JC/T 2675-2022 硫酸钡防辐射板检测

硫酸钡防辐射板是指以重晶石粉、水泥、水合理配制构成,用纤维材料、原木纸浆或其他材料增强,经成型、养护制成。

JC/T 2675-2022硫酸钡防辐射板检测项目

测试项目

测试方法

外观质量

GB/T 7019

尺寸偏差

GB/T 7019

抗折强度

GB/T 7019

抗冲击强度

GB/T 1043.1

表观密度

GB/T 7019

含水率

GB/T 7019

干缩率

GB/T 7019

湿涨率

GB/T 7019

燃烧性能

GB 8624

比铅当量

JC/T 2675

相关标准:

JG/T 396-2012 外墙用非承重纤维增强水泥板

ASTM C1288-23 纤维水泥基层板(涂装板)

ASTM C1186-22 纤维水泥平板

EN 12467-2018 纤维水泥平板材

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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