1) Q2 algorithm
Q2算法
2) P-Q2 plot
P-Q2图
1.
This paper introduces the concept of P-Q2 plot and discusses the application of P-Q2 rules in zinc alloy diecasting especially the guiding function on the hand of properly setting feed system's dimensions.
介绍了P-Q2图(P为金属压力,Q为金属流量)的概念,并讨论了PQ2规则在锌合金压铸中的应用,尤其是其在合理设置浇注系统尺寸方面的指导作用。
3) Q2-24 Well
Q2-24井
1.
Bit Optimizing Experimental Study on Q2-24 Well;
Q2-24井钻头优选试验研究
4) Q2 loess
Q2黄土
1.
The uniaxial compressive test results of Q2 loess in various water content in Xi an show the strain-stress relationships of Q2 natural loess is strain-soften type.
通过西安地区不同含水量的Q2黄土的单轴无侧限压缩试验研究表明,Q2原状黄土的单轴应力应变关系呈强软化型,峰值强度前曲线近似呈线形,峰值强度后的指数型应力应变关系可以用含损伤变量的线弹性本构方程描述。
2.
The variation of interior structure of unsaturated natural Q2 loess in triaxial tests was monitored instantaneously,quantitatively and nondestructively by means of computerized tomography(CT) technology.
利用和CT机配套的多功能土工三轴仪,对非饱和原状Q2黄土在三轴剪切过程中内部结构的变化进行了动态、定量和无损地量测,得到了屈服硬化土样内部结构演化的CT图像和相应的CT数据,从细观上解释了屈服硬化过程。
3.
In order to study the rheological characters of Q2 loess,the indoor uniaxial and triaxial creep tests under different pressure of Q2 loess with different water contents in Xi\'an are carried out,the uniaxial and triaxial creep curves and tress-train isochronous curves are presented.
为了研究Q2黄土的流变特性,对西安地区不同湿度的Q2黄土进行了室内单轴蠕变试验和不同围压下的三轴蠕变试验,得到了不同湿度Q2黄土的单轴、三轴蠕变曲线和应力-应变等时曲线。
5) Q2 value
Q2因子
6) Q_2 and Q_3 loess
Q2和Q3黄土
1.
On the basis of the uniaxial compressive test and routine triaxial test results of Q_2 and Q_3 loess,the features of strain-stress curves of Q_2 and Q_3 loess are compared.
通过对Q2和Q3黄土的单轴压缩和常规三轴试验研究,对两种黄土单轴压缩曲线和CU剪切的应力应变曲线特征进行分析比较,探讨了两种黄土应力应变本构模型。
补充资料：BP算法
分子式：
CAS号：
性质：又称逆推学习算法，简称BP算法，是1986年鲁梅哈特(D. E. Rumelhart)和麦克莱朗德(J. L. McClelland)提出来的。用样本数据训练人工神经网络(一种模仿人脑的信息处理系统)，它自动地将实际输出值和期望值进行比较，得到误差信号，再根据误差信号从后(输出层)向前(输入层)逐层反传，调节各神经层神经元之间的连接权重，直至误差减至满足要求为止。反向传播算法的主要特征是中间层能对输出层反传过来的误差进行学习。这种算法不能保证训练期间实现全局误差最小，但可以实现局部误差最小。BP算法在图像处理、语音处理、优化等领域得到应用。
CAS号：
性质：又称逆推学习算法，简称BP算法，是1986年鲁梅哈特(D. E. Rumelhart)和麦克莱朗德(J. L. McClelland)提出来的。用样本数据训练人工神经网络(一种模仿人脑的信息处理系统)，它自动地将实际输出值和期望值进行比较，得到误差信号，再根据误差信号从后(输出层)向前(输入层)逐层反传，调节各神经层神经元之间的连接权重，直至误差减至满足要求为止。反向传播算法的主要特征是中间层能对输出层反传过来的误差进行学习。这种算法不能保证训练期间实现全局误差最小，但可以实现局部误差最小。BP算法在图像处理、语音处理、优化等领域得到应用。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条