GB 36246-2018 中小学合成材料面层运动场地检测

合成材料面层是指铺装在沥青混凝土或水泥混凝土等基础层上的高分子合成材料层,按照使用功能分为田径产地,球类场地和其他活动场地,按照材料形态分为现浇型面层、预制型面层和人造草面层。

GB 36246-2018中小学合成材料面层运动场地物理机械性能

测试项目

测试方法

厚度

GB/T 22517.6

GB 36246

冲击吸收

GB 36246

垂直变形

GB 36246

抗滑值

GB 36246

拉伸强度

GB/T 10654

拉断伸长率

GB/T 10654

阻燃性能

GB/T 14833

草丝拉断力

GB 36246

单簇草丝拔出力

QB/T 1090

人工气候老化

GB/T 16422.2

无机填料含量

GB 36246

高聚物含量

GB/T 14837.1

GB/T 14837.2

GB 36246-2018中小学合成材料面层中有害物质限量和气味

测试项目

测试方法

DBPBBPDEHP总和

GB 36246

DNOPDINPDIDP总和

GB 36246

18种多环芳烃总和

GB 36246

苯并芘

GB 36246

短链氯化石蜡

GB 36246

MOCA

GB 36246

TDIHDI总和

GB 36246

MDD

GB 36246

可溶性铅

GB 36246

可溶性镉

GB 36246

可溶性铬

GB 36246

可溶性汞

GB 36246

TVOC

GB 36246

甲醛

GB 36246

GB 36246

甲苯,二甲苯和乙苯总和

GB 36246

二硫化碳

GB 36246

气味

GB 36246

相关标准:

BS EN 14904:2006 运动场地表面-多用途运动室内-规范

GB/T 14833-2020合成材料运动场地面层

GB/T 20239-2015体育馆用木质地板

JC/T 2337-2015 PVC运动地板

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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