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1.
针对现有的混凝土裂缝检测算法在各种复杂环境中检测精度不够、鲁棒性不强的问题,根据深度学习理论和U-net模型,提出一种全U型网络的裂缝检测算法。首先,依照原U-net模型路线构建网络;然后,在每个池化层后都进行一次上采样,恢复其在池化层之前的特征图规格,并将其与池化之前的卷积层进行融合,将融合之后的特征图作为新的融合层与原U-net网络上采样之后的网络层进行融合;最后,为了验证算法的有效性,在测试集中进行实验。结果表明,所提算法的平均精确率可达到83.48%,召回率为85.08%,F1为84.11%,相较于原U-net分别提升了1.48%,4.68%和3.29%,在复杂环境中也能提取完整裂缝,保证了裂缝检测的鲁棒性。 相似文献
2.
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4.
针对煤矸石粉替代率50%、聚酯纤维掺量0.4%的沥青混合料,开展盐冻耦合作用(NaCl溶液质量分数为0%、7.0%、13.0%、26.5%,冻融循环次数为0、2、4、6、8)下的半圆弯曲(SCB)试验,分析了盐冻耦合作用对SCB试件内部损伤劣化过程的影响.结果表明:NaCl溶液质量分数为13.0%、冻融循环为8次时,盐冻耦合作用对沥青混合料的侵蚀破坏作用最强,试件内部损伤最严重;在煤矸石粉与矿粉质量比为1∶1、聚酯纤维掺量为0.4%的条件下,沥青混合料能够形成高黏性、致密、厚实的沥青膜以及由纤维形成的三维网状结构,从而显著降低盐冻侵蚀对沥青混合料的损伤.通过Poly2D模型对SCB试件的极限拉应力损伤量进行拟合,拟合系数为0.944. 相似文献
5.
为了研究四川藏区传统牦牛酸奶中高产胞外多糖乳酸菌特性及发酵性能,以本实验室分离出的六株高产胞外多糖乳酸菌为研究对象,以菌株生长量、耐酸性、胆盐耐受力、渗透压耐受力和细胞表面疏水性为指标进行特性研究;以发酵酸奶的凝乳时间、持水力、酸化及后酸化能力、挥发性物质及质构等为指标进行发酵性能研究。菌株的生长曲线表明,6株菌株分别在14 h(218、276、266)、16 h(271、285、231)进入对数生长稳定期,其中编号218的菌株生长量最高,OD值为2.188。耐受性实验结果表明,菌株276具有良好的耐酸能力(P<0.05);菌株266、218、231耐胆盐的能力较强;6株菌株均具有较好的耐渗透压的能力,其中菌株285对高渗透压的耐受性较强;菌株285和218在两种有机试剂中的疏水性均显著(P<0.05)高于其他菌株,且与十六烷的结合效果较好。发酵试验结果表明,6株菌株所发酵酸奶均在6~8 h内凝固,酸乳在冷藏期间,活菌数均保持在107 CFU/mL以上,均符合发酵剂的标准,其中菌株276的最高为3.22×106 CFU/mL;菌株218发酵制得的酸奶质构特性较好,持水力和酸化能力较其余菌株均最强,分别为60.98%和83 °T;菌株276、266抗后酸化能力较好;菌株231产香性能最优,乙醛含量为24~26 μg/mL,双乙酰含量为1.58~3.73 μg/mL,能够明显改善酸奶的风味。通过综合比较6株高产胞外多糖乳酸菌特性及发酵性能,菌株218为一株性能良好、具有良好稳定性的菌株,可作为乳酸菌发酵剂且具有一定的应用潜力。研究为利用四川藏区传统牦牛酸奶中分离出的高产胞外多糖乳酸菌在发酵乳制品的应用提供理论依据。 相似文献
6.
7.
目的 为了解决目前三维数据隐藏算法不能兼顾无失真和盲提取的问题,提出一种新的完全无失真的三维网格模型数据隐藏盲算法。方法 首先使用混沌逻辑映射选择嵌入与提取模式,保证数据的安全性。然后利用面元素重排,完全不会造成三维模型失真的性质,通过不同嵌入模式规则对三角面元素进行重排,以嵌入秘密数据。接收端则可根据相应的提取模式规则提取秘密数据。结果 仿真结果与分析表明,该算法不会对三维模型造成任何失真,嵌入容量为每顶点2比特,且能抵抗仿射变换攻击、噪声攻击和平滑攻击等。结论 这种三维数据隐藏盲算法无失真,容量大、安全性高、鲁棒性强,适用于三维载体不容修改的情形,如军事、医学、秘密通信和版权保护等。 相似文献
8.
为缓解我国水、能源和粮食资源紧张问题,促进资源可持续利用,构建水-能源-粮食系统,利用耦合协调度模型对我国的30个省(自治区、直辖市)进行测算,并利用空间杜宾模型分析主要影响因素。结果表明:2003—2017年,我国能源、粮食评价[JP]指数高于水资源评价指数,系统综合评价指数逐年递增;大部分省份耦合协调度处于初级协调水平且呈现逐年上升的态势,个别省份耦合协调度濒临失调;耦合协调度空间自相关性较强,虽有明显波动,但是呈现逐年加强的态势;影响耦合协调度的主要因素有从业人口数、固定资产投资额、人均生产总值、人口总数、[JP]文盲人口占比、工业污染排放、城镇化。 相似文献
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10.
为了有效预测输电网系统在强风作用下的响应,并开展高效精准的性能评估,文章提出了基于深度学习模型的风致易损性评估框架。以某具备健康监测系统的输电塔结构为例,首先对监测数据进行清洗和重构,通过大数据深度学习建立荷载输入和响应输出的等效映射模型,然后通过数值模拟生成灾害强度均匀的风场数据并由深度学习模型预测输电塔关键杆件响应,计算不同性能水准的易损性曲线。研究结果表明,经训练的深度学习模型可以涵盖实际工程中存在的各类不确定性因素,有效映射复杂风环境下输电塔结构的动力响应。提出的框架方法可以避免单纯通过数值模型制备大量动态响应数据,更高效地进行输电网系统风致易损性评估。 相似文献