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1.
Geogrid reinforcement can significantly improve the uplift bearing capacity of anchor plates. However, the failure mechanism of anchor plates in reinforced soil and the contribution of geogrids need further investigation. This paper presents an experimental study on the anchor uplift behavior in geogrid-reinforced soil using particle image velocimetry (PIV) and the high-resolution optical frequency domain reflectometry (OFDR). A series of model tests were performed to identify the relationship between the failure mechanism and various factors, such as anchor embedment ratio, number of geogrid layers, and their location. The test results indicate that soil deformation and the uplift resistance of anchor plates are substantially influenced by anchor embedment ratio and location of geogrids, whereas the number of geogrid layers has limited influence. In reinforced soil, increasing the embedment ratio greatly improves the ultimate bearing capacities of anchor plates and affects the interlock between the soil and geogrids. As the embedment depth increases, the failure surfaces gradually change from a vertical slip surface to a bulb-shaped surface that is limited within the soil. The strain monitoring data shows that the deformations of geogrids are symmetrical, and the peak strains of geogrids can characterize the reinforcing effects.  相似文献   
2.
钒钛高炉渣是钒钛磁铁矿经高炉冶炼后形成的炉渣,其中的硫含量是划分该产品等级的一个重要指标。参照行业标准YB/T 4145—2006对坩埚进行预处理,称取(0.30±0.01)g试样于预先铺有0.8 g纯铁助熔剂的坩埚中,再向其内加入1.6 g钨锡助熔剂,设定分析功率为1.95 kW,建立了高频燃烧红外吸收法测定钒钛高炉渣中硫的方法。优化后的分析条件为:分析功率1.95 kW;以0.8 g纯铁和1.6 g钨锡为助熔剂;称样量为0.30 g。空白试验结果表明,空白的标准偏差为0.000 5%,检出限和定量限分别为0.001 5%和0.005%。采用实验方法对钒钛高炉渣实际样品中的硫进行测定,测得结果与YB/T 505.8—2007中的重量法基本吻合,相对标准偏差(RSD,n=8)均小于3%。  相似文献   
3.
通过锉刀锉去样品表面污物、丙酮清洗、自然风干方式对样品进行预处理,在高纯镍篮中加入样品,建立了惰气熔融红外/热导法测定钽钨合金中氧和氮含量的检测方法。探讨了助熔剂、分析功率、称样量等对试验结果的影响,实验选择在助熔剂为镍篮,分析功率为5.0 kW,称样量约为0.10 g的条件下进行。使用钛合金标样GBW(E)020188进行校准,以另一锆合金标样AR640进行验证,标样中氧和氮的测定结果分别在标准值范围之内。在优化的条件下进行测定,氧和氮的检出限分别为0.000 13%和0.000 04%,定量限分别为0.000 44%和0.000 13%。按照实验方法对钽钨合金进行分析,氧和氮测定结果的相对标准偏差(RSD,n=11)分别为6.6%和11.2%,加标回收率分别为93%~102%和95%~103%。  相似文献   
4.
精四氯化钛是海绵钛及钛生产的关键原材料,提高海绵钛及钛质量的关键在于控制精四氯化钛中杂质含量。由于生产工艺原因,精四氯化钛中含碳杂质主要为油类杂质,因此测定精四氯化钛中油类杂质含量,对精四氯化钛中碳杂质的分析具有重要意义。总油以碳为主要成分,具有红外吸收带,因此能够利用红外吸收光谱法实现测定。而四氯化钛与水气接触极易发生水解反应,生成的氯化氢同样具有红外吸收峰,且氯化氢与油类的吸收峰波数较接近,致使氯化氢干扰红外吸收光谱法测定四氯化钛原样中总油含量。实验建立水解-红外吸收光谱法测定精四氯化钛中总油含量的方法,将四氯化钛样品与水按体积比1∶25水解平衡后,采用四氯乙烯萃取水解溶液中的总油,通过外标定量分析精四氯化钛中总油含量。校准曲线中总油的线性范围为0~80 mg/L,相关系数r为0.999 9;总油的检出限为2.5 mg/kg。方法用于测定3个精四氯化钛样品中总油,结果的相对标准偏差(RSD,n=6)为3.5%~4.1%;加标回收率为96%~109%。  相似文献   
5.
This paper plans to develop an intelligent super resolution model with the linkage of Wavelet lifting scheme and Deep learning algorithm. Before initiating the resolution procedure, the entire HR images are converted into Low Resolution (LR) images using bicubic interpolation-based downsampling and upsampling. Further, the Wavelet lifting scheme helps to generate the four subbands of each image like LR wavelet Sub-Bands for LR images, and High Resolution (HR) wavelet Sub-Bands for HR images. The residual image is generated by taking the difference between the LR wavelet Sub-Bands and HR wavelet Sub-Bands images. The proposed model involves two main phases: Training phase and Testing. The training phase trains the residual image of all images by Deep Convolutional Neural Network with LR wavelet Sub-Bands as input and residual image as target. On the other hand, in testing phase, the LR wavelet Sub-Bands query image is subjected to Deep Convolutional Neural Network, which outputs the concerned residual image. This generated residual image is summed with LR wavelet Sub-Bands image, followed by inverse wavelet lifting scheme to obtain the final super resolution image. The main contribution of this paper is to improve the conventional Deep Convolutional Neural Network by optimizing the number of hidden layer, and hidden neurons using modified Whale Optimization Algorithm called Average Fitness Enabled Whale Optimization Algorithm by considering the objective of maximizing the Peak Signal-to-Noise Ratio. Finally, the proposed method achieves an improved quality of the results which is comparable the existing models.  相似文献   
6.
In this paper, an Automated Brain Image Analysis (ABIA) system that classifies the Magnetic Resonance Imaging (MRI) of human brain is presented. The classification of MRI images into normal or low grade or high grade plays a vital role for the early diagnosis. The Non-Subsampled Shearlet Transform (NSST) that captures more visual information than conventional wavelet transforms is employed for feature extraction. As the feature space of NSST is very high, a statistical t-test is applied to select the dominant directional sub-bands at each level of NSST decomposition based on sub-band energies. A combination of features that includes Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) based features, Histograms of Positive Shearlet Coefficients (HPSC), and Histograms of Negative Shearlet Coefficients (HNSC) are estimated. The combined feature set is utilized in the classification phase where a hybrid approach is designed with three classifiers; k-Nearest Neighbor (kNN), Naive Bayes (NB) and Support Vector Machine (SVM) classifiers. The output of individual trained classifiers for a testing input is hybridized to take a final decision. The quantitative results of ABIA system on Repository of Molecular Brain Neoplasia Data (REMBRANDT) database show the overall improved performance in comparison with a single classifier model with accuracy of 99% for normal/abnormal classification and 98% for low and high risk classification.  相似文献   
7.
铜转炉吹炼是火法炼铜的关键工序,其终点判断与炉寿、铜产率和直收率紧密相关,目前现有人工经验、仪器测定和物料平衡法等终点判断方法均存在一定的局限性。理论上铜转炉吹炼造渣期终点与渣含Fe是否达标有关,而不同Fe含量渣样呈现不同的图像特征,鉴于此,基于图形识别的特征向量提取原理,分别采用卷积神经网络(CNN)算法与支持向量机(SVM)算法,构建了铜转炉吹炼造渣期渣含Fe预测模型,为图像识别技术在铜转炉吹炼终点判断中的应用奠定数模基础。两种模型的实例分析表明,卷积神经网络的训练集预测准确率98%,测试集预测准确率约50%;支持向量机模型的训练集预测准确率99%,测试集预测准确率62%。  相似文献   
8.
为解决图像配准中因旋转变换,尺度缩放,光照变化,相机抖动,气流变化以及压缩等影响成像质量,而导致特征点检测数目不足的问题,本文提出了基于组合模型的图像配准方法.该方法采用KAZE与SURF算子联合检测局部区域中线性与非线性特征点;同时为了提高计算效率,采用二进制向量描述符表征特征点,并使用汉明距离计算特征点之间的匹配距离,有效地提高匹配效率;最后,利用随机一致性算法(RANSAC)进一步消除异常点,并根据内点之间的对应关系来计算几何变换模型.实验结果表明:本文有效地解决了因特征点数目不足配准失效的问题,多幅图像的配准实验结果说明了本文方法具有更好的稳定性与鲁棒性,同时运行效率最快.  相似文献   
9.
面对多样化的应用环境,卷积神经网络(CNN)的架构深度不断增加以提升精度,但同时需要大量的计算参数和网络存储。针对CNN卷积层参数冗余和运算效率低的问题,提出一种基于分层阈值的自适应动态剪枝方法。设计自适应分层阈值判断算法,对批归一化层的尺度因子进行聚类分析,自适应地找到每层的分类断点并据此确定最终阈值,利用该阈值修剪正则化后的输入模型,从而避免根据经验人为定义固定阈值,减小模型尺寸和运行时占用的内存。分别采用该方法和LIU等提出的使用固定阈值且全局修剪的方法对VGGNet、ResNet、DenseNet和LeNet模型进行压缩,并在CIFAR、SVHN和MNIST数据集上测试模型性能。实验结果表明,该方法能够在模型精度与剪枝率之间找到最优平衡,剪枝后模型的测试错误率较对比方法降低0.02~1.52个百分点,同时自适应分层阈值判断算法也能避免对比方法在全局修剪时减去整个层的问题。  相似文献   
10.
谭润  叶武剑  刘怡俊 《计算机工程》2022,48(2):237-242+249
细粒度图像分类旨在对属于同一基础类别的图像进行更细致的子类划分,其较大的类内差异和较小的类间差异使得提取局部关键特征成为关键所在。提出一种结合双语义数据增强与目标定位的细粒度图像分类算法。为充分提取具有区分度的局部关键特征,在训练阶段基于双线性注意力池化和卷积块注意模块构建注意力学习模块和信息增益模块,分别获取目标局部细节信息和目标重要轮廓这2类不同语义层次的数据,以双语义数据增强的方式提高模型准确率。同时,在测试阶段构建目标定位模块,使模型聚焦于分类目标整体,从而进一步提高分类准确率。实验结果表明,该算法在CUB-200-2011、FGVC Aircraft和Stanford Cars数据集中分别达到89.5%、93.6%和94.7%的分类准确率,较基准网络Inception-V3、双线性注意力池化特征聚合方式以及B-CNN、RA-CNN、MA-CNN等算法具有更好的分类性能。  相似文献   
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