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硫酸盐侵蚀作用下纤维锂渣混凝土裂缝的分形特征
文档格式:PDF 文档大小:1.37MB 文档页数:10
为探究新型混凝土受硫酸盐侵蚀后的力学性能,采用质量分数为5%的硫酸盐溶液全浸泡加速侵蚀法,对11组聚丙烯纤维混凝土(PC)试块、11组聚丙烯纤维锂渣混凝土(PLiC)试块、8根PC大偏心受压柱和8根PLiC大偏心受压柱进行侵蚀试验,得到了不同侵蚀时间下混凝土的力学性能。基于分形理论分析了试块及构件破坏时表面裂缝分布的分形特征,详细讨论了试块及构件表面裂缝分形维数与其侵蚀时间、抗压强度、极限承载力之间的关系。研究表明,PC和PLiC立方体抗压强度随侵蚀天数先增加后降低,在120 d达到最大;试块及构件破坏时表面裂缝分布具有分形特征,试块表面裂缝分形维数随侵蚀天数的增加呈现先增加后减少再增加的规律,随试块抗压强度的提高而减少;PC及PLiC混凝土大偏心柱极限承载力随侵蚀天数的增加先增加后减少,锂渣的掺入可以提高聚丙烯纤维混凝土柱的抗硫酸盐侵蚀能力,构件破坏时表面裂缝分形维数随硫酸盐侵蚀天数呈现震荡上升的趋势;因此混凝土表面裂缝的分形特征可作为判定构件损伤程度的指标之一,可为今后对在役混凝土结构承载力和寿命预测提供参考
多元时序模糊聚类分段挖掘算法
文档格式:PDF 文档大小:429.34KB 文档页数:6
工业监控系统所采集到的多元时间序列在利用数据挖掘技术获取内部存在的未知模式的过程中,经常会出现原始数据庞杂、分段结果重复、交集过多和界限不清晰等问题,导致含有突变变量或数据间相关性差的数据集进行模式挖掘结果不理想.针对上述问题,本文提出了一种新的多元时序模糊聚类分段挖掘算法.实验结果表明,该算法克服了Gath-Geva算法聚类精度易受初始值影响的不足,能够较好地反映出原始数据中潜在的过程变化,从而有效地处理时间序列的分段问题并得到理想的挖掘结果
上海交通大学:《基本电路理论》第一章 集中参数电路和基尔霍夫定律(1.3)从网络到图 §1.4 KCL、KVL的矩阵形式 §1.5 特勒根定理
文档格式:PPS 文档大小:1.43MB 文档页数:26
1.3从网络到图 1、网络图论概论 图论是数学领域中一个十分重要的分支,这 里所涉及的只是图论在网络中的应用,称网 络图论。网络图论也称网络拓扑。 为在计算机上系统地列出一个复杂网络的方 程以便分析,就要用到网络图论和线性代数 的一些概念。 随着计算机的发展,网络图论已成为计算机 辅助分析中很重要的基础知识,也是网络分 析、综合等方面不可缺少的工具
华中科技大学:《计算机算法基础》 算法程序设计
文档格式:DOC 文档大小:49KB 文档页数:5
算法程序设计 一,比较归并分类和快速分类算法 思想:结合课本中的算法结构,分别计算在数据集相同且分别为随机数,非降序,非增序情况下两种算法所需的时间
《概率论与数理统计》课程PPT教学课件:第二章 随机变量及其分布(2.4)随机变量函数的分布
文档格式:PPS 文档大小:303KB 文档页数:26
问题已知随机变量X的密度函数fx(x) 或分布律 求随机因变量Yg()的密度函数 f(y或分布律
《概率论与数理统计》课程PPT教学课件:第二章 随机变量及其分布(2.2)离散型随机变量及其概率分布
文档格式:PPS 文档大小:599KB 文档页数:49
定义若随机变量X的可能取值是有限 个或可列个,则称Ⅹ为离散型随机变量 描述ⅹ的概率特性常用概率分布或分布律
采空区高位钻孔瓦斯抽放的数值模拟
文档格式:PDF 文档大小:770.4KB 文档页数:5
依据Darcy定律,在Navier-Stocks方程的基础上,对祁南煤矿综采工作面采空区瓦斯抽放问题作了计算分析,并进行了CFD数值模拟.从理论上模拟采空区瓦斯聚集过程,直观展示了瓦斯抽采时采空区流态、瓦斯分布变化.把抽放钻孔布置在顶板裂隙内,结合上隅角埋管实施瓦斯抽放,该抽放瓦斯技术起到了对开采工作面上隅角瓦斯的截流作用,现场管路测量显示,可抽出高浓度瓦斯达30%~80%(体积分数),工作面回风瓦斯的体积分数基本控制在0.3%以下
郑州大学:《结构力学》课程教学资源(PPT课件)第十二章 渐近法 §12-5 无剪力分配法 §12-6 无剪力分配法的应用——符合倍数关系的多跨刚架
文档格式:PPT 文档大小:493KB 文档页数:15
§12-5 无剪力分配法 §12-6 无剪力分配法的应用——符合倍数关系的多跨刚架
电子科技大学:《数理方程与特殊函数》第三章 分离变量法 一维波动与热传导定解问题分离变量求解
文档格式:PPT 文档大小:1.04MB 文档页数:42
(一)、波动方程定解问题的分离变量求解 (二)、热传导方程定解问题的分离变量求解
西北工业大学:《概率论与数理统计》第二章 随机变量及其分布(2-2)多维随机变量及其分布
文档格式:PDF 文档大小:229.74KB 文档页数:9
一. 二维随机变量与分布函数 定义:X= (X1, X2 ,\, Xn ) T 的分布函数定义为:
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