PREC软件：预应力结构设计的关键工具与实战应用

0 下载量 44 浏览量 更新于2024-06-28 收藏 6.68MB PPT 举报
"本资源是一份名为《PREC软件的功能介绍及其在预应力混凝土结构设计中的应用》的PPT，由中国建筑科学研究院建筑工程软件研究所的邵光信所制作。该文档主要针对预应力结构设计的基本概念和PREC软件的特性和应用展开深入讨论。 首先，作者介绍了预应力结构设计的基础，包括预应力混凝土的三种不同理解：一是等效荷载概念，预应力筋通过分解和简化，被视为外部荷载，如预应力筋的曲率和倾角影响的竖向分布力和水平分力，它们共同维持结构的静力平衡；二是强度概念，预应力钢材的高强度使得在预加力下，混凝土与预应力钢材能协同工作，提高整体结构的强度利用率；三是弹性概念，预应力通过内部压力抵消部分使用荷载，形成自平衡系统，提升结构的弹性性能。 接着，文档详细阐述了PREC软件的功能模块，包括但不限于计算分析的依据和流程。PREC软件可能是专门用于预应力结构设计的软件，它可能具备应力分析、几何非线性分析、预应力筋路径优化等功能，有助于设计师精确地模拟和控制预应力效果。 在使用PREC软件设计预应力结构时，文档强调了几个关键注意事项。这可能包括软件操作技巧、输入参数的准确性、预应力效应的准确模拟以及对软件输出结果的合理解读。此外，作者还分享了如何结合实际工程案例，有效地运用PREC软件进行预应力结构设计，以确保设计的可行性和经济性。 这份PPT提供了深入了解预应力结构设计的关键理论和PREC软件在这一领域中的实际应用，对于从事预应力混凝土结构设计的专业人士来说，具有很高的参考价值。"

PREC软件的功能介绍及其在预应力混凝土结构设计中的应用.pptx

2021-11-29 上传
《PREC软件的功能介绍及其在预应力混凝土结构设计中的应用》 预应力混凝土结构设计是一项复杂且精确的工作，其中PREC软件的运用起到了至关重要的作用。本文将深入探讨预应力结构设计的基本概念以及PREC软件在此领域...

PREC软件的功能介绍及其在预应力混凝土结构设计中的应用PPT学习课件.pptx

2021-12-22 上传
【PREC软件的功能介绍及其在预应力混凝土结构设计中的应用】 预应力混凝土结构设计是一个复杂的过程，涉及多个理论概念和技术细节。PREC软件作为一种专业工具，它为预应力混凝土结构设计提供了便利，通过自动化计算...

PKPM预应力操作步骤.pdf

2023-09-22 上传
6.预应力混凝土结构设计软件的使用：在设计预应力混凝土结构时，需要使用相应的设计软件，例如PREC设计软件，来进行计算和模拟。 7.设计要点：在设计预应力混凝土结构时，需要注意设计要点，例如截面尺寸、预应力...

BigDecimal.ZERO 的prec

2024-05-30 上传
在BigDecimal.ZERO中，prec的值为1，因为它表示的是精度为1的整数零。 如果需要使用更高精度的数字，可以通过创建BigDecimal对象并设置其精度来实现。例如，以下代码创建了一个精度为10的BigDecimal对象： ``` ...

Epoch 1 [38.4 s] loss=1.1197 [0.0 s] Epoch 2 [19.6 s] loss=0.7469, map=0.0661, prec@1=0.1755, prec@5=0.0869, prec@10=0.0630, recall@1=0.0252, recall@5=0.0613, recall@10=0.0885, [626.0 s] Epoch 3 [19.7 s] loss=0.5829 [0.0 s] Epoch 4 [19.5 s] loss=0.4982, map=0.0783, prec@1=0.1951, prec@5=0.0974, prec@10=0.0716, recall@1=0.0295, recall@5=0.0714, recall@10=0.1039, [628.0 s] Epoch 5 [23.9 s] loss=0.4435 [0.0 s] Epoch 6 [20.7 s] loss=0.4032, map=0.0830, prec@1=0.1894, prec@5=0.1039, prec@10=0.0767, recall@1=0.0295, recall@5=0.0772, recall@10=0.1125, [599.4 s] Epoch 7 [60.0 s] loss=0.3728 [0.0 s] Epoch 8 [29.7 s] loss=0.3487, map=0.0854, prec@1=0.1919, prec@5=0.1065, prec@10=0.0782, recall@1=0.0295, recall@5=0.0790, recall@10=0.1147, [588.8 s] Epoch 9 [27.3 s] loss=0.3271 [0.0 s] Epoch 10 [23.7 s] loss=0.3083, map=0.0888, prec@1=0.2027, prec@5=0.1109, prec@10=0.0806, recall@1=0.0316, recall@5=0.0831, recall@10=0.1180, [570.3 s] Epoch 11 [30.1 s] loss=0.2936 [0.0 s] Epoch 12 [25.7 s] loss=0.2786, map=0.0883, prec@1=0.1951, prec@5=0.1079, prec@10=0.0796, recall@1=0.0306, recall@5=0.0807, recall@10=0.1172, [576.2 s] Epoch 13 [50.6 s] loss=0.2659 [0.0 s] Epoch 14 [35.1 s] loss=0.2540, map=0.0918, prec@1=0.2033, prec@5=0.1119, prec@10=0.0825, recall@1=0.0321, recall@5=0.0841, recall@10=0.1213, [574.4 s] Epoch 15 [25.8 s] loss=0.2427 [0.0 s] Epoch 16 [22.4 s] loss=0.2342, map=0.0924, prec@1=0.2014, prec@5=0.1145, prec@10=0.0841, recall@1=0.0317, recall@5=0.0862, recall@10=0.1231, [575.3 s] Epoch 17 [27.1 s] loss=0.2246 [0.0 s] Epoch 18 [23.5 s] loss=0.2171, map=0.0914, prec@1=0.1972, prec@5=0.1119, prec@10=0.0827, recall@1=0.0314, recall@5=0.0847, recall@10=0.1222, [572.8 s] Epoch 19 [22.5 s] loss=0.2087 [0.0 s] Epoch 20 [21.7 s] loss=0.2027, map=0.0939, prec@1=0.2068, prec@5=0.1137, prec@10=0.0837, recall@1=0.0328, recall@5=0.0859, recall@10=0.1237, [575.0 s] Epoch 21 [23.8 s] loss=0.1962 [0.0 s] Epoch 22 [20.7 s] loss=0.1912, map=0.0949, prec@1=0.2043, prec@5=0.1154, prec@10=0.0856, recall@1=0.0327, recall@5=0.0876, recall@10=0.1269, [563.9 s] 400字结果分析

2023-05-19 上传
这段代码是一个训练神经网络的过程，其中的 loss 表示模型在训练数据上的损失，map 表示平均精度均值，prec@1-10 和 recall@1-10 分别表示模型在预测前1-10个结果时的准确率和召回率。通过观察这些指标的变化，可以...

PREC主要用于针对ESD的设计检查，其主要检查包括

2023-05-11 上传
PREC（Power, Reset, and Clock Domain Crossing）主要用于针对ESD（Electrostatic Discharge）的设计检查，其主要检查包括以下...通过PREC的检查，可以发现和解决ESD设计中的一些常见问题，提高设计的质量和可靠性。

序列推荐算法中的Prec什么意思

2023-06-03 上传
在序列推荐算法中，"Prec" 通常指的是 Precision，是一种常用的评价指标，用于衡量模型推荐的准确性。在序列推荐中，Precision 表示模型推荐的物品中，用户真正感兴趣的物品数量占推荐列表的比例。例如，如果模型...

vasp中INCAR的PREC

2023-05-25 上传
VASP中的INCAR文件中的PREC参数是指计算的精度，它控制着计算中使用的平面波截断能和k点数目的大小。PREC参数有5种不同的取值，分别为： - Normal：普通精度，适用于大多数计算。它使用中等大小的平面波截断能和k点...

UnboundLocalError: local variable 'prec' referenced before assignment

2023-09-09 上传
UnboundLocalError: local variable 'prec' referenced before assignment这个错误表示在使用变量'prec'之前没有为其赋值。这通常是因为在函数或代码块中，变量在被引用之前没有被定义或赋值。这种错误可以发生在...

hits = Metric.hits(origin, predicted) hr = Metric.hit_ratio(origin, hits) indicators.append('Hit Ratio:' + str(hr) + '\n') prec = Metric.precision(hits, n) indicators.append('Precision:' + str(prec) + '\n') recall = Metric.recall(hits, origin) indicators.append('Recall:' + str(recall) + '\n')解释这些代码

2023-07-10 上传
这段代码是在计算一些评估指标，用于衡量模型在分类任务中的性能。下面是对每行代码的解释： 1. `hits = Metric.hits(origin, predicted)`：调用 Metric.hits 函数，计算预测结果与真实标签完全匹配的样本数量，并...
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