规范jgj231-2010

时间: 2023-05-14 11:03:42 浏览: 198
jgj231-2010是《钢筋混凝土结构工程施工质量验收规范》的缩写。该规范是我国建筑行业的重要标准之一,主要针对钢筋混凝土结构工程施工质量验收方面进行规定和要求。 该规范包括了钢筋混凝土结构工程施工过程中的各个环节,如施工前的材料检查和预处理、钢筋的加工和安装、混凝土的配合与施工、结构构件的安装、支撑与固定、钢筋混凝土结构的预应力和紧张等等。 该规范的实施可以有效地保证钢筋混凝土结构工程施工的质量和安全,并且有助于提高工程质量的监督和管理水平。它不仅对建筑施工人员的素质要求高,也能提高建筑业的整体水平。同时,它还有助于促进建筑结构设计和施工技术的革新和发展。 总之,jgj231-2010规范对于保证我国建筑行业的规范化管理和提升工程质量至关重要。建筑企业应该严格遵守相关规定,认真落实,确保任何工程质量问题都能及时得到发现和解决。同时,建筑人员也应该加强自身的职业技能和素质,不断提升工程质量的监督和管理水平。
相关问题

jgj231-2010盘扣脚手架规范pdf

《JGJ231-2010盘扣脚手架规范》是盘扣脚手架相关的国家标准文件,详细规定了盘扣脚手架的设计、施工、使用和检验等方面的要求。该文件的发布,不仅为盘扣脚手架的使用提供了科学规范,更加保障了施工现场人员的安全。 该规范文件主要内容包括:盘扣脚手架的材料、搭设、拆除、使用、检查和维护等方面的规定。其中重点强调了脚手架的组装、使用和拆除的安全性,要求所有参与脚手架施工的工作人员必须经过专业培训,并且持证上岗。同时,规范文件还明确规定了盘扣脚手架各构件的材质、尺寸、承载力等要求,确保了脚手架的结构稳定性和安全可靠性。 此外,该文件还指出了盘扣脚手架的应用范围和适用条件。只有在合适的工程环境和施工条件下,盘扣脚手架才能发挥其最大的作用,保障施工人员安全,提高工程质量。 综上所述,JGJ231-2010规范文件的出台,无疑将为盘扣脚手架的安全施工和应用提供强有力的保障和指引。对于从事建筑施工的人员和脚手架设施供应商,建议认真阅读并遵守该规范,确保建筑工程的安全和质量。

博物馆建筑设计规范 jgj66-2015

《博物馆建筑设计规范 jgj66-2015》是中国国家质量监督检验检疫总局和国家标准化管理委员会制定的博物馆建筑设计标准文件。该标准文件共分为六章,包括总则、规划条件、建筑基本条件、建筑设计条件、景观设计条件和施工与验收条件。 该标准文件的目的是为了规范博物馆建筑设计的各项条件,保证博物馆建筑的安全性、实用性、美观性和环保性。其中,规划条件章节规定了博物馆的选址条件和规划范围;建筑设计条件章节规定了博物馆建筑的基本要求和设计指导;景观设计条件章节则规定了博物馆周边环境的设计要求。 该标准文件还在施工与验收条件章节规定了博物馆建筑的施工要求和验收标准,确保博物馆建筑的质量和工程进度。 《博物馆建筑设计规范 jgj66-2015》的出台,不仅促进了博物馆建筑的规范化和标准化,也有助于推动博物馆事业的发展。博物馆作为文化艺术的代表和历史文化的保存者,其建筑设计的合理性和质量直接关系到文化传承与展示的效果。因此,该标准文件的实施,将有力保障博物馆事业的可持续发展。

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1.0.1为在民用建筑电气设计中更好地贯彻执行国家的技术经济政策,做到安全可靠、技术先进、经济合理、维护管理方便,并注意美观,制定本规范。 1.0.2本规范适用于城镇新建、改建和扩建的单体及群体民用...
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def ObjFun(x,y,beta): # 目标函数 """ Logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: loss value """ n = x.shape[0] p = x.shape[1] pred = 1 / (1 + np.exp(-np.dot(x, beta))) pred = np.clip(pred, 1e-15, 1 - 1e-15) # 将预测值限制在一个很小的区间内 ObjVal = -np.sum(y * np.log(pred) + (1 - y) * np.log(1 - pred)) / n return ObjVal

好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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