1) B-E-L model
B-E-L模型
2) E/E/L model
E/E/L模型
1.
A closed Eulerian/Eulerian/Lagrangian mathematical model(E/E/L model) for simulating gas-liquid-solid three-phase local flow was established by combining Two Fluid Model(TFM) and District Element Method(DEM).
采用基于双流体模型与粒子分散模型相结合的方法 ,建立了一个用于描述气液固三相湍流流动的Eulerian/Eulerian/Lagrangian模型 (简称E/E/L模型 ) 。
3) E-B model
E-B模型
1.
Comparison of Duncan s E-ν and E-B models;
邓肯E-ν模型与E-B模型的比较
2.
In order to simulate the practical characteristic of a earth mass,Dengken-zhang Model(namely E-B Model) is formed on the basis of the second development of APDL language which is provided by ANSYS,and is used in the engineering computation of the earth-rockfill dam in Tongluojing Reservoir of Shenzhen City.
利用ANSYS提供的APDL语言二次开发平台编制相应的程序建立土体的邓肯张模型(简称E-B模型),以模拟土体的实际特性,并应用到深圳铜锣径水库风化土心墙石渣坝的实际工程计算中。
3.
It can attain the accurate and reliable shear strength index and parameters of the E-B model.
试验成果表明:1%~3%置换率的"砂井",对加速三轴试样的饱和、固结排水和孔压消散等过程起到了显著的效果,试验效率提高了2~3倍,但对应力应变基本无影响;从无孔样到有孔样,c值具有离散性,φ值依次增加,但变化幅度不大;试样周边、顶底粘贴滤纸条,再结合试样内部钻孔灌砂,是改善三轴试验排水路径的一种科学合理的、有效简便的好方法,能够获得准确、可靠的抗剪强度指标和E-B模型参数。
4) B-L model
B-L模型
1.
At the same time, these fields are simulated with B-L model, J-K90A and J-.
本文还给出采用B-L模型,J-K90A及J-K92模型的数值计算结果。
2.
However, because of a hypothesis in B-L model differs from reality, this paper expands the primary linearity city hypothesis to pla.
以供给受限模型(Supply-restriction model)为基础, 从最大化土地主效用出发,Brueckner与Lai提出了城市最优增长控制模型(简称B-L模型)。
5) B-C-E model
B-C-E模型
6) E-B model parameters
E-B模型参数
1.
A new research method for sensitivity analysis is presented from the view of closed relationship between stability and deformation,which takes the E-B model parameters effecting on dam deformation into analysis of dam slope stability,to solve some problems existed in the sensitivity analysis of dam slope stability for embankment dam including core dam.
同时结合心墙坝工程实例,研究其上、下游坝壳及心墙土石料E-B模型参数对于坝体应力应变及坝坡稳定的敏感性。
补充资料："泛魔"识别模型
一种以特征分析为基础的图像识别系统。1959年B.塞尔弗里吉把特征觉察原理应用于图像识别的过程，提出了"泛魔"识别模型。这个模型把图像识别过程分为不同的层次，每一层次都有承担不同职责的特征分析机制,它们依次进行工作,最终完成对图像的识别。塞尔弗里吉把每种特征分析机制形像地称作一种"小魔鬼"，由于有许许多多这样的机制在起作用，因此叫做"泛魔"识别模型。这一模型的特点在于它的层次的划分。
"泛魔"识别模型系统的图像识别共有4个层次(见图)。第一层是执行最简单任务的"映象鬼"，它们只是记录外界的原始形象,正像视网膜获得外界刺激的映象;然后由"特征鬼"进一步分析这个映象。在分析过程中，每个特征鬼都去寻找与自己有关的图像特征。例如，在识别英文字母时，每个特征鬼负责报告字母的一种特征及其数量，如垂直线、水平线、斜线、直角、锐角，不连续曲线和连续曲线等；再由"认知鬼"接受特征鬼的反应，每个认知鬼都从特征鬼的反应中寻找与自己负责识别的图像有关的特征,发现了这种特征时,它就"叫喊"，发现的特征越多，"叫喊"声越大;最后,"决策鬼"根据许多"认知鬼""叫喊"声的大小，选择叫喊声最大的"认知鬼"的反应作为所要识别的图像。
例如在识别字母R时,"映象鬼"先对R进行编码,把信息传递给"特征鬼"作进一步加工,这时会有5个"特征鬼"分别报告图像所包括的一条垂线、两条水平线，一条斜线,3个直角和一条不连续曲线。然后许多"认知鬼"则根据所报告的这些特征及其数量来识别是否是自己负责的字母。这时D、P、R鬼都会有反应，但P鬼只有 4个特征与其符合,并有一特征（斜线）与其不符合；D鬼只有3个特征与其符合,并有两个特征（斜线、直角）与其不符合；只有R鬼有5个特征与其符合,而且这5个特征又包括了R的全部特征，所以R鬼的叫喊声最大，因此"决策鬼"就很容易地作出选择R的决定。
"泛魔"识别模型对于相似的图形也可以分辨，不致混淆；对于失真的图形,如字母的大小发生变化时,识别也不致发生困难。以特征分析为基础的"泛魔"识别模型是一个比较灵活的图像识别系统。它可进行一定程度的学习，如"认知鬼"可逐渐学会怎样解释与它所负责的字母有关的各种特征；它还可以容纳具有其他功能的鬼。这个系统现在也被用来描述人的图像识别过程。
"泛魔"识别模型系统的图像识别共有4个层次(见图)。第一层是执行最简单任务的"映象鬼"，它们只是记录外界的原始形象,正像视网膜获得外界刺激的映象;然后由"特征鬼"进一步分析这个映象。在分析过程中，每个特征鬼都去寻找与自己有关的图像特征。例如，在识别英文字母时，每个特征鬼负责报告字母的一种特征及其数量，如垂直线、水平线、斜线、直角、锐角，不连续曲线和连续曲线等；再由"认知鬼"接受特征鬼的反应，每个认知鬼都从特征鬼的反应中寻找与自己负责识别的图像有关的特征,发现了这种特征时,它就"叫喊"，发现的特征越多，"叫喊"声越大;最后,"决策鬼"根据许多"认知鬼""叫喊"声的大小，选择叫喊声最大的"认知鬼"的反应作为所要识别的图像。
例如在识别字母R时,"映象鬼"先对R进行编码,把信息传递给"特征鬼"作进一步加工,这时会有5个"特征鬼"分别报告图像所包括的一条垂线、两条水平线，一条斜线,3个直角和一条不连续曲线。然后许多"认知鬼"则根据所报告的这些特征及其数量来识别是否是自己负责的字母。这时D、P、R鬼都会有反应，但P鬼只有 4个特征与其符合,并有一特征（斜线）与其不符合；D鬼只有3个特征与其符合,并有两个特征（斜线、直角）与其不符合；只有R鬼有5个特征与其符合,而且这5个特征又包括了R的全部特征，所以R鬼的叫喊声最大，因此"决策鬼"就很容易地作出选择R的决定。
"泛魔"识别模型对于相似的图形也可以分辨，不致混淆；对于失真的图形,如字母的大小发生变化时,识别也不致发生困难。以特征分析为基础的"泛魔"识别模型是一个比较灵活的图像识别系统。它可进行一定程度的学习，如"认知鬼"可逐渐学会怎样解释与它所负责的字母有关的各种特征；它还可以容纳具有其他功能的鬼。这个系统现在也被用来描述人的图像识别过程。
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