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纤维增强复合材料(FRP)结构在外部环境作用下,不同位置的腐蚀速率并不一致,与该位置处FRP形状和环境作用有关。由于FRP结构形状多变的特点,常在梁柱交界处、FRP型材棱角处存在内凹角和外凸角,这些位置结构的腐蚀往往最为严重。本文对环境作用下FRP结构棱角处腐蚀速率的差异进行了理论分析和数值模拟。利用菲克定律下的扩散规律和有限元软件,计算了构件棱角不同角度与扩散速率的关系。定义并计算了棱角处于不同角度时的局部影响系数,结果表明,内部凹角对结构的腐蚀呈减弱影响,外部凸角对腐蚀呈放大效应。利用粒子抛射沉积与环境沉积的相似性,采用蒙特卡罗方法建立了不同粒子数目的粒子抛射沉积模型。定义并计算了角部的环境富集系数,分析发现凹角处会对环境产生汇集作用,凸角对环境分布影响相对较小。综合考虑了棱角对扩散速率的影响和环境富集的影响,定义并计算了结构形状影响系数,结果表明,结构物表面凸出和凹陷处更易受到环境腐蚀,结构耐久性设计时应考虑在棱角进行特殊防护设计。通过计算的结构形状影响系数可以为耐久性定量设计提供计算支持。 相似文献
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为了充分利用RGB-D图像的深度图像信息,提出了基于张量分解的物体识别方法。首先将RGB-D图像构造成一个四阶张量,然后将该四阶张量分解为一个核心张量和四个因子矩阵,再利用相应的因子矩阵将原张量进行投影,获得融合后的RGB-D数据,最后输入到卷积神经网络中进行识别。RGB-D数据集中三组相似物体的识别结果表明,利用张量分解融合RGB-D图像的物体识别准确率高于未采用张量分解的物体识别准确率,并且单一错分实例的准确率最高可提升99%。 相似文献
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为解决依赖装维上门鉴别光网络单元故障带来的不便,可以从机器视觉入手实现自动化故障识别。近年,ImageNet挑战赛的成功推动了物体识别技术的跨越式发展,特别是基于卷积的深度学习技术在视觉识别方面已经达到人类水平,为光网络单元故障的自动识别提供了技术基础。文章对识别光网络单元的工作状态进行了研究,将设备工作状态分为7个场景,提出了利用手机APP采集图片识别故障的解决方案并投入了实际生产;重点阐述了深度学习模块的设计与实现,提出一种通过算法整合的方式综合运用物体检测和图像分类算法,分3阶段逐步求精,解决了图片过滤,光网络单元型号和状态识别等问题,实现了基于计算机视觉自动识别光网络单元故障。从数据上看产品的端到端准确率超过84%,识别速度达到10 FPS,月均提供服务超过1万人次,在减少用户等待的同时节约了人力资源。 相似文献
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《Planning》2018,(3):402-407
为深入开展单锚张纲张网渔具结构优化、渔获性能评价研究,使用数值计算方法对其水动力特性和形状进行模拟。根据田内准则将中国东海近海渔业生产中常用的单锚张纲张网(230 m×180 m)按大尺度比为25和小尺度比为3.95缩小,然后使用集中质量法对模型张网进行离散化处理,并对网目进行群化。建立拓扑结构,在此基础上采用有限元方法建立单锚张纲张网数学模型并进行数值模拟。结果表明:网具从初始状态到稳定状态的时间随流速的增加而减小;当流速较小时,网口水平和垂直扩张较好,随着流速的增加,网口两侧网衣垂直扩张逐渐减小,上、下纲中部高度未见明显减小,但后坠程度逐渐增大,网具纵向拉伸逐渐增大,网口的宽度明显减小,而网口高度略有下降;网具各部分网衣的缩结系数从网身到网囊逐渐减小,且随着流速的增加而减小;网具的总阻力(F)随流速的增加而增加,且与流速(v)呈F=480.1×v~(1.722)的关系;网具上纲和下纲两端结附网线张力载荷较为集中,且随着流速的增加,集中载荷分布趋势愈加明显。研究表明,通过数值模拟分析网具的总体扩张和阻力,掌握张网网具各部分网衣和纲索的张力载荷分布,以及随流速的变化情况,分析网具的受力均匀性和结构合理性,了解各部分网衣的横向扩张情况,这对于分析网具整体选择性、滤水性和渔具的导鱼性等至关重要。 相似文献