GB/T 41919-2022 人造石建筑板材检测

GB/T 41919-2022人造石建筑板材检测

人造石是指以不饱和聚酯树脂或热塑性高分子聚合物、水硬性水泥或两者混合物为粘接剂,以天然石材或废弃石材碎料或天然石英石或氢氧化铝粉或如碎陶瓷、碎玻璃、碎镜子等不同种类的添加物为主要骨料,经粘合搅拌混合、真空加压、振动成型、凝结固化等工序加工而成的石材。

GB/T 41919-2022人造石建筑板材测试:

测试项目

测试方法

外观

GB/T 41919

尺寸

GB/T 41919

莫氏硬度

JC/T 908

巴氏硬度

GB/T 3854

吸水率

GB/T 35160.1

弯曲性能

GB/T 35160.2

压缩强度

GB/T 35160.3

耐磨性

GB/T 35160.4

剪切强度

JC/T 2535

线性热膨胀系数

JC/T 908

色牢度与老化性能

GB/T 41919

耐污染性

JC/T 908

落球冲击

GB/T 41919

防滑性

JC/T 3524

相关标准:

TCSBZ 011-2019无机型人造石

EN 15388-2020 台面人造石

JCT 908-2013人造石

EN 15285-2008人造石

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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