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题名混凝土结构中混凝土剩余工作寿命的计算方法
被引量:3
- 1
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作者
乌云娜
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机构
华北电力大学工商管理学院
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出处
《现代电力》
1999年第4期93-98,共6页
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文摘
探讨和介绍了国外文献中所载的混凝土结构中混凝土剩余工作寿命的各种预测方法, 并对各种方法进行了较详细的综合论述和分析,
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关键词
剩余工作寿命
预测
建筑结构
混凝土结构
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Keywords
concrete,concrete surplus working life,forecast
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分类号
TU37
[建筑科学—结构工程]
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题名电潜泵工作寿命的灰色马尔柯夫模型预测
被引量:1
- 2
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作者
赵淑兰
吴泽兵
汪建华
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机构
西南石油学院
江汉石油学院
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出处
《石油学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
1998年第2期111-116,共6页
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文摘
灰色预测模型和马尔柯夫预测模型是两类应用比较广泛的预测方法,由于处理数据序列的方式不同,它们具有不同的特点。本文根据灰色系统理论,将GM(1,1)灰色预测模型和马尔柯夫预测模型的优点结合起来,形成一个灰色马尔柯夫预测模型。该模型不仅拓宽了灰色预测的应用范围,而且预测结果比其它随机波动性较大的数据列模型的预测结果精确得多。利用该模型对电潜泵工作寿命进行预测,取得了令人满意的效果;结果证明,该方法简单,精度高,实用性强。
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关键词
电潜泵
寿命
灰色系统
马尔柯夫模型
采油泵
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Keywords
electric submersible pump forecasting worklife gray system radom process model
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分类号
TE933.3
[石油与天然气工程—石油机械设备]
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题名临海公路钢桁架桥的寿命评估和维修加固的最优设计
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作者
殷俊
束雪琼
叶小强
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机构
江苏省姜堰市市政工程建设管理处
南京水利科学研究院材料结构所
南京金陵造价咨询事务所有限公司
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出处
《现代交通技术》
2009年第4期42-45,共4页
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文摘
在交通运输快速发展的临海地区,钢桁架桥处于恶劣的海洋大气腐蚀环境下,车辆载重吨位比设计荷载大增,使用频率也提高,并可能遭受船只撞击。针对此类型的桥梁,通过荷载调查和荷载试验,分析其潜在的极限承载能力,评估能否满足现有使用交通荷载要求,如果不能满足,提出相应的限载标准;并计算在当前工况下的损伤度,结合钢材疲劳和构件腐蚀率,预测钢桥的剩余使用寿命,提出合理的维修加固的资金分配模型,使有限的维护资金投入获得最大的效益。
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关键词
钢桁架桥
荷载试验
寿命评估
价值工程
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Keywords
steel truss bridge
load test
work life forecast
value engineering
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分类号
U445.73
[建筑科学—桥梁与隧道工程]
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题名自然环境对发动机寿命预测影响研究
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作者
陆子
谢鑫鹏
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机构
陆军军事交通学院学员旅三营十五连
陆军军事交通学院军用车辆系
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出处
《专用汽车》
2018年第2期96-100,共5页
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文摘
发动机的气缸压力是影响发动机寿命的关键因素,但当车辆运行在不同的地域、气候、工况等环境条件下,发动机的寿命也会有很大差别。分别介绍了发动机测试时的各种使用条件,然后定义了使用条件综合修正系数K,最后通过实车试验确定了不同地域的使用条件综合修正系数K,以供广大读者参考。
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关键词
发动机
寿命预测
使用条件
修正系数
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Keywords
engine
life-span forecast
working condition
modify coefficient
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分类号
U464
[机械工程—车辆工程]
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题名记忆发展神经科学:研究现状与未来展望
被引量:4
- 5
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作者
张钦
孟迎芳
聂爱情
赵鑫
孙猛
刘鑫宇
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机构
首都师范大学心理学院
福建师范大学心理学院
浙江大学心理与行为科学系
西北师范大学心理学院
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出处
《中国科学:生命科学》
CSCD
北大核心
2021年第6期647-662,共16页
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基金
中国科学技术协会学科发展项目(批准号:2018XKFZ03)资助。
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文摘
记忆是人类获得大量知识和技能的关键,是个体适应环境和生存发展的基础.那么,个体的学习记忆表现和神经机制是如何随年龄的增长而变化的呢?围绕这一问题,本文首先对近年来的研究结果进行了总结,特别是针对工作记忆和长时记忆(包括外显记忆和内隐记忆)的成果进行了梳理,指出了该领域面临的主要问题.在此基础上,本文提出了推进我国记忆发展神经科学研究的建议:继续深入研究学习记忆的神经机制,解决领域内关键问题;加强对儿童和老年人学习记忆脑机制的研究;重视纵向研究;建立更全面的脑-行为模型;以及加强应用研究.
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关键词
工作记忆
长时记忆
毕生发展
神经科学
研究展望
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Keywords
working memory
long-term memory
life-span development
neuroscience
research forecast
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分类号
Q189
[生物学—神经生物学]
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