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131.
Paulo Fernando Neves Rodrigues 《Journal of Constructional Steel Research》2005,61(8):1147-1171
This work describes the formulation of finite-element based numerical methods for global nonlinear collapse analyses of three-dimensional steel framed structures. Particular emphasis is dedicated to the reassessment and determination of residual strength of steel jackets that support offshore oil exploitation platforms. Two main aspects are considered: (1) the formulation for a three-dimensional geometric and material nonlinear frame element, and (2) the implementation of specialized techniques for the solution of the nonlinear problem. The formulation of the element combines a co-rotational approach to represent geometric nonlinearities, providing an accurate treatment of finite rotations, with the plastic hinge approach to represent material nonlinearities. The stiffness reduction due to yielding is performed through a smooth degradation, following a parabolic function. Effects of strain hardening, geometric imperfections and residual stresses are modeled in an efficient manner. In order to determine the full nonlinear equilibrium path and allow the correct determination of the collapse load, the solution strategies consider specialized “continuation” techniques such as the Arc-Length and the Generalized Displacement Control methods. Case studies are presented in order to demonstrate the accuracy, efficiency, and suitability of the implemented methods and techniques. 相似文献
132.
本文对某厂主厂房框架梁裂缝产生的原因进行了分析、鉴定,并针对裂缝的分布情况及大小提出了不同的加固处理方法,经生产证实,该主厂房框架梁加固方法成功可靠。 相似文献
133.
134.
135.
针对部分既有建筑抗震性能不足的现状,本文详细介绍了几种混凝土结构抗震加固技术,探讨了提高混凝土结构抗震性能的方法,并结合工程案例对每种技术的优缺点进行细致阐述,供设计人员参考选用。 相似文献
136.
本文通过单层混凝土框架结构与混凝土排架结构的对比分析,对当前供、排水厂站及市政基础设施中一些单层单跨的设备机房建筑在采用混凝土框架结构时,按多层混凝土框架结构进行抗震设计做法的合理性提出讨论,并提出合理确定供、排水工程中单层混凝土框架抗震等级的建议. 相似文献
137.
138.
递归神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)如今已经广泛用于自动语音识别(Automatic Speech Recognition, ASR)的声学建模。虽然其较传统的声学建模方法有很大优势,但相对较高的计算复杂度限制了这种神经网络的应用,特别是在实时应用场景中。由于递归神经网络采用的输入特征通常有较长的上下文,因此利用重叠信息来同时降低声学后验和令牌传递的时间复杂度成为可能。该文介绍了一种新的解码器结构,通过有规律抛弃存在重叠的帧来获得解码过程中的计算开销降低。特别地,这种方法可以直接用于原始的递归神经网络模型,只需对隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model, HMM)结构做小的变动,这使得这种方法具有很高的灵活性。该文以时延神经网络为例验证了所提出的方法,证明该方法能够在精度损失相对较小的情况下取得2~4倍的加速比。 相似文献
139.
在高帧率的视频合成孔径雷达(VideoSAR)成像模式获得的图像序列中,多普勒频移使运动目标在实际位置留下阴影,且相邻帧图像具有很强相关性。该文针对上述现象提出一种VideoSAR图像中动目标阴影检测的方法。首先,对每帧图像通过结合尺度不变特征变换(SIFT)和随机抽样一致性(RANSAC)算法实现配准并进行背景补偿,再采用CattePM模型抑制相干斑噪声。然后通过Tsallis灰度熵的最大化阈值分割方法自动分离目标和背景,获得二值图像。最后,对相邻多帧图像背景建模并差分,再结合三帧间差分法提取动目标阴影,结果标记至原帧图像相应位置。基于美国Sandia实验室公布的VideoSAR成像片段,实现了多个移动车辆的检测,验证了所提算法的有效性。 相似文献
140.
作者从视知觉心理学的角度出发,论述当代影像媒介对空间知觉所进行的反向训练,并以“深度”、“框”和“序列”为例,具体分析有关空间的概念在这一训练过程中发生了怎样的变化,进而指出空间知觉在当代传媒环境下的一种总体趋向,以及这一转变的认知心理机制。 相似文献