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1.
以广东部分山地丘陵为研究区域, 分析了数字高程模型AW3D30、SRTM3 V4.1和ASTER GDEM V3的高程精度。利用车载动态PPP技术对沿广州、惠州、韶关、清远约730 km的线路进行了数据采集, 并由CSRS-PPP定位服务系统解算得到动态点的WGS84坐标, 再通过重力场模型EIGEN-6C4将动态点的大地高转换为正常高, 最后对3种数字高程模型进行高程检核。结果表明: AW3D30、SRTM3 V4.1和ASTER GDEM V3的平均误差分别为0.55、0.17、1.59 m, 均方根误差分别为3.78、5.84、8.88 m。3种数字高程模型的平均误差在不同海拔区间差异明显, 其中AW3D30在不同海拔区间的平均误差振幅相对较小, 在2.18 m以内; SRTM3 V4.1的平均误差与海拔为负相关关系, 平均误差随着海拔的升高由正值逐渐转为负值; ASTER GDEM V3的平均误差在(0 m, 250 m]海拔区间为2 m左右, 在(250 m, 800 m]区间为-2.28 m。AW3D30的均方根误差与标准差整体上随着海拔的升高而减小, SRTM3 V4.1随着海拔的升高而增大, ASTER GDEM V3无显著规律, 在(100 m, 250 m]区间优于7.69 m, 在其余区间优于9.86 m。 相似文献
2.
针对眼底血管图像具有形状多样、分叉较多、曲度复杂的特点,提出了一种多尺度融合视网膜血管分割算法.该算法基于U-Net模型进行改进,首先在编码和解码部分使用短跳跃连接模块将网络浅层和深层的特征信息进行融合,通过增加浅层特征的权重,更多地保留了血管的边缘和细微结构信息.其次在编码部分采用空洞卷积构建空洞空间金字塔池化模块代替传统卷积块,来扩大算法的感受野,从而在不增加网络参数的同时进行多尺度特征融合,提取更丰富的空间信息.通过在DRIVE数据集上进行验证,实验结果表明:本算法的准确率和AUC值分别达到0.9572、0.9811,与U-Net等其他基于深度学习的算法相比分割效果更优,从而验证本算法在视网膜血管分割中更加有效. 相似文献
3.
基于分形几何理论,考虑微凸体因应变硬化而造成弹塑性变形阶段硬度随变形量变化而变化,建立结合面第一、第二弹塑性变形阶段单次加载刚度分形模型。推导出在计入硬度变化的情况下,单个微凸体在弹塑性变形阶段法向接触刚度与接触面积之间的关系式,进而得出结合面在弹塑性变形阶段法向接触刚度与接触面积、接触载荷之间量纲为一的关系式,并通过仿真分析得出相关参数对结合面法向接触刚度的影响。仿真结果显示:考虑硬度变化时,结合面量纲一法向接触刚度的值与法向实际接触载荷、实际接触面积之间存在关系;结合面法向接触刚度随着分形维数D的增大而增大;分形维数一定时,结合面法向接触刚度随表面长度尺度参数G值增大而增大。 相似文献
4.
5.
6.
基于能量法和Archard磨损模型,提出了一种考虑磨损的齿轮啮合刚度数值计算方法。根据展成法原理,建立了精确的齿廓曲线方程。利用能量法计算齿轮单齿啮合刚度,并通过分段1阶傅里叶级数拟合获得齿轮总啮合刚度。以Archard磨损模型为基础,计算得到齿面法向磨损量与啮合点处压力角的关系。计算分析了不同磨损量对齿轮啮合刚度的影响。结果表明,磨损量在齿根、齿顶处较大,在节点处的理论磨损量为0 mm,随着压力角的逐渐增加,磨损量先减小后增大;齿面非均匀磨损会降低齿轮啮合刚度,随着磨损量的逐渐增加,啮合刚度逐渐减小。该方法为考虑磨损的齿轮系统动力学建模提供了理论基础。 相似文献
7.
输油泵机组作为管道输油系统的主要设备,其运行状态影响着油田正常的生产。传统的针对泵机组的“预防为主,计划检修”检修模式由于缺乏实时性、灵活性,已无法满足设备安全稳定运行的要求。基于这种缺陷,通过“预测性维修”的方式实时掌握输油泵组运行状态趋势能够及时察觉设备故障,为企业计划性备品备件、提高生产效率、确保生产安全提供有力保障。因此,本文提出了一种基于ARMA模型的输油泵振动特征值趋势预测方案。通过对某输油站车间输油泵进行在线监测,得到测点振动信号特征值的历史数据。使用历史时间数据进行建模,进行当前时间数据预测。通过实际数据与预测数据对比,发现ARMA模型可以较好地拟合输油泵振动信号特征值,满足当下预测趋势的需求。该方案较于其他传统趋势预测方法准确率高、计算迅速、易于理解,填补了输油泵振动信号趋势预测方面的空白。 相似文献
8.
浇次不固定的炼钢连铸调度问题(Cast uncertain steelmaking continuous casting scheduling problem,CUSCCSP)广泛存在于钢铁生产行业中。该问题对应炼铁、精炼和连铸三个连续生产阶段,其中炼铁和精炼阶段为带运输时间的混合流水线调度子问题,连铸阶段为带独立设置时间的复杂并行机调度子问题,且两个子问题相互耦合。针对该问题,建立优化目标为最小化最大完工时间和平均等待时间加权和的排序模型,并提出一种协同进化交叉熵算法(Co-evolution cross-entropy optimization algorithm,CCOA)进行求解。设计前后子问题两段式编码和双向解码的策略,并采用启发式规则和随机方式初始化种群,以确保初始解的质量和分散性。在算法全局搜索阶段,采用分别对应前后子问题的双概率分布协同学习和积累优质解信息,并在采样概率分布生成新个体时引入考虑子问题耦合的模糊关系矩阵对概率分布取值进行适当调整,以增强算法较快到达优质解区域的能力,同时设计种群分裂机制来提高算法的引导性并扩大搜索范围。为提高算法的局部搜索能力,对分裂后的双种群中个体执行基于interchange和insert邻域操作的协同搜索,进而对当前历史最优解执行结合SWAP邻域快速评价的变邻域搜索,可增加算法在解空间中多个优质区域的搜索深度。仿真试验和算法比较验证了所提算法的有效性。 相似文献
9.
为实现产品的可持续设计,使企业在竞争市场中占据有利地位,提出了基于改进质量功能展开(Q FD)的产品可持续设计模块重要度判定方法.针对需求评价环境的不确定性和用户的偏好表达,利用混合信息表征Q FD中的用户需求评价,考虑到语言术语更符合专家在模糊情境下的表达习惯,利用犹豫模糊语言集表征Q FD中需求和模块的关联关系;构建均衡接近模型,获得具有高认同度的用户层面的需求重要度,联合期望关联和偏差最大化构建模型,获得具有高区分度的专家层面的需求重要度,设置调节参数,确定需求最终重要度;考虑到专家的有限理性行为以及传统判定方法易造成决策补偿性问题,将前景理论和复杂比例评价方法相结合确定模块重要度,以实例验证了所提方法的有效性. 相似文献
10.
滚动轴承性能退化评估是预诊断的提前和基础,对在役滚动轴承实施在线状态监测和性能退化评估具有重要意义。针对概率相似度量评估方法存在模型复杂、容易过早饱和等现象,提出一种基于自回归时序 (autoregressive model,简称AR)模型和多元状态估计(multivariate state estimation technique, 简称MSET)的滚动轴承性能在线评估方法,其中AR模型用于提取轴承振动信号的状态特征,MSET模型用于重构AR模型系数。首先,提取正常运行状态下振动信号的AR模型系数构建MSET模型的历史记忆矩阵;其次,将待测信号的AR系数作为观测向量输入MSET模型中得到重构后的估计向量;最后,由原始AR系数和重构AR系数分别构造自回归模型,并各自完成对待测信号的时序建模,将两自回归模型所得残差序列的均方根值之差作为性能劣化程度指标。离散实验数据和全寿命疲劳实验数据分析结果表明,该方法能够有效检测早期故障,且具有与轴承故障发展趋势一致性更好等优点。 相似文献