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以某新建铁路工程为例,基于有限元软件,以钻孔灌注桩桩基嵌入基岩深度(5种嵌岩深度)和桩前旋喷桩加固区范围大小(6种不同排数旋喷桩加固范围)作为控制变量,研究桩基的力学特性和路基面沉降。结果表明:灌注桩桩基的最大水平应力出现在土石界面附近,增加桩基的嵌岩深度和增加桩前旋喷桩排数都可有效降低桩基的水平变形和路基面沉降,桩基嵌岩深度为1D(D为灌注桩直径)或桩前旋喷桩为3排时,变化速率出现由快到慢的拐点。选择桩基长度为16 m、桩前旋喷桩为3排的加固方式,具有较好的经济性。 相似文献
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基于支持向量机的车牌字符识别 总被引:1,自引:0,他引:1
支持向量机(Support Vector Machines,简称SVM)能够有效地解决小样本学习、非线性及高维模式识别等问题。对此提出了在无特征提取情况下基于SVM的车牌字符识别方法,通过实验选定二次多项式作为核函数,并将基于SVM的车牌字符识别与基于BP神经网络的车牌字符识别进行了实验对比。结果表明,在训练样本较少的情况下,该系统具有较高的识别率和识别速度,并具有很好的分类推广能力。 相似文献
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针对传统的丝杠精度静态检测方法测量效率低、人为误差大的特点,设计了以双频激光干涉仪作为长度基准,圆光栅作为角度基准的丝杠精度动态检测系统.根据行业相关标准,简化行程变动量的求解过程,对丝杠的导程误差进行描述,并通过轴向位置数学模型对检测系统的不确定度进行了分析,为判定系统的检测精度提供了依据.试验表明系统可以对丝杠副进行准确快速的精度检测,其不确定度为2μm/m. 相似文献
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针对传统的丝杠精度静态检测方法测量效率低、人为误差大的特点,设计了以双频激光干涉仪作为长度基准,圆光栅作为角度基准的丝杠精度动态检测系统.根据行业相关标准,简化行程变动量的求解过程,对丝杠的导程误差进行描述,并通过轴向位置数学模型对检测系统的不确定度进行了分析,为判定系统的检测精度提供了依据.试验表明系统可以对丝杠副进行准确快速的精度检测,其不确定度为2μm/m. 相似文献
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