简介:摘要:深度学习是机器学习的一个子领域,它试图模拟人脑神经网络的工作原理,从大量数据中自动学习和提取有用的特征。本文旨在探索深度学习在混凝土强度和损伤预测中的可行性和优势。我们收集混凝土的各种特性数据,并对其进行预处理。然后,我们设计并训练一个深度卷积神经网络(DCNN)模型来预测混凝土的强度和损伤。最后,我们对模型进行评估,并对其预测性能进行讨论。结果表明,我们的模型在测试集上达到了95%的准确率和90%的召回率,优于传统的方法,证明了深度学习是预测混凝土强度和损伤的有效工具。
简介:摘 要:本研究着重探讨电气智能网络在面临复杂故障时,基于深度学习技术的诊断及修复策略。围绕电气智能网络的作用与挑战,本文梳理了其工作特征,并深入分析了当前深度学习理论在故障检测领域的应用原理及发展趋势。通过具体案例分析,本文详细演示了深度学习模型在故障数据挖掘、特征识别及问题解决中的有效性与准确性。通过将理论研究与实际案例紧密结合,本文提出了一系列具有创新性的故障诊断与修复方法,旨在提升电气智能网络在故障应对中的自动化与智能化水平。本文的结论进一步验证了深度学习技术在电气智能网络故障处理中的应用潜力和实践价值,对于推动电气领域的智能化进程具有重要意义。
简介:摘要:本文主要探讨了建筑施工的相关问题,并详细介绍了建筑施工中存在的一些难点和瓶颈,同时提出了一些有效的解决方案。
简介:摘要 燃气冷热电三联供和地源热泵深度耦合系统,实现了二者在运营模式上的互补,提高了能源利用率,降低了环境危害,经济性也显著提升。但目前耦合系统往往只是利用各自供能特点进行并联,调峰运行,未能实现真正意义上的耦合。本文选择了淮安某国际酒店项目,模拟优化建筑全年逐时负荷,并根据能源系统配置原则,进行配置选型,对比分供系统,就系统用能合理性、环保性能以及负载率变化时系统各项指标的变化情况等进行了研究。
简介:摘要 燃气冷热电三联供和地源热泵深度耦合系统,实现了二者在运营模式上的互补,提高了能源利用率,降低了环境危害,经济性也显著提升。但目前耦合系统往往只是利用各自供能特点进行并联,调峰运行,未能实现真正意义上的耦合。本文选择了淮安某国际酒店项目,模拟优化建筑全年逐时负荷,并根据能源系统配置原则,进行配置选型,对比分供系统,就系统用能合理性、环保性能以及负载率变化时系统各项指标的变化情况等进行了研究。
简介:摘要:为了在碳中和政策的推行下对烟废气作出严格控制,需要得到各大企业的配合,并且在此过程中还应该针对上述问题给予重视,严格按照国家相关规定进行废气处理,并且满足实际排放需求,尽可能优化生态环境,让人们有一个良好的环境可以进行居住。绿色化也是各个企业所需遵循的发展原则,更是行业与资源环境之间的良性发展,优质的互动为我国企业的发展提供了有力支持,更让企业整体生产质量有所提升,基于此面对国家环保的新标准,我国应该加快治理速度,实现新标准、新要求,共同为国家的健康发展作出铺垫,在国家经济提升的基础之上,优化自然环境,确保各个行业可以紧跟时代发展和发展战略内容,以此推动各方面建设,实现需求。
简介:摘要:水泥混凝土是一种在工程建设中占有十分重要地位的材料,混凝土碳化是混凝土建筑物普遍存在的问题,碳化诱发混凝土结构钢筋锈蚀、导致混凝土耐久性下降的现象已成为工程界的共识。因此,必须十分重视形成混凝土碳化的因素和降低混凝土碳化的措施。本文结合实际工程项目,重点对引起混凝土碳化的混凝土密实度和混凝土养护方面进行分析,并根据具体情况提出了降低混凝土碳化深度的措施。从混凝土配合比设计优化、增加现场振捣人员,改进振捣工艺、更换损坏振捣器,调整振捣位置等方面提高混凝土的密实度。从制定养护责任人及奖惩管理办法,改善现场养护条件等方面提升混凝土的养护效果。通过上述措施,取得了良好的社会效应和经济效益。也为今后同类型的混凝土碳化深度的控制提供了参考。