[转载] 全本张广泰——第六回 大爷起歹心 白犬换广泰

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(1)通过实验监测大体积混凝土在水化过程中的温度变化,获取实际温度场数据; (2)利用数值模拟软件建立大体积混凝土模型,分析不同因素对温度场分布的影响规律; (3)基于实验和模拟结果,结合理论分析,确定控制水化热温度场的关键参数; (4)将研究成果应用于实际工程,验证其有效性 1. 毕业论文格式和内容应符合《长沙理工大学毕业论文撰写规范》要求,做到内容完整、排版工整、数据可靠、结构合理,具体见教务处和土建学院网站; 2. 毕业论文工作均需独立、按进度、全面完成;所有文档一律用计算机进行处理。 3、撰写完成本科毕业论文《大体积混凝土水化热温度场分布规律及其控制参数的研究》,论文字数不少于20000字。 4、制作研究成果展示 PPT,能够清晰、简洁地向他人介绍本课题的研究内容、方法、成果和应用价值,具备良好的展示效果和沟通能力 5. 通过毕业论文的实践,理论联系实际,独立完成设计,不断提高分析问题和解决问题的能力;学习科研论文的撰写;了解专业动态。 6. 遵守纪律,遵守校纪、校规。严谨负责,实事求是,刻苦钻研,相互协作,勇于创新。 1、毕业论文《大体积混凝土水化热温度场分布规律及其控制参数的研究》。 2、水化热计算分析报告 中文文献 1、王利波,王铁成,李义龙等:《大体积混凝土水化热温度场数值模拟及开裂风险分析》,《混凝土》,2014 年第 10 期。 2、彭成佳,陈爱玖,刘尚蔚等:《大体积混凝土温度场及应力场仿真分析》,《人民黄河》,2015 年第 4 期。 3、杨医博,莫海鸿,王恒昌等:《大体积混凝土温度场实时监测及数值模拟》,《混凝土》,2015 年第 10 期。 4、刘杰,李悦,董天文等:《大体积混凝土水化热温度场的有限元分析》,《沈阳建筑大学学报 (自然科学版)》,2016 年第 1 期。 5、王新敏,赵华,刘德军等:《大体积混凝土水化热温度场与应力场仿真分析》,《铁道建筑》,2016 年第 4 期。 6亚鹏,彭刚,王干峰等:《大体积混凝土浇筑期温度场数值模拟及参数分析》,《水电能源科学》,2017 年第 3 期。 7、周茗如,田帅,天文等:《大体积混凝土温度场分布规律及裂缝控制研究》,《混凝土》,2017 年第 4 期。 8、董天文,李悦,刘杰等:《考虑冷却水管作用的大体积混凝土水化热温度场分析》,《岩土力学》,2017 年第 S2 期。 9、王利波,王铁成,李义龙等:《基于 ABAQUS 的大体积混凝土水化热温度场与应力场耦合分析》,《建筑结构学报》,2018 年第 2 期。 10、周志军,董天文,李悦等:《大体积混凝土水化热温度场分布规律的试验研究》,《沈阳建筑大学学报 (自然科学版)》,2018 年第 3 期。 11、刘军,勤,李卓球等:《大体积混凝土水化热温度场的多场耦合数值模拟》,《混凝土》,2019 年第 3 期。 12、王博,彭刚,王干峰等:《大体积混凝土浇筑期温度场的时空分布规律及预测模型》,《水利学报》,2019 年第 4 期。 13、广泰,赵小龙,田明阳等:《大体积混凝土水化热温度场数值模拟及温控措施研究》,《铁道科学与工程学报》,2020 年第 1 期。 14、刘冬,李悦,董天文等:《大体积混凝土水化热温度场及应力场的三维数值模拟》,《沈阳建筑大学学报 (自然科学版)》,2020 年第 4 期。 15、陈柯宇,董天文,李悦等:《大体积混凝土水化热温度场的智能预测与控制研究》,《混凝土》,2021 年第 4 期。 英文文献 1、Li, Chun-Qing; Wang, Yuan-Zhang; Zhang, Lei et al:《Study on Temperature Field and Thermal Stress of Mass Concrete considering the Influence of Cooling Pipes》,《Advances in Materials Science and Engineering》,2014. 2、Zhao, Xudong; Jin, Feng; Guo, Shaohua:《Analysis of Temperature Field and Thermal Stress of Mass Concrete in High-Rise Buildings》,《Applied Mechanics and Materials》,2014. 3、Wang, Y. Z.; Zhang, L.; Li, C. Q. et al:《Research on Temperature Field Distribution and Crack Control of Mass Concrete》,《Key Engineering Materials》,2015.
03-13
内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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