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周庄：打造水乡新经济 再寻古镇新变化
【出 处】
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消费日报
【发表日期】
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2020年01期
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文章对包钢4 150 m~3高炉降低工序能耗生产实践进行了分析和总结。通过强化入炉炉料质量的管理、加强余热余电回收、节能技术改造以及强化节能管理工作，降低动力消耗，充分利用二次能源，2021年铁水工序能耗较2020年降低9.26 kgce/t,取得了较好的经济效益。
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混凝土抗压强度是评价混凝土结构质量和安全的代表性参数，但传统的评价混凝土抗压强度的方法多为后验方法，对已硬化后的混凝土进行抗压强度试验，此类方法成本高、浪费严重、耗时巨大且具有滞后性。因此，提出一种基于卷积神经网络的新拌混凝土抗压强度识别预测方法。根据不同特性（水灰比、骨料粒径、砂率）的混凝土具有不同的图像表面特征，对不同配合比情况下的新拌混凝土进行图像采集以及对卷积神经网络的改进来实现混凝土强度
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混凝土裂缝是民用基础设施中常见的损坏类型，随着道路、桥梁等建筑使用时间的不断增加，因温度应力、荷载等内外因素产生的裂缝会影响到建筑的功能性和安全性。因此，工程维护项目中通常需要专业技术人员，定期到现场开展人工勘察，但这种人工检测存在效率低、成本高以及检测准确性较差等缺点。近年来，随着计算机硬件的进步，人工智能得到了快速发展，以计算机视觉为首的计算机科学对各个行业产生了重大影响。基于此，很多研究人员
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由于影响混凝土抗压强度的因素众多，且抗压强度与各影响因素之间的关系是一种复杂的非线性问题，采用了机器学习的方法较好地对混凝土抗压强度做出预测，研究采用BP和GA-BP两种神经网络分别对混凝土28 d抗压强度进行预测并进行分析，其中输入层的参数为水泥、炉渣、粉煤灰、水、减水剂、粗骨料和细骨料的用量。结果表明：与BP神经网络式相比，GA-BP神经网络预测值与实测值更为吻合，平均误差率减少了43%，有更
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本文分析了韶钢高炉工序能耗水平的现状，对2018年以来降低高炉工序能耗的措施进行了小结。采取的主要措施为：富氧大喷煤、高炉炉缸浇注喷涂技术应用、高顶压、提升吨铁煤气回收、控制合理煤气流分布、提高TRT发电量、实现能源动态控制与管理等，并提出了后续降低高炉工序能耗的方向。
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针对基于边缘检测算法、阈值法等传统的混凝土裂缝检测算法易受到干扰的问题，采用基于轻量化卷积神经网络的桥梁混凝土裂缝检测方法对混凝土裂缝检测难的问题进行研究，并通过对桥梁裂缝图像真实数据集进行检测验证。检测结果表明：1)所研究的轻量化卷积神经网络模型能够实现像素级的标注；2)所研究的轻量化卷积神经网络模型训练参数相比其他文献明显减少，权重文件所占内存明显减小；3)所研究的神经网络模型能够清晰准确地划
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为了预测橡胶混凝土的冻融损伤破坏和抗冻性能，进行了橡胶混凝土的冻融试验.以112组试验数据为训练样本，建立了以橡胶粉掺量、水灰比和冻融循环次数为输入变量，相对动弹性模量为输出变量的橡胶混凝土抗冻性BP神经网络预测模型.预测值与实测值的对比结果表明，27个测试样本中88.9%的测试样本相对误差均小于3%,其余测试样本相对误差均未超过5%,该BP网络模型具有较强的预测能力，能够满足橡胶混凝土工程抗冻性
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再生混凝土抗压强度影响因素多、力学性能易劣化，为提高再生混凝土品质，必须对其强度特性进行深入研究。针对常规回归分析方法预测再生混凝土存在的问题，利用非线性映射能力良好的BP神经网络算法进行再生混凝土抗压强度预测。该预测模型以粗骨料吸水率、水灰比和水泥掺入比作为输入层，以再生混凝土28 d抗压强度作为输出层，中间隐含层节点数为10。仿真结果表明，该模型平均相对误差仅为3.04%，线性相关系数大于0.
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基于钢管混凝土抗弯承载力计算公式，确定了影响钢管混凝土抗弯承载力的4个主要因素为混凝土抗压强度标准值、钢管的屈服极限、混凝土的横截面积和钢管厚度横截面积；训练了三层结构的BP神经网络，以所确定的影响钢管混凝土抗弯承载力的4个主要因素作为输入，对钢管混凝土纯弯构件的抗弯承载力进行了预测，结果表明：对圆形钢管混凝土抗弯承载力预测的最大相对误差为6.07%，平均相对误差为3.011%；对正方形钢管混凝土
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