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1.
为研究高面板堆石坝的地震易损性,基于增量动力分析(IDA)与支持向量机(SVM)相结合的方法,首先利用拉丁超立方抽样(LHS)方法从人工生成的100条地震动中随机选取30条,选定PGA为地震动强度指标,坝顶竖向位移为性能指标,通过对每条地震动进行等间距调幅,对面板坝进行有限元计算及对结果进行IDA分析,提取各条地震动在所选性能指标不同极限状态下的PGA;然后引入SVM,以代表地震动特性的参数为输入,以PGA为输出,训练并测试SVM模型;最后利用SVM模型做快速预测,在考虑不同地震动数目的条件下,分析面板坝的地震易损性,并绘制地震易损性曲线。研究结果表明,IDA-SVM方法在分析大坝易损性的问题上具有可行性和有效性,且考虑不同地震动数目所得的地震易损性曲线不尽相同。 相似文献
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3.
采用现有方法预测短期变速恒频风力发电系统的风速时,因未分析风力机的运行特性而导致无法准确预测系统的输出无功功率、输出有功功率和短期风速,且预测结果的平均绝对误差和均方误差大,为此提出变速恒频风力发电系统风速的预测方法。首先对风力机的运行特性进行分析,然后采用支持向量机回归算法构建风速预测模型,最后利用风速预测模型完成变速恒频风力发电系统风速的短期预测。实验结果表明,所提方法可准确地预测系统的输出无功功率、输出有功功率和短期风速,且预测结果的平均绝对误差和均方误差小,验证了所提方法的整体有效性。 相似文献
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5.
《高科技纤维与应用》2022,(1)
帝人公司宣布推出采用该公司专有的丝束展开技术开发的轻质、坚固且具有成本效益的碳纤维机织物。这种新型机织织物由3K(3,000)碳纤维长丝纱线制成,适用于需要低重量和设计灵活性的应用,例如汽车内饰材料和体育用品。帝人公司利用其内部的丝束展开技术,成功地将3K织物从成型厚度0.2毫米减薄至约0.15毫米,与1K机织物成型为碳纤维增强塑料(CFRP)时的厚度相同。 相似文献
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7.
针对传统织针加工行业织针指标检测统一性不高的问题,设计一种基于图像处理的圆机织针关键尺寸参数测量系统,可实现针身多部位尺寸的在线测量。基于机器视觉与图像处理技术,使用高分辨视觉系统获取织针原始图像,预处理后从其图像像素点入手,寻找关键尺寸边界像素跳变点,最后计算得到织针针身、针钩、动程及针踵等目标尺寸。利用该系统重复测量多组人工优选的统一性较好的织针,并与人工检测进行对比。结果表明:系统准确稳定,单枚织针检测耗时约45 ms,优于人工;系统测量与人工检测结果对比,织针关键尺寸测量结果平均误差为0.046 8 mm,对应平均像素点误差约为1.000 0个像素点。 相似文献
8.
可穿戴和便携式电子设备迫切需要发展透明超级电容器等电化学储能器件。炭化树叶叶脉由连续的碳纤维网络构成,具有非常好的透明性,且兼具导电性好和质量轻的优点。本文以炭化菩提树叶叶脉网络为集流体,通过溶剂热法在其上原位生长了Ni/Co混合金属-有机框架材料(Ni/Co-MOF)。炭化叶脉的连续碳纤维网络有利于电子连续传输及电解液的输运;Ni/Co-MOF中混合金属中心有利于提供更多的电化学位点存储电荷。所制备的炭化叶脉网络@Ni/Co-MOF透明电极在1mA/cm2电流密度下表现出1.15F/cm2的高面积容量,经过1000次循环后,容量保持率为105.4%,仍具有良好的循环稳定性。以炭化叶脉网络@Ni/Co-MOF和炭化叶脉网络@活性炭组装成非对称透明超级电容器,在1.6V的大电势窗口、1mA/cm2的电流密度下,得到的面积容量为0.47F/cm2、面积能量密度为0.61W·h/cm2;并具有良好的循环稳定性,在循环300圈后,容量保持率为93.6%。炭化叶脉网络@MOF材料的方法将为制备透明功能器件如传感器、光电器件、太阳电池和锂离子电池等应用提供了新途径。 相似文献
9.
现有开发者推荐算法通过对任务和开发者的显式信息进行挖掘,抽取任务和开发者的显式特征,完成针对任务的开发者推荐.然而,由于显式信息中的描述信息是主观的,往往是不精确的,现有基于显式特征的开发者推荐算法性能不够理想.众包软件开发平台除包含大量不精确的描述信息外,还包含客观的、较准确的“任务—开发者”成绩信息,可以有效地推断任务和开发者的隐式特征.考虑到隐式特征作为显式特征的补充,将有效缓解描述信息不精确的难题,提出一种结合显式特征和隐式特征的开发者混合推荐算法.首先,利用任务和开发者的平台可见信息充分提取显式特征,提出面向显式特征的因子分解机(FM)推荐模型建模任务、开发者显式特征和相应评分的映射关系.然后,利用“任务—开发者”成绩矩阵提取隐式特征,提出面向隐式特征的矩阵分解(MF)推荐模型.最后,融合面向显式特征的FM推荐模型和面向隐式特征的MF推荐模型,提出多层感知器融合算法.进一步,针对冷启动问题,首先,基于历史数据,构建多层感知器模型建模显式特征到隐式特征的映射关系.然后,针对冷启动任务或冷启动开发者,通过任务或开发者的显式特征求解相应的隐式特征.最后,基于已训练好的多层感知器融合... 相似文献
10.