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黄凯
作品数:
16
被引量:11
H指数:2
供职机构:
长安大学
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发文基金:
国家自然科学基金
陕西省科技统筹创新工程计划项目
国家教育部博士点基金
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相关领域:
建筑科学
交通运输工程
机械工程
自动化与计算机技术
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合作作者
颜建强
长安大学
康军
长安大学
李都厚
长安大学
段宗涛
长安大学
李威
长安大学
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受剪承载力
机构
16篇
长安大学
作者
16篇
黄凯
5篇
李威
5篇
段宗涛
5篇
李都厚
5篇
康军
5篇
颜建强
3篇
黄华
3篇
吴涛
3篇
陈柘
2篇
韩毅
2篇
刘伯权
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高阳
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2016
3篇
2015
1篇
2014
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一种城市出租车乘客出行特征可视化分析方法
一种城市出租车乘客出行特征可视化分析方法,包括:步骤一、提取出租车GPS数据并进行数据清洗;获取出租车的上客点和下客点并聚类;步骤二、利用轨迹压缩算法对清洗后的出租车GPS数据进行压缩,提取轨迹特征点;步骤三、进行可视化...
段宗涛
陈柘
牛丹丹
朱依水
康军
李都厚
黄凯
颜建强
李威
文献传递
基于神经网络的钢筋混凝土节点抗剪计算
被引量:2
2015年
建立了基于多层前馈神经网络的钢筋混凝土梁柱节点受剪承载力计算模型。同时,结合MATLAB程序,完成了国内外94个构件的试验结果与我国GB50010-2010、ACI-ASCE 352等现有规范计算结果及BP-ANN计算结果的对比研究。研究表明:经神经网络模型所得计算结果与试验值吻合良好,离散程度较小,且较各国规范建议的设计方法的计算结果更接近试验值。因此,该神经网络模型可用于计算及预测钢筋混凝土梁柱节点的受剪承载力。
刘伯权
高佳明
刘喜
黄华
黄凯
关键词:
钢筋混凝土
梁柱节点
受剪承载力
一种面向JSON的网页模块化设计及其异步加载方法
本发明公开了一种面向JSON的网页模块化设计及其异步加载方法,HTML网页布局及网页元素被封装成不同的JSON对象,这些JSON对象相对独立又可以嵌套定义,从而可以方便实现网页的模块化设计及动态修改;使用JSON对象表示...
康军
高阳
段宗涛
李都厚
葛建东
江华
黄凯
颜建强
李威
文献传递
一种在线式实时短时间交通流预测方法
本发明提出了一种在线式实时短时交通流预测方法,对LS‑SVM模型中Lagrange乘子向量的求解过程进行了简化,提出了利用滑动时间窗口的移动来控制新数据样本的加入和旧数据样本的移除,滑动时间窗口中数据样本更新后,仅通过向...
康军
段宗涛
陈柘
李都厚
葛建东
江华
黄凯
颜建强
李威
文献传递
一种车载轻质高压金属氢化物复合式储氢罐
本发明设计了一种车载轻质高压金属氢化物复合式储氢罐,包括一个罐体状金属内衬,在金属内衬外缠依次绕有纤维增强层和外层纤维缠绕层;在金属内衬两端分别设有左右端塞,在罐体内腔设有多个沿罐体轴向间隔布置导气金属隔离过滤板,在相邻...
韩毅
殷凡青
姜良超
李传友
程吉鹏
黄凯
文献传递
一种在线式实时短时间交通流预测方法
本发明提出了一种在线式实时短时交通流预测方法,对LS‑SVM模型中Lagrange乘子向量的求解过程进行了简化,提出了利用滑动时间窗口的移动来控制新数据样本的加入和旧数据样本的移除,滑动时间窗口中数据样本更新后,仅通过向...
康军
段宗涛
陈柘
李都厚
葛建东
江华
黄凯
颜建强
李威
文献传递
一种车载轻质高压金属氢化物复合式储氢罐
本发明设计了一种车载轻质高压金属氢化物复合式储氢罐,包括一个罐体状金属内衬,在金属内衬外缠依次绕有纤维增强层和外层纤维缠绕层;在金属内衬两端分别设有左右端塞,在罐体内腔设有多个沿罐体轴向间隔布置导气金属隔离过滤板,在相邻...
韩毅
殷凡青
姜良超
李传友
程吉鹏
黄凯
基于遗传算法优化BP神经网络的车道保持辅助系统研究
随着汽车工业的高速发展,LKAS作为汽车主动安全技术的一种越来越受到人们的关注。本文研究了基于遗传算法优化BP神经网络的车道保持辅助系统,并对车道偏离预警等相关算法进行了研究,设计了基于遗传算法优化的BP神经网络车道保持...
黄凯
关键词:
遗传算法
BP神经网络
文献传递
基于不等高梁梁底加腋的梁柱节点布筋结构
本实用新型公开了一种基于不等高梁梁底加腋的梁柱节点布筋结构,包括布设在梁柱节点内的竖向钢筋骨架和横向钢筋骨架,横向钢筋骨架布设于横梁内;横梁为不等高梁且其包括高梁和低梁,低梁为底部垂直加腋的加腋梁,加腋梁的腋高C2为高梁...
吴涛
张玉
刘全威
黄凯
黄华
邢国华
文献传递
纯电动汽车电池管理系统控制策略的研究
被引量:1
2018年
对于纯电动汽车,电池管理系统对整车动力性、续航里程等性能起着重要作用。文章通过对门限逻辑控制策略开发过程的分析,找出了其存在的不足,并对其进行优化。进而以某汽车为研究对象建立了整车模型,对优化结果进行仿真分析。
王宏朋
黄凯
邱焕尧
关键词:
纯电动汽车
电池管理系统
控制策略
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