JG/T 579-2021 建筑装配式集成墙面检测

建筑装配式集成墙面是指由集成墙面板和/或功能模块及装饰线条、卡扣等配件集成,在工厂制作、现场安装的装饰性室内墙面制品,分为金属集成墙面板,竹木塑集成墙面板,石塑集成墙面板,陶瓷集成墙面板,木质集成墙面板等面材。

JG/T 579-2021 建筑装配式金属集成墙面测试介绍:

测试项目

测试方法

涂层厚度

GB/T 4957

阳极氧化膜厚度

GB/T 4957

覆膜厚度

GB/T 4957

光泽度差

GB/T 9754

铅笔硬度

GB/T 6739

涂层附着力

GB/T 9286

覆膜剥离力

LY/T 1279

金属板与保温板粘接性能

GB/T 23932

耐人工气候老化

GB/T 16422.2

耐污染性

JG/T 463

燃烧性能

GB 8624

甲醛释放量

GB/T 17657

总挥发性有机化合物TVOC

HJ 571

重金属含量

GB/T 26125

耐撞击性能

GB/T 14155

吊挂力

JG/T 579

JG/T 579-2021 建筑装配式竹(木)塑集成墙面测试介绍:

测试项目

测试方法

竹木纤维含量

LY/T 2554

弯曲强度

GB/T 17657

尺寸稳定性

GB/T 17657

邵氏硬度

GB/T 2411

吸水厚度膨胀率

GB/T 17657

表面耐划痕

GB/T 17657

维卡软化温度

GB/T 1633

附着力

GB/T 9286

剥离力

LY/T 1279

耐人工气候老化

GB/T 16422.2

耐污染性

JG/T 463

燃烧性能

GB 8624

氯乙烯单体

GB/T 4615

甲醛释放量

GB/T 17657

总挥发性有机化合物TVOC

HJ 571

重金属含量

GB/T 26125

耐撞击性能

GB/T 14155

吊挂力

JG/T 579

JG/T 579-2021 建筑装配式石塑集成墙面测试介绍:

测试项目

测试方法

吸水率

GB/T 17657

吸水厚度膨胀率

GB/T 17657

加热后尺寸变化率

GB/T 24508

弯曲强度

GB/T 17657

落球冲击

GB/T 17657

附着力

GB/T 9286

剥离力

LY/T 1279

耐人工气候老化

GB/T 16422.2

耐污染性

JG/T 463

燃烧性能

GB 8624

氯乙烯单体

GB/T 4615

甲醛释放量

GB/T 17657

总挥发性有机化合物TVOC

HJ 571

重金属含量

GB/T 26125

耐撞击性能

GB/T 14155

吊挂力

JG/T 579

JG/T 579-2021 建筑装配式陶瓷集成墙面测试介绍:

测试项目

测试方法

吸水率

GB/T 17657

拉伸粘接强度

JG/T 579

抗冲击

JG/T 579

耐污染性

JG/T 463

燃烧性能

GB 8624

可溶性重金属铅

HJ/T 297

可溶性重金属镉

HJ/T 297

反射性核素内照射指数

GB 6566

放射性核素外照射指数

GB 6566

甲醛释放量

GB/T 17657

总挥发性有机化合物

HJ 571

耐撞击性能

GB/T 14155

吊挂力

JG/T 579

JG/T 579-2021 建筑装配式木质集成墙面测试介绍:

测试项目

测试方法

胶合强度

GB/T 15104

弯曲强度

GB/T 17657

2h吸水厚度膨胀率

GB/T 17657

耐人工气候老化

GB/T 16422.2

耐污染性

JG/T 463

燃烧性能

GB 8624

氯乙烯单体

GB/T 4615

甲醛释放量

GB/T 17657

总挥发性有机化合物TVOC

HJ 571

重金属含量

GB/T 26125

耐撞击性能

GB/T 14155

吊挂力

JG/T 579

相关标准:

GB/T 36140-2018 装配式玻纤增强无机材料复合保温墙体技术要求

JC/T 2505-2019 装配式建筑 预制混凝土楼板

JC/T 2504-2019 装配式建筑 预制混凝土夹心保温墙板

JG/T 570-2019 装配式铝合金低层房屋及移动屋

(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)与多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性与实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度与效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤与NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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