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公开(公告)号：CN119427537A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411713723.6
申请日：2024-11-27
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种3D打印混凝土流变性能调控方法，包括以下步骤：S1：制备混凝土打印浆料；所述混凝土打印浆料包括以下重量份组分：水泥熟料75‑100份，骨料75‑125份，矿物掺合料0‑25份，混凝土外加剂0‑1份，水25‑40份；S2：将混凝土打印浆料输入加压碳化搅拌器内，密封后通入CO2；S3：当CO2气压为0.05‑0.5MPa时进行加压碳化搅拌，即可得到具有高可建造性的混凝土材料。与现有技术相比，本发明在3D打印混凝土浆料前对混凝土浆料进行加压碳化搅拌处理，可以有效促进混凝土材料从具有高工作性能向具有高可建造性转变，解决了混凝土材料在运输泵送和打印时流变性能上的矛盾。同时，本发明能够消纳部分高CO2含量的工业废气，能够进一步降低3D打印建筑的碳排放。
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公开(公告)号：CN102779281B
公开(公告)日：2014-10-22
申请号：CN201210208434.1
申请日：2012-06-25
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种在地磁感应器上基于支持向量机的车型识别方法，具体步骤如下：通过地磁感应器采集需识别的车型波形数据；将波形提取为若干数值化的特征，筛选出有效数据，并将特征规范化；根据提取的特征进行多层特征选择，挑选出最优特征组合；建立基于聚类支持向量机的车型分类算法，并采用微粒群算法优化分类函数中的参数；建立二叉树分类模式，训练每个分类节点上的分类器，建立完整的分类决策树；输入待识别车型地磁感应波形，获得对其的识别结果。本发明建立了一种波形特征提取与选择的模式，同时采用的基于支持向量机的分类算法以及微粒群优化算法，均大大提高了机器学习的效能，使其能够快速准确地识别车型。
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公开(公告)号：CN102779281A
公开(公告)日：2012-11-14
申请号：CN201210208434.1
申请日：2012-06-25
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种在地磁感应器上基于支持向量机的车型识别方法，具体步骤如下：通过地磁感应器采集需识别的车型波形数据；将波形提取为若干数值化的特征，筛选出有效数据，并将特征规范化；根据提取的特征进行多层特征选择，挑选出最优特征组合；建立基于聚类支持向量机的车型分类算法，并采用微粒群算法优化分类函数中的参数；建立二叉树分类模式，训练每个分类节点上的分类器，建立完整的分类决策树；输入待识别车型地磁感应波形，获得对其的识别结果。本发明建立了一种波形特征提取与选择的模式，同时采用的基于支持向量机的分类算法以及微粒群优化算法，均大大提高了机器学习的效能，使其能够快速准确地识别车型。
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