77、建筑材料标准规范解读

建筑材料标准规范解读

在建筑领域,各类材料的标准规范至关重要,它确保了材料的质量和适用性,保障了建筑工程的安全与稳定。下面将详细介绍几种常见建筑材料的相关标准规范。

带刺铁丝网的检测与规范

带刺铁丝网的质量检测有着明确的规定。在涂层质量复测方面,如果复测样本中超过两根单股钢丝不符合相关要求,或者任何一个复测样本的涂层质量低于规定值的75%,那么该复测所代表的整批产品将被拒收。对于断裂强度复测,只要有任何一个复测样本未达到规定的最小断裂强度值,这批样本所代表的整批产品也会被拒收。在倒刺间距、倒刺长度和总长度的重新检查中,如果任何一个样本线轴不符合规定尺寸的公差要求,将另外选取两个线轴进行检查,若这两个线轴中仍有不符合要求的,整批产品将被拒收。

在检验方面,除非采购订单或合同另有规定,制造商负责执行本规范中规定的所有检验和测试要求。制造商可以使用自己或其他合适的设施进行检验和测试,除非在下单时被买方否决。买方在认为有必要确保材料符合规定要求时,有权进行本规范中规定的任何检验和测试。

当材料不符合本规范要求时,应予以拒收,并及时书面通知制造商或供应商。若制造商或供应商对测试结果不满意,可要求重新检验。此外,制造商也可以选择对每个线轴的样本进行测试,仅拒收涂层质量或断裂强度不符合要求的线轴,而非整批拒收。

在认证方面,当采购订单或合同有规定时,制造商或供应商应向买方提供材料按照本规范制造、抽样、测试和检验并符合要求的证明,以及测试结果报告。

包装和标记方面,除非另有规定,包装、标记和装运装载应符合ASTM A 700标准。对于美国政府直接采购或直接发货的情况,当指定为A级时,保存、包装和装箱应符合MIL - STD - 163的

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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