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摘 要:核心网业务模型的建立是5G网络容量规划和网络建设的基础,通过现有方法得到的理论业务模型是静态不可变的且与实际网络存在偏离。为了克服现有5G核心网业务模型与现网模型适配性较差以及规划设备无法满足用户实际业务需求的问题,提出了一种长短期记忆(long short-term memory,LSTM)网络与卷积LSTM (convolution LSTM,ConvLSTM)网络双通道融合的 5G 核心网业务模型预测方法。该方法基于人工智能(artificial intelligence,AI)技术以实现高质量的核心网业务模型的智能预测,形成数据反馈闭环,实现网络自优化调整,助力网络智能化建设。 相似文献
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为更加迅速可靠地评估星用双极型晶体管抗电离辐射损伤性能,建立了三维NPN晶体管模型,并对其电离辐射效应进行了数值模拟。仿真计算了电离辐射在晶体管中产生的氧化物正电荷陷阱以及界面陷阱,以此模拟不同总剂量、剂量率电离辐照对晶体管的损伤;以漂移扩散模型计算了晶体管典型性能的响应,验证了晶体管的总剂量效应和低剂量率损伤增强效应。结果表明晶体管对电离辐射敏感的区域位于基区和发射结区附近的Si/SiO_(2)界面,从Gummel曲线提取的归一化增益发现,电离辐射损伤可能使晶体管增益降低50%以上,这对晶体管性能影响很大。该方法可以在降低成本、缩短周期的前提下,为晶体管抗电离辐射可靠性评估提供合理的技术支撑和可借鉴的理论数据。 相似文献
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针对提高水声材料设计中动态参数输入精度的问题,提出了一种复杨氏模量及泊松比准确测试方法。对于复杨氏模量测试,通过将Williams-Landel-Ferry(WLF)方程引入到Havriliak-Negami(H-N)模型中,采用信赖域反射算法对未知参数进行拟合得到材料参数宽频域主曲线。对于泊松比测试,根据同一材料不同形状因子表观杨氏模量之比与泊松比存在唯一量化关系的特性,仅通过两种不同形状因子试样的准静态有限元模拟,获得表观杨氏模量比值与泊松比量化曲线。因此,根据橡胶样品表观杨氏模量测试结果,可以直接利用局部加权回归获得其泊松比。最后,将前述材料制成直径为55 mm、厚度为50 mm的声管样品,放置在水声管中进行吸声系数测试。同时,把橡胶的复杨氏模量和泊松比的测量结果输入到水-橡胶-水分层介质模型中进行吸声系数计算。结果表明两者吻合,验证了上述测试方法的正确性和有效性。 相似文献
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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
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液氢储能密度大,应用前景广泛,实现零蒸发储存是液氢储存的目标。介绍了过热蒸气模型、两相流三维理论模型和三区模型等五种典型的理论模型。通过对模型的分析,总结了模型的发展方向主要为大型液氢储罐热分层和自增压现象的理论研究。分析了目前液氢零蒸发储存系统的关键技术,包括被动热防护技术、主动热防护技术和压力控制技术三个方面,指出了绝热材料性能、20 K温区制冷机效率和蒸气冷屏(VCS)为重要的发展方向。对国内外液氢零蒸发储存系统的发展进行了系统性的概述,分析了不同液氢零蒸发储存系统的实验结果,以及特点和不足。最后针对液氢零蒸发储存系统的发展提出了展望。 相似文献
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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