简介：

简介：摘要：铁路客车DC600V供电方式的车下电源装置检修中，每一套电源装置有电抗器、变压器4-6台，在检修后进行绝缘介电强度检测，每个平均检测时间15分钟，检测效率较低且常有质量检测项目漏项，人工检测对产品的质量稳定性有制约。设计制作一台一次接线就能完成绝缘介电强度检测非人工干涉的自动检测装置，提高检测效率46.7%，每个平均检测时间缩短至8分钟，检测自动进行，不会漏项。

简介：摘要通过水泥快速抗压强度与水泥标准养护条件下28天抗压强度的对应关系，寻找最佳快速预测系数。

简介：摘要院一些发达国家的发展经验表明，一国研发强度超过2%之后将保持低速增长。我国若重蹈别国的覆辙，将难以实现到2020年研发强度达2.5%的目标。从2006年至今的发展情况来看，我国的研发强度在突破2%之后或仍将保持较快增长，有望提前实现2.5%的目标。

简介：摘要：混凝土是建筑工程中的基础性材料 ,其原材料质量与配合比设计将直接影响到建筑工程质量。针对混凝土原材料检测方法进行了大体分析 ,围绕混凝土配合比和强度预测 层面 ,探讨了混凝土原材料模型试验分析 ,以期为混凝土施工质量提供保障。文中概述了 改变高性能混凝土配合比中的水灰比、石灰石粉掺量和磷渣掺量，通过试验测试混凝土的抗压强度随 3个变量的演变关系，并结合神经网络算法建立混凝土抗压强度预测模型。结果表明高性能混凝土的抗压强度与水灰比成反比例关系， 石灰石粉和磷渣在不同的掺量区间内对混凝土抗压强度的影响为先升高后降低， 基于 SVM的预测模型能够很好地对混凝土抗压强度进行预测。

简介：摘要：现如今，混凝土已经被普遍地应用于公路项目之中，因为集中拌合制作混凝土的优势颇多，比如说计量精准、质量可靠、生态环保等等，再加上越来越多的施工单位对于混凝土的品质要求也在逐步提升，所以纷纷选取集中拌合制作混凝土的方式，然后再将这些混凝土转移至施工现场。较之于其他现场拌制混凝土的方法，因为混凝土统一拌制工厂距离浇筑施工位置的间隔较远，所以不得不采用专门的运输车进行运输，而且集中拌制混凝土对于实际的坍落水平、流动水平的要求较高，为了进一步契合正常作业时所需的各方面技术标准，提升混凝土的品质水平，所以相关的工作人员需要设计出契合集中拌制混凝土的最佳配合比。值得注意的是，在制作混凝土的费用中，原材料占据总费用的六成以上，所以注重优化配合比具有很强的现实价值。

简介：摘要混凝土抗压强度是保证混凝土工程质量最重要的检验指标，然而混凝土抗压强度的检验评定通常是在浇筑后28d进行的，即使试验结果不能满足规定强度，混凝土强度也不能提高。因此混凝土抗压强度早期预测具有重要研究意义。本文应用神经网络技术建立了混凝土强度预测模型，并将预测结果与实验室测试结果进行对比较。研究表明神经网络在预测混凝土的抗压强度方面有较高的精确度，将该技术应用于混凝土配合比设计，有助于保证混凝土工程质量。

简介：阐述了人工神经网络模型的基本原理，建立了混凝土强度人工神经网络预测模型，通过试验证实了该模型的可靠性。

简介：摘要：

简介：文章以2000～2006年福建省R＆D投入强度作为原始数据，采用灰预测理论建立数列灰预测GM（1,1）模型，然后应用此模型对福建省2008年的R＆D投入强度进行预测并得出预测结果：福建省2008年为1．1073。经检验模型预测精度高达95．57％，拟合度很好。最后，文章结合福建省的实际情况对上述实证研究结论产生的原因进行分析，并提出相应的政策思考。

简介：摘要：无损检测是评估现场混凝土结构强度的重要手段之一，其不会对现有混凝土结构造成破坏，也比较经济。回弹法和超声波检测法是常用的混凝土抗压强度无损检测方法。本文总结了这两种无损检测方法的原理和对测试结果的影响因素，同时也简述了人工智能在预测混凝土强度的研究进展。与破坏性检测方法相比，回弹法与超声波检测法最主要的缺点是测试推算的抗压强度不够准确。针对上述问题，本文介绍了一种基于人工智能的原位混凝土抗压强度测试方法，能有效提高混凝土强度推算的准确度。

简介：本文在分析福建省历年R＆D强度及特征的基础上．构建了R＆D强度的灰色预测模型和增长型曲线外推模型，并利用它们构建了组合预测模型，同时以全国平均水平为依据构建了预警系统，得到2008—2010年的R＆D强度预测值分别为1．0321％、1．1186％、1．2115％，预警结果3年都是巨警。结果表明，福建省的R＆D强度在2010年达不到1．7％的水平，这与福建省“十一五”R＆D投入强度的既定目标相去甚远。随后，文章提出了福建省实现“十一五”科技投入强度目标的条件要求，为政府制订和调整科技投入政策提供参考。

简介：

简介：[摘 要]影响混凝土强度的因素比较多，而水胶比是其中最重要的因素，通过测定混凝土水胶比可预测混凝土硬化后抗压强度。将混凝土拌合物通过多级筛分，经高温烘干检测其含水量，再经过温度对质量的影响、实测水胶比与理论差值修正，可计测得混凝土水胶比，将测得水胶比代入水胶比-抗压强度标准曲线中查得预测抗压强度，或是将测得水胶比代入回归方程中计算得出预测抗压强度。通过此方法预测混凝土抗压强度，可较快速筛查出不合格混凝土，可大大降低不合格混凝土浇筑成构筑物造成的巨大安全风险，降低后期维修或结构加强费用。

简介：摘要:本文根据常用混凝土材料、外加剂、配合比、施工工艺及养护条件，分析不同强度等级混凝土强度随龄期变化特点以及7d龄期与28d龄期混凝土强度相关性。通过测量7d龄期混凝土超声波速和回弹值，根据建立的超声回弹测强曲线预测7d早龄期混凝土强度并由此对28d龄期混凝土标准强度进行了推定，应用结果表明能较好符合实际。

简介：为了优化混凝性能，降低水泥行业的能耗，试图用部分秸秆灰代替水泥来制备混凝土。本文通过实验研究了菜籽灰分混凝土的抗拉和抗压性能。得到了秸秆灰质量分数和水胶比对秸秆灰混凝土抗拉性能的影响。例如，当秸秆灰质量分数增加时，混凝土的拉伸和压缩性能得到改善。处于下降趋势；当水胶比过大时，混凝土的机械性能急剧下降。同时，提出了秸秆灰混凝土的拉伸性能与抗压性能之间的线性函数关系及混凝土轴压强度的计算公式，并与其他混凝土抗压强度公式进行了比较。利用小波神经网络预测方法，引入随机函数，训练实验数据采样，然后预测数据并与实验数据进行比较，计算误差，并用预测数据验证本文提出的拉伸压力公式。最终试验结果表明，当秸秆灰置换用量为10％时，秸秆灰混凝土的劈裂强度下降25％，抗压强度下降8％；当替代剂量为20％时，抗压强度下降31％。

简介：摘 要：为更精确高效地实现沥青混合料劈裂强度值的有效预测，本研究综合考虑沥青混合料劈裂强度的影响因素，以集料的碱性指标，油石比指标，孔隙率指标以及饱和度指标四项关键指标为基础，以机器学习框架下的卷积神经网络算法为数值手段，建立了大数据驱动模式下的沥青混合料劈裂强度的预测模型，并利用该模型对不同控制指标条件下的沥青混合料劈裂强度进行了有效预测。利用所建立的预测模型对不同指标组合条件下的沥青混合料劈裂强度指标进行预测，其预测结果和实际测试结果十分接近，相对误差均低于0.05，表明所提出模型不仅具有较高的精度特征，且可有效地识别并耦合各输出变量之间的交互作用。该预测模型可为沥青混合料配比设计以及其力学性能的优化提供一定的理论和技术手段支撑。

简介：

简介：为了提高混凝土抗压强度预测精度，利用改进果蝇优化算法（IFOA）优化RBF神经网络的参数Spread值，建立IFOA-RBF预测模型用于混凝土抗压强度预测。模型以UCI数据库中的ConcreteCompressiveStrength数据集为例，以每立方混凝土中的水泥、高炉矿渣粉、粉煤灰、水、减水剂、粗集料和细集料的含量以及置放天数为网络输入，混凝土抗压强度值作为网络输出，进行仿真测试，并将结果与参考文献中的其它方法比较。结果表明：优化后的RBF网络既体现了广泛映射能力，又明显地提高了网络的泛化能力。验证了IFOA-RBF模型在混凝土抗压强度预测中的有效性。

简介：利用弯曲振动法测取了纤维板的比动态弹性模量E／P、声辐射阻尼系数√E/P^3、声阻抗√Ep及、√E/p、Ep等振动参数，并利用回归方法分析了这些参数与静曲强度的相关性．结果表明：以纤维板的声阻抗（或Ep）为单变量与静曲强度建立的一元线性回归，回归效果较好，可适用于纤维板静曲强度的预测，