简介：根据2013年全国大学生数学建模比赛C题中某古塔4年的观测数据，给出了确定古塔各层中心位置的通用方法，建立了最优化模型，用Lingo软件求得4次测量的古塔的各层中心坐标。以斜率、曲率、投影、均方差、拟合等知识为基础，对倾斜度、弯曲度、扭曲度三个指标进行定义，结合使用Excel和Matlab软件对古塔变形情况进行量化分析，最后根据得到的数据对古塔的变形趋势进行预测。

简介：俄语简单句的模型是从俄语简单句的结构和语义中抽象出来的，由以词法和句法形式表达的述体和述体配价所制约的成素组成的句法样板，这个样板具有自己的结构模式和语义结构，并且根据这一样板可以生成最低限度的语法完整、信息独立的现实的非扩展句。

简介：摘要本文阐述了几种经典的沉降预测分析模型，之后通过实测观测数据进行案例分析得出不同预测模型的优缺点不同，灰色系统预测模型所需的原始数据较少，但其抗干扰能力较弱；时间序列模型需要大量的原始数据才能得到良好的预测效果；卡尔曼滤波模型则具有较好的可靠性。

简介：本文根据神经网络的基本原理，利用实测数据建立了用于大断面隧道收敛变形预测的BP神经网络模型。基于神经网络的预测模型具有预测精度高，使用方便灵活，适合于复杂系统的特点，是解决隧道变形预测问题的一种崭新途径。

简介：摘要：采用逐步回归模型进行大坝变形监测，可以评价大坝工作状态以及发现大坝异常。通过给定变量集求出逐步回归模型的系数后通过建立的模型得到大坝位移，用以监测和预测大坝变形。以纳子峡为例，利用大坝变量集运算得出的水压分量、温度分量、时效分量建立逐步回归模型，得出大坝位移变量模型。

简介：回归分析是大坝安全监测统计模型的核心,测值粗差的存在使回归参数变异,造成统计模型一定程度上失真,所以在回归分析中必须对其进行处理.本文采用稳健估计的思想,根据残差大小对监测值进行赋权迭代计算,使常规统计模型具有抗差性.将稳健估计的思想应用于某工程实例分析,发现与常规统计模型相比,稳健统计模型能够有效抵抗粗差对模型参数求解结果的影响,并能较好反映水压、温度和时效等效应量的影响。

简介：摘要GPS变形监测是以GPS技术为依托，多种相关学科为理论依据而进行相关监测任务的工作方法。与传统的测量方法相比，具有诸多优点，能够很好的满足现代测量的需求。因此在形变监测和精密工程测量领域得到了广泛应用。主要的工作任务包括外业数据采集、内业数据处理、形变结果分析与预测等。

简介：基于线性黏弹性理论（LVE）推导出沥青混料在动态蠕变实验中的变形预估模型.然后,将线性黏弹性变形预估模型和实验结果对比,分析说明了线性黏弹性预估模型的不足.最后,为了提高预估准确性,对线性黏弹性预估模型进行了修正,使其具有与沥青混合料变形特性相符的非线性特性,并用实验数据对修正模型进行了验证.结果表明,线性黏弹性变形预估模型无法模拟沥青混合料的永久变形的非线性特性,而修正变形预估模型可以准确地预测动态蠕变实验中变形的全过程以及永久变形.说明了所提出的修正方法可以有效地提高线性黏弹性变形预估模型的准确性,该修正模型可以为沥青路面的车辙预估提供指导.

简介：针对基坑监测数据存在非平稳、非线性等问题，本文采用了一种基于集合经验模态分解 ( EEMD ) 、粒子群 ( PSO ) 和支持向量机（ SVM ）预测模型。该模型利用 EEMD 将原始的基坑监测数据分解为代表发展趋势的趋势分量和一些平稳的波动分量，进而利用粒子群算法优化的支持向量机对各分量进行建模预测，最后对各预测分量进行叠加重构得到最终的预测结果。实验结果表明：相较与传统 的 SVM 、 PSO-SVM 预测模型， EEMD-PSO-SVM 预测模型能有效提高基坑变形的预测精度。

简介：

简介：摘要：在现代社会，科学技术的发展取得了巨大的进步，许多高技术和高技术的产物越来越多地走进了我们的生活当中，同时，许多高技术也被运用到了工程和建筑之中，由于地铁工程所处的地层及周边环境复杂多样，同时，难以预测要想更好地建造地铁车站，做好对基坑的变形监控就显得特别重要。因此，对基坑进行变形预测成为一项必不可少的工作。本文通过具体的工程实践，对地铁车站基坑的预测的布设和数据处理进行了讨论，综合分析了地铁车站基坑预测的整个流程，从而保证了基坑和基坑周边的建筑设施的相对安全。

简介：摘要：以某建筑物基坑观测数据为例，开展了小波及粒子群优化的BP神经网络预计模型的研究。使用小波阈值去噪方法对实际观测时间序列进行去噪处理，对小波去噪前后的数据进行BP神经网络预测模型预测处理并与粒子群优化的BP神经网络预测模型预测数据进行对比分析，结果表明粒子群优化的BP神经网络预测模型预测精度较高。

简介：胖胖，你这次为参加学校的“废物利用展”准备了什么作品啊？如果衣服都能埘废纸制作就好了，这样可以节省很多资源呢。

简介：摘要：校企产学合作是培养高职人才的有效途径。根据“三引领”、“三同步”的办学模式，从人才培养模式创新、基于工作过程的教学内容的设计、课程教学情境的设置等方面阐述了织物CAD课程的改革思路，旨在提高学生的应用能力。

简介：松下加入负离子织物开发据日本纤研新闻报导，日本松下电器与日本一家矿石研究所合作，共同开发出一种在“静置”条件下源源不断产生负离子的织物。

简介：“刚之至极，为柔。柔生和谐，和谐为大美。”在没有窗帘、地毯、坐垫、靠垫等各种织物的修饰前，游艇就是一个充斥着木头、金属和玻璃钢的刚硬世界，但是人们对于家的感觉理应是温暖的，柔软的，试想当你疲惫不堪的时候，绝不会想躺在坚硬的红木沙发上，让冰冷的木头触碰你的肌肤和骨骼。只有那些柔软的织物才能让身体的每个部位放松，给予你充分的享受，让时光也随之变得缓慢而柔软。

简介：为了分析单个晶粒变形行为对微成形的影响,将自由表面的晶粒看作单晶体构建晶体塑性模型。基于率相关晶体塑性理论,考虑试样尺寸、初始晶体取向及其分布,分析微圆柱体墩粗变形中尺寸效应机理。结果表明,流动应力随着试样尺寸的减小而明显减小,晶体取向的分布对试样流动应力具有显著影响,并随着塑性变形的进行而减小。由于单晶体的各向异性,在试样表层发生了明显的非均匀变形,这将导致表面粗糙度的增加,小尺寸试样则更加明显。过渡晶粒的存在使得晶粒各向异性对表面形貌的影响减小。模拟结果得到了实验验证,这表明所建立的模型适合于以尺寸依赖性、流动应力分散性和非均匀变形为特点的微成形工艺分析。

简介：基于传统GM（1，1）模型的建模理论，结合建筑物的变形特点，采用实时动态GM（1，1）模型，并辅以残差对模型进行修正，即将动态预报与残差修正相结合，形成基于残差改正的动态GM（1，1）模型。实际算例表明，基于残差修正的动态GM（1，1）模型，能顾及参数的时变性，可显著改善GM（1，1）模型的拟合及预报精度。

简介：在分析传统模型建模的不足的基础上,介绍了一种实时引人新信息的等维灰数和等维新息递补动态预测方法。根据某广场变形监测数据,首先建立GM（1,1）模型,再用灰色理论的方法,分别建立等维灰数和等维新息递补模型,并根据实际观测数据,讨论最佳建模维数,最后将3个模型预测效果进行对比。结果表明,与原始的灰色GM（1,1）模型相比,等维动态方法建立了一种数据之间的动态关系,特别是实测值的加入,能够有效提高模型精度,获得良好的预测效果,是一种既方便又可靠的变形分析方法。

简介：地震残余变形是评价土石坝抗震安全性能的重要指标,作为土石坝筑坝材料的粗粒土的残余变形特性又是抗震安全评价的基础。本文在国内外有关研究进展进行分析和评述的基础上,考察了诸如密度、颗粒级配、固结应力状态、动荷载幅值和排水条件等因素对土石料残余变形特性的影响,指出土的应力历史、颗粒级配、几何形状及母岩强度以及排水条件等影响因素研究资料还很缺乏,还有待开展研究;对目前几个应用较为广泛的残余变形模型以及存在问题进行了分析,并提出了进一步改进的建议。