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重组加工是提高低强度木材结构性能的重要手段,以杨木重组加工的单板层积材为研究对象,从受力方式、承压方向及增强方法等方面研究了高湿状态下单板层积材的全表面、局部表面及尽端局部表面横纹承压性能。结果表明:湿环境对杨木单板层积材横纹承压性能影响较大,湿环境下其全表面横纹承压性能为干环境下的33%;杨木单板层积材横纹承压性能主要与其承压位置与承压方向有关,局部横纹承压时受到承压面周围木材纤维的支持作用显著,承压面平行于单板层时其局部承压强度最高,在干燥环境下,分别是尽端局部及全表面横纹承压强度的1.2倍和1.4倍。单板层积材结构是导致不同承压方向横纹承压性能差异的主要原因,承压面垂直于单板层时,单板层积材易过早发生分层或屈曲破坏。湿环境下单板层积材含水率较高材质较软,自攻螺钉支持作用明显,有助于改善其承压性能。杨木单板层积材横纹承压强度对环境湿度较为敏感,在工程应用时应保持环境干燥并使承压面平行于单板层。 相似文献
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现有流形学习算法在学习人脸数据时,假设所有数据点位于单一低维嵌入流形之上,当数据点实际分布在不同的流形上时,单流形假设就会影响数据真实空间结构。为此提出一种基于多邻域保持嵌入(multiple neighborhood preserving embedding, M-NPE)的学习算法来发现不同类别数据在不同维度的低维嵌入空间中分布的多流形结构。首先,单独学习不同类别数据的流形,得到反映其本质特征的流形;再通过遗传算法搜索每个流形的最优维数;最后依据最小重构误差分类器对样本分类。在Extended Yale B和CMU PIE这2个大型人脸库上实验结果验证了该算法的有效性。 相似文献
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