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在普通现浇混凝土楼盖结构中需要设置大空间时,考虑到其使用性和经济性的要求,目前通常采用将多根大跨度的次梁支承在较小跨度框架主梁上的结构平面布置方案。该方案的荷载传力路径明确,楼板荷载以对边传导方式传给两侧次梁,再由次梁传递给框架主梁,最后传递到框架柱。
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建筑全景三维模型作为智慧城市的重要框架数据,现阶段已经应用于较多领域[1],但城市中建筑复杂多变,为智慧城市的建设带来一定困难。点云结构信息采集是三维重建中不可或缺的一部分,采用机载雷达能够高效率获取大范围区域采样点点云结构信息数据[2],因此机载雷达技术成为建筑全景三维模型建立的重要技术依靠。
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近年来,党和国家对生态文明建设高度重视,随着社会科技的不断发展进步,工科类教育领域凸显出一系列问题[1,2]。首先,目前的课堂教育模式未能将理论知识与实践经验很好地结合在一起;其次,传统教育中教师引导占主要地位,学生的实践创新和自主创新能力较弱;再次,教学无法解决科研中出现的难题,不足以支持科学研究;最后,评价体系形式单一,“唯分数论”模式已不再适合现代人才培养。
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2022年发布《水运“十四五”发展规划》,明确了进一步打造高能级港口枢纽、推动联运高质量发展、引领智慧水运新发展、提升管理能力与水平等发展目标。由此可见,在新发展格局下,沿海港城融合发展是沿海港口城市的必由之路,精确地识别出沿海港城互动关系,总结好沿海港口城市的发展特征。
建筑施工企业的业务活动较为复杂,项目建设区域相对分散,施工过程中的资金相对密集,成本组成结构复杂,所以财务管理过程中的资金风险大。为加大预算控制力度,建筑施工企业应深度融合业务活动、财务活动,同时践行全面预算管理理念,有效地约束企业的预算行为,合理控制各项成本,预防财务风险隐患。
乡村振兴战略是国家发展的重要组成部分,旨在实现城乡发展协调,提高农村居民生活质量,推动农村社会经济的可持续发展。在这一战略框架下,乡村风貌提升作为乡村建设的重要组成部分,具有重要的实践意义。乡村风貌不仅关系到农村的整体形象,还反映了农村文化、环境、生活质量等方面的特点。
随着经济的不断发展,在施工过程中需要用到大量的混凝土,所以在选择原材料时应该有严格的标准。混凝土的主要成分是骨料,骨料的种类选择和使用情况直接决定混凝土的质量,进而决定施工质量的好坏,所以在选择骨料的时候要满足膨胀系数小、岩石弹模低、弱包裹层少。
随着城市化进程的推进和建设工程的快速发展,建筑工程技术管理的重要性日益突显。合理的控制要点和优化措施可以提高工程质量,降低工程风险,并且对于工期控制和节约成本也起到了重要作用。因此,对于建筑工程技术管理中的控制要点和优化措施进行深入研究和分析意义重大。
经济社会的迅速发展和城市化的加剧让现阶段城市中人口变得越来越多,为了更好地缓和人地矛盾,高层建筑越来越多,而在高层建筑中落实消防设施标准化管理是十分必要的,因为高层建筑在投入使用后其内部人员密度相对较高,这一方面会导致诱发火灾的因素相对较多,存在较大的火灾隐患。另外一方面人口密度过高则意味着一旦出现火灾问题则很容易会带来较大的人员伤亡和财产损失。
近距离煤层在我国广泛赋存,开采该类煤层的矿井普遍面临多次采动效应带来的一系列巷道围岩控制难题。特别是近距离煤层同时开采条件下,多次采动影响的间隔时间短,高位覆岩结构活动剧烈,巷道顶板下沉量大;上部采空区遗留煤柱形成应力集中并向底板中传递,下部煤层开采巷道两帮在集中应力作用下持续收缩。
目前最为常用的为浅及中深孔水力压裂,常规的水力压裂施工时一般距离所要处理的巷道层位较近,孔深一般在60 m以内,最大施工孔深在150 m左右,钻孔倾斜打设,能够解决上覆坚硬顶板垮落不及时、采场压力集中、经常出现的压架和两顺槽超前支护段顶板变形等问题。但针对工作面采用常规的水力压裂切顶卸压时,由于受钻孔角度及深度的限制,压裂区域不能有效覆盖整个回采工作面上覆稳定岩层区域。定向长钻孔区域压裂技术应运而生。
在中国晋陕蒙新地区,开采容易自燃、自燃煤层的井工煤矿占比为77.1%,生产能力占比为79.3%,自燃火灾潜在危险性大,火源位置隐蔽,治理难度较大,严重影响着煤矿的安全生产[1,2,3]。向采空区注惰性气体是目前较为常用的防灭火技术,氮气等惰性气体注入采空区后可以稀释氧气浓度至煤自燃所需的最低氧浓度以下,从而达到抑制采空区遗煤自燃的效果[4,5,6]。
随着能源结构的转型,能源电池制造行业正在面临着前所未有的挑战和机遇。为了满足能源市场对高安全性、高性能水平、低生产成本电池元件的需求,全流程数字化智能制造技术成为了生产与制造过程中的关键因素。未来光伏、风电等新能源装机占比将快速提升,可再生能源的消纳问题亟待解决[1]。
电力巡检机器人可以代替工作人员进行强度较高以及高位环境下的多数巡检工作。通过视觉导航以及路径规划,能够对变电站的电力设备及设备环境进行巡检,以实现现场工作正常,作业环境更加安全的目的。目前电力巡检机器人主要存在视觉识别精确度不高以及路径运行控制稳定性较差等缺点。通过Elman神经网络,能够对视觉误差进行校正,以保证视觉误差尽可能最小。
配电网在电力系统当中起着至关重要的作用,由于实际配电网运行过程中存在一定的噪声干扰等情况,导致故障识别的准确率与快捷性无法进一步提高[1,2]。基于此提出通过灰狼算法进行神经网络的优化,并结合集成经验模态进行本证模态分量的分解,以此构建相应的自动化监测系统,对故障线路进行自动化识别。
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