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11.
神经网络在海水腐蚀预测中的应用   总被引:1,自引:1,他引:1  
根据我国材料自然环境腐蚀网站长期以来积累的海水腐蚀数据,采用BP人工神经网络算法,建立了碳钢及低合金钢的海水腐蚀预测模型.该模型以合金成分、环境因素为输入参数,以平均腐蚀速率为输出参数.以碳钢、低合金钢的17种钢种在青岛、厦门、榆林海水腐蚀试验站16年腐蚀数据建模.选定A3钢与10CrCuSiV在以上三地16年的腐蚀数据为验证样本.结果表明该网络具有良好的预测精度,能够正确反映海水环境腐蚀性因素及金属材料腐蚀暴露时间与其腐蚀速率的关系,用于碳钢及低合金钢在海洋全浸环境中的腐蚀预测.  相似文献   
12.
基于关系数据库和面向对象程序设计理论建立了生命周期评价数据库系统。通过综合分析生命周期评价数据,根据生命周期评价数据的数据类型,将数据分为产品评价数据、产品档案数据、基础材料数据和影响评价基础数据,相应的设计了4个数据库。运用关系数据库理论分别对4个数据库建立了物理结构模型。  相似文献   
13.
三槽式切换氧化沟运行工况数学模式及应用   总被引:2,自引:0,他引:2       下载免费PDF全文
三槽式切换氧化沟运行工况呈周期性的变化。根据理论分析,建立了各槽活性污泥浓度变化及相互关系的数学模式,并进行了验证。同时就数字模式在周期程序设置及排泥方式选择时的应用做了说明。  相似文献   
14.
概述了环境审计产生的背景,主要内容,及评价依据,并在分析环境问题的基础上论述了环境审计产生的必然性,具有重要的理论和现实指导意义。  相似文献   
15.
何宁 《环境保护》1990,(11):25-27
一、次数指标在环境统计的应用现状在环境统计分析中,平均指标和相关系数的计算程序及其应用条件可以简述为:若要反映某种现象在具体时间地点条件上的一般水平时,则根据某种现象在不同观测点上同一时间所达到的指标数值,计算出静态平均指标数值。若要反映该种现象在一段时期内所达到的一般水平时,则根据这段时期内的若干个静  相似文献   
16.
对中国城市环境地质工作的思考   总被引:9,自引:1,他引:9  
本文回顾了国内外城市地质工作的发展历程,阐述了中国城市地质工人的发展方向和重点工作领域。指出城市地质工作必须服务于城市(城市群,经济开发区)的规划,建设和管理,为城市社会经济可持续发展,减灾防灾提供具有针对性,实用性和超前性的基础地质资料和成果。由于中国城市的规模,性质,自然资源承载力,地质环境特征不同,城市环境地质调查,评价的对象,内容也将有所差异。归纳起来,城市地质的重点工作领域为:城市可持续发展,城市可持续发展的资源开发战略与对策,城市地质环境容量及脆弱性分析。城市地质灾害:城市地质灾害风险,影响面,易损性及对灾害的反应,城市环境变化的地质指标体系,城市环境地质综合研究:城市环境地质调查评价的新理论,新方法,新技术,城市环境地质图纱的编制。数字城市环境地质:GIS平台上的地质空间数据库,城市地质环境动态分析,评价,决策系统和地质灾害预警预报系统。  相似文献   
17.
河流水污染定量研究进展   总被引:1,自引:0,他引:1  
水质模型可定量地反映出水质状况与污染物排放之间的关系,从而为进行水质评价与预测、选择污染控制方案以及制定水质标准和排放污染规定提供可靠的依据.文章从建立模型所采用的数学方法角度出发,较为详细的概述了近年来水质模拟的研究进展,并对确定性模型所存在的问题和河流水质模型的发展趋势做出评价.  相似文献   
18.
本文通过对费马提出的费马大定理的证明过程的叙述,拟向人们展示数学的一种魅力,这种魅力告诉人们一个命题的偶然发现会吸引很多人为之奋斗,在奋斗的过程中会产生许许多多的令人惊奇的成就。  相似文献   
19.
冯凯  徐志胜  桂小玲  王丽 《灾害学》2006,21(2):7-12
可视化灾害数字仿真重构理论研究,不仅可以实现对灾害空间数据进行有效的集成管理和时空分析,而且为灾害的防治、应急管理和工程论证等提供可靠的依据,是解决灾害实验的危险性和不可重复性的最佳途径.本文提出可视化灾害数字仿真重构理论的概念、研究对象和方法,综述该理论所需要涉及多种跨学科的技术支持,提出灾害数字仿真重构理论的实施流程,按照致灾因子孕育、发生以及作用于承灾体形成灾害的过程为线索,建立灾害数字仿真模型的概念化范式.上述工作共同构成灾害数字仿真重构的完整理论体系.  相似文献   
20.
针对北斗导航终端设备开展传统可靠性试验时间长、成本高,难以实现在短期内完成高可靠性指标考核的现状,借鉴加速试验建模技术和相关标准的加速模型参数,进行北斗导航整机可靠性加速建模,设计加速试验剖面和方案,预先评估出北斗导航终端设备的加速因子,通过一组样品即可完成北斗导航的加速试验,实现对北斗导航终端设备高可靠性指标的快速评估。  相似文献   
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