竖向承载力分析
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砂卵石地基中挖孔桩单桩竖向承载力的可靠性分析
为了使挖孔桩设计由定值设计法过渡到概率极限状态设计法,适应基础规范改革的需要,对沈阳城区36根人工挖孔桩试桩的承载力特征值的无量纲随机变量进行统计分析。通过无量纲随机变量的极限状态方程和校准法,对人工挖孔桩的竖向承载力进行了可靠性研究。研究结果表明:挖孔桩承载力特征值的试计比服从对数正态分布,荷载效应比和荷载组合形式对可靠指标的影响较大。挖孔桩承载力特征值的目标可靠指标可根据不同荷载组合调整取值,抗力概型分布对可靠指标的影响相对较小。该研究成果对辽宁省地方地基基础规范中挖孔桩设计的改革提供了重要参考价值和指导意义。
统计分析
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2024-10-29
焊接空心球节点承载力分析与计算公式
利用 ANSYS 9.0 软件对焊接空心球节点进行承载力模拟分析,揭示了球节点在拉压载荷作用下壳体的弹塑性应力和变形分布规律,并确定了破坏区域的具体位置。基于焊接空心球节点的拉伸失效机理,建立了球节点塑性失效破坏的三维应力状态分析模型,并对球体-焊缝-钢管一体化结构在复杂应力状态下的极限承载力进行研究。应用极限状态计算理论推导出焊接空心球节点抗拉承载力计算公式。同时,结合空心球节点受压破坏机理分析和试验数据统计分析,采用多变量线性回归方法,建立了球节点受压承载力计算公式。数据结果表明,所提出的空心球节点承载力计算公式具有较高的精度。
统计分析
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2024-05-29
基于混凝土井壁的极限承载力模糊随机模型研究
为提高地下结构工程中深土井筒支护的安全可靠性,本研究以两淮矿区深厚冲积层井壁为基础,通过钢筋混凝土井壁模型试验,分析了混凝土抗压强度、厚径比和配筋率对井壁极限承载力的影响。利用大数据挖掘和模糊随机模型,研究了材料性能、几何参数和计算模式的不确定性分布,优化了传统算法,提出了改进后的大数据挖掘井壁极限承载力模糊随机模型,适用于实际地下工程中的不确定特性。
数据挖掘
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2024-08-31
2012年矩形截面框架柱双向受剪承载力公式的可靠性评估
利用JC法对66根矩形截面钢筋混凝土框架柱的双向受剪承载力进行统计分析,确定《混凝土结构设计规范》(GB50010-2010)中关于矩形截面框架柱双向受剪承载力公式的可靠性指标β。随后,将规范中计算的可靠性指标β与三折线法和最小体积用钢量法的对应指标进行比较。研究结果表明,规范中计算的β值大于3.7,达到了要求。相比其他两种方法,规范所计算的β值更高,显示出在计算矩形截面框架柱双向受剪承载力时的更高可靠性。
统计分析
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2024-08-08
高能级强夯置换地基承载特性大型载荷板试验研究
为探究高能级强夯置换地基的承载特性,对12000 kN·m高能级强夯置换地基进行了大型载荷板试验。试验采用7.1 m×7.1 m的大型载荷板进行静载试验,并在载荷板下的夯墩、夯间土中埋设土压力计,同时在载荷板四周设置隆起变形监测点和测斜管,以监测加载过程中的土压力变化和地基变形情况。
试验结果表明,强夯置换形成的置换墩承担了总荷载的50%以上,且主夯墩墩土承担荷载的比例约为1:1。载荷板施加的荷载对附近土体隆起变形的影响范围约为板宽的1倍。
统计分析
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2024-06-01
Matlab代码分析日期分析
定义数据分析是搜集信息、提取有用信息形成结论、辅助决策过程。数据分析步骤包括:明确目的、设计数据采集、数据清洗储存、数据分析形成业务报告、作出判断采取行动。数据分析广泛应用商业决策、生活中如买房投资等方面。数据分析岗位职责包括商业信息挖掘、数据流程指标设计、数据产品设计、商业问题量化分析、数据看板检测、数据平台研发运维升级、数据建模整理、算法平台构建等。任职要求包括熟练数据分析技术工具使用、逻辑分析能力、书面表达能力、沟通表达能力。
Matlab
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2024-07-29
方差分析与回归分析
估计水平均值:ȳi = μ, i = 1, 2, ..., r
估计主效应:yi - y, i = 1, 2, ..., r
估计误差方差:MS. = S^2 / r
统计分析
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2024-05-15
ANN模型结果分析回归分析
ANN模型结果分析问题:哪个模型更适合本项研究? A B 1 0
数据挖掘
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2024-07-18
问卷分析详细版-SPSS回归分析与信度效度分析
本次调查研究共收集问卷XXX份,剔除无效问卷XX份,问卷有效率XXX%。本次调查研究共设置21道题,其中人物画像设置6题(1-6题),两道多选题(7-8题),量表题13道(9-21题),量表题包含四个维度。在定量分析之前,通过描述性统计分析对人物画像进行分析。(此部分可加入差异分析,如卡方分析、方差分析等方法,但未做)。一般而言,完整的分析常用的是探索性因子分析与验证性因子分析,但在很多不严格的研究中,会使用KMO来验证效度。严格来说,KMO不够严谨,不建议直接使用,推荐进行探索性因子分析与验证性因子分析(后期出文章模板),如果要求不严格,也可以直接使用KMO分析。
统计分析
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2024-11-05
聚类分析与因子分析差异
聚类分析:分类观察变量,将共性变量分组,减少变量数量,无新变量生成。
因子分析:选择综合变量,反映原始数据结构,产生新变量。
算法与数据结构
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2024-05-26