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1.
提出适用于装配式大跨度组合框架结构的钢管混凝土柱-混合梁节点. 为了研究节点的抗震性能及受力机理,对2个足尺中柱节点试件进行低周往复加载试验. 2个试件分别采用混合梁端型钢翼缘削弱式(RBS)节点以及梁端普通型钢节点. 对2个节点的破坏形态、耗能能力、承载能力、延性以及混合梁的应变分布规律进行对比分析. 试验结果表明,对梁端型钢翼缘的削弱处理可以有效促进试件在翼缘削弱区形成塑性铰,避免梁端焊缝的脆性破坏. 相比型钢未经处理的节点,翼缘削弱节点展现出更好的延性和耗能能力;梁底附加钢筋屈服后的黏结滑移会影响节点的耗能能力,在锚固长度满足规范要求的前提下,应适当增加其配筋率,以防止过早出现附加钢筋屈服后的黏结滑移. 相似文献
2.
针对移动机器人使用超声波传感器检测环境时存在干扰与数据不确定性问题,在分析超声波传感器工作原理和相邻位置检测数据的关联特性后,提出了基于三位置超声波检测的环境轮廓构建方法,利用超声波对室内环境进行建图;再使用改进强跟踪UKF-SLAM将超声波测量数据和移动机器人驱动模型进行滤波融合,得到更准确的位姿信息与地图特征。搭建仿真环境,并通过搭载有超声波传感器的全向轮移动机器人在实验环境内验证。仿真结果表明改进方法与其他算法相比,定位和地图构建的误差降低58.058%。室内实验中,获取环境特征的平均误差降低了50.286 3%,进一步验证了提出算法的可行性与有效性。该方法对机器人同步定位与地图构建有一定参考价值。 相似文献
3.
磁感应断层成像作为一种新的检测成像技术,在脑出血等疾病的临床诊断和连续检测中具有重要的应用价值。 磁感应
断层成像系统由激励线圈和检测线圈两种线圈组成,其中激励线圈只有一个,而检测线圈在以往的研究中多达十几个甚至几十
个。 由于空间限制以及线圈之间的相互干扰,如何在不损失成像准确度的情况下最大程度减少线圈的个数具有重要的研究意
义。 针对此问题,本文提出了仅使用 5 个检测线圈,分别检测两个相互垂直方向磁场信息的双向检测成像方法。 进行了含有半
径为 15 mm 的单个异质体和半径分别为 7 和 15 mm 的两个异质体的复杂头部模型仿真实验和异质体检测的仿体实验,结果均
表明双向检测成像方式不仅可以抵消检测线圈个数减少带来的影响,而且具有更高的抗噪性能和成像准确度,从而为推动 MIT
的实际应用奠定了技术基础。 相似文献
4.
装配工艺文档蕴含要素层次多样、关系复杂的工艺语义信息,它们以自然文本存在,无标准或规范约束,在评估装配工艺可执行性和指导装配作业时面临巨大挑战.鉴于此,提出一种基于长短期记忆网络(LSTM)的装配工艺语义识别方法,抽取装配工艺文档语义要素,建立装配工艺语义信息的知识化描述.首先定义装配语义并规定其知识图谱的描述形式.然后通过装配语素分解、装配词素分类与关系构建,得到装配工艺知识图谱.以某型航空发动机压气机转子部件的装配工艺文档为例,自动识别其装配语义并得到知识化描述.其中,对装配实体的语义识别率为93.7%,装配关系的语义识别率为94.8%,得到装配工艺知识图谱,证明了方法的有效性. 相似文献
5.
6.
船用汽轮机后汽缸下半铸件结构复杂,质量要求高,有较高的生产难度。采用ProCAST铸造模拟软件计算铸件模数,根据模数计算设置冒口;模拟浇注过程,确保充型过程快速平稳;对铸件凝固过程模拟优化,实现顺序凝固,保证了铸件致密度。 相似文献
7.
近年来,激光剥蚀技术与单接收或多接收电感耦合等离子体质谱法联用(LA-(MC)-ICP-MS)得到了广泛应用,实现了由激光剥蚀系统对固体岩矿样品微区采样后产生的气溶胶输送至电感耦合等离子体质谱的同位素分析,具有原位、实时、快速的分析优势及高空间分辨率、高灵敏度、多元素及其同位素比值同时测定的优点。本文介绍了本实验室近年来开展和建立的基于LA-(MC)-ICP-MS的一系列矿物微区原位同位素分析方法,主要有含硼矿物(如电气石、白云母)的硼同位素组成、碳酸盐矿物的碳同位素组成、硫化物和硫酸盐矿物的硫同位素组成、含锶矿物(如磷灰石)的锶同位素组成、锆石的铪同位素组成,以及锡石、黑钨矿、独居石、榍石和石榴子石等矿物的U-Pb定年分析方法。 相似文献
8.
针对标准长短期记忆(long short-term memory,LSTM)神经网络用于时间序列预测具有耗时长、复杂度高等问题,提出简化型LSTM神经网络并应用于时间序列预测.首先,通过耦合输入门与遗忘门实现对标准LSTM神经网络的结构简化;其次,从门结构控制方程中消除输入信号与偏差实现进一步精简;然后,采用梯度下降算法更新简化型LSTM神经网络的参数;最后,通过2个时间序列基准数据集及污水处理过程出水生化需氧量(biochemical oxygen demand,BOD)质量浓度预测进行实验验证.结果表明:在不显著降低预测精度的情况下,所设计的模型能够缩短训练时间,减少LSTM神经网络的计算复杂度,实现时间序列的预测. 相似文献
9.
10.
风电出力的随机性以及电动汽车(electric vehicle,EV)充电需求的不确定性给电力系统调度带来了挑战。在传统确定性机组组合模型的基础上,针对电力系统日前调度面临的不确定问题,提出了充分考虑风电与电动汽车双重不确定性的随机优化调度及备用计算模型。首先,对于风电出力不确定性,采用基于场景分析的两阶段随机优化方法,并使用生成对抗网络(generative adversarial network, GAN)来生成风电场景。其次,对于电动汽车充电需求的不确定性,将其分为可调度与不可调度两类。可调度电动汽车根据其出行规律采用随机模拟的方法,并建立了EV充电聚集商模型;不可调度电动汽车通过K-means聚类分析得到其典型负荷曲线,并将其并入系统常规负荷中。最终建立了基于多场景分析考虑EV充电聚集商的两阶段随机机组组合模型,并通过算例分析证明了所提模型的有效性。 相似文献