【摘 要】
：
装配式建筑是实现“双碳”目标的最有效途径之一.为了彻底规避传统套筒灌浆连接、浆锚连接等装配式建筑在建造过程中存在的弊端,文章提出一种竖向分布钢筋不连接(SGBL)装配式混凝土剪力墙结构体系,并详细介绍了该体系的特点、设计方法、试验验证结果.结合工程应用,从设计标准化、生产自动化及施工标准化等方面详细阐述该体系的建造关键技术和节能减排措施,工程应用结果表明该体系座浆工艺质量可靠,投入结构成本低、施工效率高、综合效益显著,该新型结构体系的成功应用对装配式建筑高质量发展有着重要意义.
【机 构】
：
中国建筑第八工程局有限公司,上海200112;济南中海城房地产开发有限公司,山东济南 250000;济南四建(集团)有限责任公司,山东济南250031;中国建筑股份有限公司,北京100029;同济大学
论文部分内容阅读
装配式建筑是实现“双碳”目标的最有效途径之一.为了彻底规避传统套筒灌浆连接、浆锚连接等装配式建筑在建造过程中存在的弊端,文章提出一种竖向分布钢筋不连接(SGBL)装配式混凝土剪力墙结构体系,并详细介绍了该体系的特点、设计方法、试验验证结果.结合工程应用,从设计标准化、生产自动化及施工标准化等方面详细阐述该体系的建造关键技术和节能减排措施,工程应用结果表明该体系座浆工艺质量可靠,投入结构成本低、施工效率高、综合效益显著,该新型结构体系的成功应用对装配式建筑高质量发展有着重要意义.
其他文献
针对四旋翼无人机无人车联合运动缺乏对系统成员姿态约束的问题,研究了一种基于模型预测控制(MPC)的分布式联合运动控制方法.基于虚拟结构法,使用虚拟领航者策略,以虚拟领航者提供参考轨迹及参考速度,分别在各无人器平台上转换成各自所需的预测时域信息,结合推导的各无人器的状态空间模型滚动优化实现预测控制.限定四旋翼高度方向运动状态与偏航角,构造以俯仰角、横滚角与重力加速度乘积为位置运动输入的状态空间模型,将无人机内环姿态控制约束加入位置运动,增强飞行稳定性.改良无人车状态空间模型,增加速度信息得到可提供位置速度追
移动节点组成移动自组网(MANETs),MANETs没有固定的网络基础设施,也不存在中心信任机构,密钥管理是移动自组网安全最核心、最困难和最薄弱的环节,为了降低PKG密钥管理方案的通信开销,论文将ElGamal方案与预分配密钥管理方案相结合,提出了一种基于身份的预分配非对称密钥管理方案,在一定程度上降低了移动ad hoc网络非对称密钥管理中的通信开销[1～2],提高了网络安全.
深度学习已经在视觉、语音等领域取得了巨大的成功,随着深度学习性能不断的提升,模型的参数也在不断增加.针对如何在保证模型准确度的同时降低模型大小,使其能够部署在物联网设备上的问题,提出了一种异常声音检测模型与模型压缩算法.异常声音检测模型主要包括端点检测、特征提取、卷积检测模型.针对卷积模型较大的问题,提出了一种模型压缩算法,通过计算节点的输入输出权重之和,裁剪对模型影响较小的节点.实验表明,该异常声音检测模型与压缩算法在保持模型准确度的同时,可以一定程度上降低模型的大小.
跌倒是老年人意外伤亡的主要原因,使用防护产品是预防其伤亡的重要措施.为提升跌倒防护产品的适用性,提出一种结合阈值和支持向量机(SVM)多分类的跌倒预先识别方法.利用置于腰部的惯性传感器采集人体动作的加速度和角速度,并提取合加速度、水平合角速度和姿态角特征.通过设定特征阈值对样本进行初步检测,并对疑似跌倒样本提取时间窗内特征的均值、范围和方差来构建分类特征向量,通过训练的SVM多分类器对疑似跌倒样本进行复检和方向识别.结果表明:该方法对跌倒预先识别的前置时间为256ms,准确率为98.9％,可有效预先识别跌
针对地铁隧道清洁的需求以及国内外发展现状,对一种清洁车滚刷系统进行了研究.此滚刷系统有前后两个滚刷,且旋转方向为相对旋转,作用是将颗粒二次扫起,增大颗粒的抛射角,从而提高整个清污系统的除尘效率.借助机械系统动力学自动分析软件(ADAMS),对滚刷清扫颗粒的过程进行了仿真.分析了滚刷系统的转速、清洁车牵引速度对滚刷清扫不同大小颗粒的影响,得到以下结果:当刷毛为尼龙材料,清洁车行驶速度为3km/h,滚刷转速为180r/min时,滚刷清扫效果最佳,且颗粒质量越小,被滚刷扫起的抛射角越大.
由于受逆变器固有非线性特性和气隙磁通谐波等因素影响,永磁同步电机定子电流中含有5、7次等高次谐波分量,与转子永磁体磁场作用下,使得电机产生6、12次周期性转矩脉动.针对这一问题,提出一种基于迭代学习控制的转矩脉动抑制方法,通过在线迭代学习补偿电机的控制电流来抑制周期性转矩脉动,同时采用改进的粒子群算法对迭代学习控制器中的关键参数进行寻优整定.仿真实验结果表明:系统转矩脉动系数由0.1240减小为0.0636.在实验平台上进一步验证了该方法可有效抑制转矩脉动.
工业机器人是我国制造业转型升级的核心技术,作为其关键组成部分之一的关节电机需要解决机器人运行中的高精度、平稳性等问题.为保证关节电机输出转矩的稳定性,合理的电机本体设计及参数优化显得尤为重要.根据关节电机的设计需求,提出了12/29极磁通反向电机的初步设计方案,确定了样机的主要尺寸.在此基础上,使用Matlab语言编写电机仿真和优化程序,基于FEMM有限元计算工具,对样机的电磁性能进行了有限元验证,并以负载转矩波动率为优化目标,采用随机探索法对电机尺寸进行了多参数优化.优化后的样机达到了设计指标,能够较好
针对评估太阳能光伏发电功率的问题,提出了基于蚁群算法的可靠性分析算法,设计出基于该算法的预测模型体系构架,使得光伏发电的信息传递的稳定性大大增强.通过遗传算法模型中反复的迭代运算,使用户不断寻找太阳能光伏发电功率输出的最优解,最后计算出的数据通过计算机处理系统存储,供用户查询、检索、使用.试验表明,采用蚁群算法有效地寻找太阳能光伏发电功率输出信息的最优解,稳定性好.
针对ISA、EISA、multibus等计算机数字总线设备测试诊断需求,论文采用通用型数字IO虚拟仪器,提出一种基于通用IO虚拟仪器的复杂数字总线仿真方法,分析数字IO总线仿真技术要求,开展数字IO模块工作流程、信号激励方式设计.以复杂的计算机ISA总线为验证目标,针对视频图形板,采用自动化测试向量生成器,进行IO空间与存储器空间读写操作,实现板载寄存器读写、内存读写等操作.验证结果表明,基于通用IO虚拟仪器的复杂数字总线仿真方法可以模拟仿真ISA、EISA、I2C、multibus等数字总线操作,对总线
针地在使用深度学习方法构建心电异常识别模型,常常由于心电异常事件样本分布不平衡,造成机器识别心电异常事件模型性能表现差的问题,论文提出一种基于生成对抗网络的数据增强方法来获取均匀分布的训练数据集,其主要过程如下:首先使用小波变换消除心电信号中噪声,然后使用压缩感知模型压缩心电信号来减少网络中的参数,利用生成对抗神经网络模型扩充数据集,最后使用卷积神经网络建立分类模型.实验结果表明,使用对抗神经网络能够显著改善数据集中样本分布不均衡的问题,平均F1达到了98.73％.引入压缩感知模型后,在不影响模型性能表现