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1.
曲线锚索沿程预应力损失是影响衬砌结构应力分布的关键因素,获取摩擦系数和偏差系数尤其重要。开展不同加载状态曲线锚索沿程预应力损失研究,建立了模型试验平台,进行了不分级加载、分级加载和分级循环加载测试,分析了锚固端和张拉端受力特征、预应力损失变化规律、摩擦系数和偏差系数取值,并结合实际工程计算了曲线锚索任意点受力值。结果表明:曲线锚索沿程损失摩擦系数和偏差系数不仅与材料自身属性有关,还受到力学加载状态影响;与不分级相比,分级加载曲线锚索平均预应力损失由 8.47% 降低至 3.63%,且各级荷载必须给予足够停滞时间,以保持预应力传递;分级循环加载曲线锚索预应力沿程损失大幅降低,而加载时长却较久,不适宜作为常规加载方式,宜作为极个别曲线锚索预应力值不能达标时的应急处置方案。 相似文献
2.
3.
多种退化类型混合的图像比单一类型的退化图像降质更严重,很难建立精确模型对其复原,研究端到端的神经网络算法是复原的关键.现有的基于操作选择注意力网络的算法(operation-wiseattentionnetwork,OWAN)虽然有一定的性能提升,但是其网络过于复杂,运行较慢,复原图像缺乏高频细节,整体效果也有提升的空间.针对这些问题,提出一种基于层级特征融合的自适应复原算法.该算法直接融合不同感受野分支的特征,增强复原图像的结构;用注意力机制对不同层级的特征进行动态融合,增加模型的自适应性,降低了模型冗余;另外,结合L1损失和感知损失,增强了复原图像的视觉感知效果.在DIV2K,BSD500等数据集上的实验结果表明,该算法无论是在峰值信噪比和结构相似性上的定量分析,还是在主观视觉质量方面,均优于OWAN算法,充分证明了该算法的有效性. 相似文献
4.
6.
利用计算机实现自动、准确的秀丽隐杆线虫(C.elegans)的各项形态学参数分析,至关重要的是从显微图像上分割出线虫体态,但由于显微镜下的图像噪声较多,线虫边缘像素与周围环境相似,而且线虫的体态具有鞭毛和其他附着物需要分离,多方面因素导致设计一个鲁棒性的C.elegans分割算法仍然面临着挑战。针对这些问题,提出了一种基于深度学习的线虫分割方法,通过训练掩模区域卷积神经网络(Mask R-CNN)学习线虫形态特征实现自动分割。首先,通过改进多级特征池化将高级语义特征与低级边缘特征融合,结合大幅度软最大损失(LMSL)损失算法改进损失计算;然后,改进非极大值抑制;最后,引入全连接融合分支等方法对分割结果进行进一步优化。实验结果表明,相比原始的Mask R-CNN,该方法平均精确率(AP)提升了4.3个百分点,平均交并比(mIOU)提升了4个百分点。表明所提出的深度学习分割方法能够有效提高分割准确率,在显微图像中更加精确地分割出线虫体。 相似文献
7.
建立了轴颈存在椭圆误差的滑动轴承转子系统动力学模型,通过求解雷诺方程计算出油膜力和轴承的承载能力,着重分析了椭圆误差对滑动轴承转子系统的能量损失、承载力系数以及端泄流量的影响,并根据稳定性临界转速得到椭圆误差对滑动轴承转子系统的能量损失、承载力系数以及端泄流量的影响曲线。研究结果表明:当偏心率小于0.2时,椭圆误差对滑动轴承转子系统的能量损失影响明显,当偏心率大于0.2时,椭圆误差对系统能量损失影响较小;随偏心率的增加,承载能力系数增加,椭圆误差越大,增加速率越小;同一系统中偏心率增加,轴承端泄流量增加,当偏心率大于0.6时,随椭圆误差的增加,系统端泄流量增加速率呈增大趋势。 相似文献
9.
停转后泵的阻力特性对自然循环流量影响明显。为研究低流量自然循环工况下离心泵的阻力特性,设计了实验台架,对离心泵的正向压降、反向压降和损失系数进行了测量,实验雷诺数为2.0×104~1.5×105。实验表明:相同雷诺数下,反向压降明显高于正向压降;雷诺数大于8×104时,损失系数基本保持不变,而低雷诺数下损失系数随雷诺数的降低有增大的趋势;基于实验得到了损失系数的经验关系式。采用CFD方法对离心泵的内部流场进行了模拟,计算表明:CFD方法能较好地预测损失系数,RNG k-ε模型与实验值的相对误差不超过10%;离心泵的压力损失主要集中在叶轮、导叶等结构的交界区域;正向与反向流动的流场分布存在显著区别;低雷诺数下局部流动更加不稳定。 相似文献
10.