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研究层合壳体结构的有限单元解法。在单层壳体单元的基础上,提出用于分析层合壳体结构的一种新的高阶单元——8结点壳体曲面单元,并推导该单元的刚度矩阵。新单元的计算方法不改变壳体结构的一般假设条件,利用厚度方向分段积分来完成问题的求解,并对层合截锥壳进行计算。算例证明该方法是有效的,而且可以减小计算量,在理论上也更简洁,很适用于工程计算。 相似文献
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基于信息熵下的结构强度与外载的广义可靠度 总被引:10,自引:0,他引:10
针对实际工程问题中存在着多种不确定因素的情况 ,为把模糊随机结构的广义可靠度问题能够利用较为成熟的随机结构的可靠度算法计算。本文提出利用信息熵理论对随机和模糊两个不同的集合之间建立映射关系 ,利用这种关系实现模糊集合到随机集合上的等效变换关系。首先定义了强度和载荷是模糊变量下高、中、低强度和载荷的隶属函数。然后分别建立外载为随机变量而强度是模糊变量、外载和强度均为模糊变量、以及结构状态为模糊情况下的广义可靠度表达式。最后给出了模糊随机结构系统下的广义可靠度表达式。 相似文献
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利用改进的BP神经网络,以钢纤雏混凝土的分离式霍普金森压杆试验数据为训练样本,建立了钢纤维混凝土的隐式动态本构模型。以显式动态有限元软件ABAQUS/Explicit为开发平台,采用FORTRAN语言编写了材料用户子程序VUMAT,将神经网络表达的材料动态本构模型嵌入到有限元计算中,实现了冲击荷载下钢纤维混凝土结构响应的数值模拟。算例显示,建立的本构模型和相应的有限元方法是有效的。 相似文献
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随机有限元分析及其在复合材料中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
本文利用局部平均理论和随饥变量特征正交化方法给出了随机有限元分析的基本列式。应用本文提出的方法,分析了纤维分布具有微小随机性对复合材料位移场和应力场扰动的灵敏程度。 相似文献
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卷积神经网络在人脸识别研究上有较好的效果,但是其提取的人脸特征忽略了人脸的局部结构特征。针对此问题,文中提出一种基于深度学习与特征融合的人脸识别方法。该算法将局部二值模式信息与原图信息相结合作为SDFVGG网络的输入,使得提取的人脸特征更加丰富且更具表征能力。其中,SDFVGG网络是将VGG网络进行深浅特征相融合后的网络。在CAS-PEAL-R1人脸数据库上的实验表明,将网络深浅特征相融合与在卷积神经网络中加入LBP图像信息与原图信息相融合的特征信息对于提高人脸识别准确率非常有效,可得到优于传统算法和一般卷积神经网络的最高98.58%人脸识别率。 相似文献
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为解决图像的多标签自动标注中标签不平衡性的问题,提出了一种基于迁移学习与权重支持向量机的图像自动标注方法。为了解决所选数据集规模较小无法训练出最优的卷积神经网络的问题,文中采用迁移学习的方法,将通过Imagenet数据集训练出的Alexnet的参数迁移到文中所用的卷积神经网络模型中,并对最后一层全连接层进行微调,利用多标签分类多合页损失函数构成多分类的支持向量机。最后,文中对低频标签进行权重排序以得到图像的多标签标注结果。在Corel-5k、Esp-Game和IAPR-TC12共3个数据集上进行了实验,权重支持向量机获得的平均召回率分别提升了10%、9%和6%,低频标签对其平均精确率均提升了12%。实验结果表明,基于迁移学习的权重支持向量机的图像多标签标注方法可在有效提高数据集的召回率的同时提升低频标签的平均精确度。 相似文献
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