简介:摘要:深度学习是机器学习的一个子领域,它试图模拟人脑神经网络的工作原理,从大量数据中自动学习和提取有用的特征。本文旨在探索深度学习在混凝土强度和损伤预测中的可行性和优势。我们收集混凝土的各种特性数据,并对其进行预处理。然后,我们设计并训练一个深度卷积神经网络(DCNN)模型来预测混凝土的强度和损伤。最后,我们对模型进行评估,并对其预测性能进行讨论。结果表明,我们的模型在测试集上达到了95%的准确率和90%的召回率,优于传统的方法,证明了深度学习是预测混凝土强度和损伤的有效工具。
简介:摘要:石化企业为节省能源所采用的一个主要办法是管道隔热,隔热设计不但关系到能源的使用效率,还深刻影响着管线内部流体的流动,是化工工艺设计需要考虑的关键课题。本文介绍了管道隔热材料的选择原则,管道隔热设计的基本原则,管道隔热计算方法等,并分别研究各种因素对管道隔热层厚度的影响。