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传统网络性能预测技术存在网络状态获取不够全面及网络性能评估准确性欠佳等问题,利用图神经网络学习推理网络关系数据的特点,结合捕获的网络全局信息,提出了一种基于图神经网络的网络性能智能预测方法。通过网络系统抽象及网络性能建模,将复杂的网络信息转化为形式化的图数据进行描述,利用图空域卷积处理图网络节点的消息传递过程,实现网络信息之间的关系推理,研究了实现网络性能预测的图神经网络模型,提出了一种能处理流量矩阵、网络拓扑、路由策略、节点配置的图神经网络体系结构,最后通过实验论证了模型能更好地实现包括时延、抖动和丢包率的网络性能的准确预测。 相似文献
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采煤机作为综采工作面的关键设备,其性能直接决定工作面的生产能力,为进一步提升工作面生产能力,在研究滚筒采煤机装煤理论的基础上,基于现有工作面采煤机的参数分别对滚筒位置参数和摇臂厚度对采煤机装煤性能的影响机理进行研究,为后续改进采煤机的结构参数和生产过程中位置参数奠定扎实的理论基础. 相似文献
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以具有轻质高强优异性能的蜻蜓翅脉结构为设计灵感,在分析翅脉网格结构抗冲击原理的基础上,设计了传统和仿生两类对比结构。采用熔融挤出3D打印机成功制备了具有不同结构的连续碳纤维增强聚乳酸复合材料试样,并对不同结构复合材料试样的拉伸性能和抗冲击性能进行了测试和对比分析。研究分析结果表明:由于拉伸力方向上的连续碳纤维含量相对较少,限制了仿生结构复合材料抗拉强度的提高,但仿生结构的平均抗拉强度为传统结构的1.18倍;当仿生结构复合材料试样受到冲击力时,其内部六边形结构的连接角度会发生变化,从而极大消耗冲击能量,同时具有六边形网格结构的连续碳纤维可以有效阻碍裂纹的扩展,因此仿生结构的平均冲击韧性可以达到传统结构的2.46倍;仿生蜻蜓翅脉结构可以显著提高增材制造复合材料的综合力学性能,且对于抗冲击性能的提高具体突出效果。连续碳纤维增强树脂基复合材料的有效可行的仿生蜻蜓翅脉结构设计和增材制造,可极大扩展其在高冲击载荷领域中的相应应用。 相似文献
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