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基于RBF神经网络模型的砂土液化震陷预估法 总被引:1,自引:0,他引:1
以我国海城地震、唐山地震和日本新漏地震中建筑物地基的液化震陷实测资料为基础,地震动方面选取地震烈度,,上部结构特征方面选取基底压力P、基础类型r、宽深比BD。和建筑物的长高比L/H,地基土方面选取土的相对密度Dr、上覆非液化土层厚度Da、地下水位dw,共8个影响建筑物地基震陷的主要因素作为神经网络模型的输入参数,地基震陷量与液化土层的深度之比SD作为神经网络模型的输出,采用径向基函数神经网络模型建立建筑物地基的液化震陷预估模型,并利用该模型建立了因素影响趋势线,通过对该神经网络模型的建立、运行和检验,得到了各因素对砂土液化引起的地基震陷量大小的若干影响规律。 相似文献
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为了更快速直观地监视、分析和评估故障后电网的安全运行状态,提出了基于径向基函数(radical basis function,RBF)神经网络和主成分分析法(principal component analysis,PCA)的评估模型。利用带衰减因子的吸引力传播(affinity propagation,AP)聚类算法选择RBF神经网络中心和隐含层节点数,同时提出了扩展的电网运行状态安全评估指标,利用越限指标权重和指数阶数避免了安全评估的遮蔽现象,利用主成分分析选取RBF神经网络的输入矢量特征,最后通过IEEE-30节点仿真算例验证了所提模型的有效性。 相似文献
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硫酸生产中废钒催化剂回收工艺研究 总被引:2,自引:0,他引:2
采用H2SO4浸取、NH4HSO3还原、NH4NO3氧化、KOH精制的方法回收废钒催化剂中的V2O5。实验结果表明,还原反应的最佳条件为:n(NH4HSO3)/n(V2O5)=1.10,还原反应温度90℃,还原反应时间2.0h。氧化反应的最佳条件为:n(KOH)/n(VO^+)=1.10,氧化反应温度60℃,液固比8,氧化反应时间60min。该方法V2O5回收率达90.3%以上,V2O5纯度达82%以上。 相似文献
510.
《四川环境》2021,40(4)
针对河道疏浚底泥采用电渗脱水时能耗高、脱水时间长,不利于其工程应用推广的问题。采用自制的钙基聚合硫酸铁(Ca PFS)对起始含水率为68%±0.5%的河道底泥进行调理后电渗脱水,重点考察了调理反应时间对脱水速率、电极电流、泥饼电阻及脱水能耗的影响。结果表明:添加Ca PFS调理反应10 h,采用20 V的垂直电场进行脱水时,(75±3) min泥饼脱水即达到终点,此时底泥含水率由68%±0.5%降至59.8%±1.6%,脱水速率为(0.38±0.06) g/min,脱水能耗为(118.7±2.4) k Wh/t滤液,未Ca PFS调理时,脱水能耗为(156±3.5) k Wh/t滤液、达到终点脱水时间为(110±2) min。分析脱水过程电化学行为与泥饼脱水关系可发现,当Ca PFS加入后,Ca和Fe共同作用压缩颗粒表面双电层促进了颗粒再聚集,减少了颗粒间空隙,从而迫使自由水渗出。可见,Ca PFS的调理有效缩短底泥电渗脱水时间、提高脱水能效,为电渗脱水技术在河道底泥治理工程中的应用与推广提供了理论与技术的支撑。 相似文献