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Abstract ：
本发明涉及一种拉索预应力补偿装置及其安装方法。该装置安装在既有建筑拉索的一端，包括第一支撑板、第二支撑板和伸缩件，第一支撑板与既有建筑拉索连接，第二支撑板与既有结构部件连接，伸缩件设在第一支撑板和第二支撑板之间，其一端与第一支撑板连接固定，另一端与第二支撑板连接固定；记忆合金组件，包括多根形状记忆合金拉索，一端锚固于第一支撑板，另一端锚固于第二支撑板；索力测试组件，安装在既有建筑拉索上；升温组件，安装在多根形状记忆合金拉索上。本发明提出的拉索预应力补偿装置可以在不增加原结构负担的情况下完成对既有建筑拉索的预应力补偿，补偿速度快、施工空间要求小，为满足改造要求提供了新思路和新方法。
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| GB/T 7714 | 孙国军 , 肖硕 , 吴金志 et al. 一种拉索预应力补偿装置及其安装方法 : CN202410277964.4[P]. | 2024-03-12 . |
| MLA | 孙国军 et al. "一种拉索预应力补偿装置及其安装方法" : CN202410277964.4. | 2024-03-12 . |
| APA | 孙国军 , 肖硕 , 吴金志 , 薛素铎 , 李雄彦 , 薛宇 . 一种拉索预应力补偿装置及其安装方法 : CN202410277964.4. | 2024-03-12 . |
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Abstract ：
针对在线模块化神经网络难以实时有效划分样本空间,提出一种改进的在线自适应模块化神经网络.首先,基于距离与密度实时更新样本局部密度及RBF神经元中心,实现样本空间在线划分;然后,将子网络模块数根据划分样本空间的个数进行自适应增减,每个子网络模块对属于对应样本空间的样本进行学习;最后,集成模块对子网络模块的输出结果进行集成,输出最终结果.针对在线梯度下降法要求样本有足够的随机性问题,提出一种具有固定记忆的在线梯度下降法对网络进行在线学习.通过对典型非线性时变系统及污水处理过程中出水氨氮浓度进行预测,验证了该模块化神经网络能够实时有效地更新RBF神经元中心,并减少学习过程中子网络模块不必要的增减,且...
Keyword ：
固定记忆 模块化神经网络 时变系统 在线梯度下降 自适应 局部密度
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| GB/T 7714 | 郭鑫 , 李文静 , 乔俊飞 . 一种改进的在线自适应模块化神经网络 [J]. | 控制与决策 , 2020 , 35 (07) : 1597-1605 . |
| MLA | 郭鑫 et al. "一种改进的在线自适应模块化神经网络" . | 控制与决策 35 . 07 (2020) : 1597-1605 . |
| APA | 郭鑫 , 李文静 , 乔俊飞 . 一种改进的在线自适应模块化神经网络 . | 控制与决策 , 2020 , 35 (07) , 1597-1605 . |
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