性脑血管痉挛(delayed cerebral vasospasm,DCVS)的防治及脑保护作用。方法将30只雄性SD大鼠随机分为空白对照组(Normal组)、假注血组(sham组)、注血组(SAH组)和乌司他丁治疗组(SAH+UTI组)。通过枕大池二次注血法建立SAH模型,光镜下观察基底动脉组织学变化和海马CA1区神经元的形态变化,计算血管舒张度(D/T)及海马CA1区神经元密度;应用免疫组化方法检测基底动脉NF-κB的表达。结果神经功能缺损评分:SAH+UTI组评分较SAH组明显改善(P<0.05);基底动脉测量发现,SAH组较Sham组血管周径及D/T值明显减低(P<0.05),SAH+UTI组较SAH组血管周径及D/T值增大(P<0.05);海马CA1区HE染色:与Normal及Sham组比较,SAH组神经元密度明显减少(P<0.05);SAH+UTI组与SAH组比较神经元密度增大(P<0.05);基底动脉NF-κB的表达:SAH组及SAH+UTI组基底动脉NF-κB的表达均较Sham组及Normal组增多(P<0.05);应用乌司他丁可以减轻SAH后NF-κB的表达(P<0.05)。结论乌司他丁可以减轻SAH后DCVS,并减轻神经细胞损伤,改善大鼠SAH后神经功能缺损症状。 相似文献
810.
基于复Morlet小波SVM的负荷预测 总被引:1,自引:0,他引:1
为提高预测精度和克服支持向量机(SVM)凭经验选择参数的不足,针对小波擅长信号细微特征提取和云遗传算法(CGA)良好的全局寻优能力,构建了以复Morlet小波为核函数、以CGA为参数优化算法的SVM--基于CGA的复Morlet小波SVM (CGA-CMW-SVM).针对短期负荷预测,为降低系统复杂性,克服负荷数据信息不完备、不精确的问题,仅仅利用了负荷的历史数据而不考虑气象和节假日等因素,在分析负荷时间序列混沌特性的基础上,对负荷数据进行相空间重构,并以相空间矢量作为CGA-CMW-SVM的输入,提出了短期负荷预测的新方法.仿真结果表明,该方法平均误差和最大误差小,平均误差在1.340 0%以内,最小误差为1.008 7%. 相似文献