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1.
越河盾构隧道掌子面通常存在较高的水头压力,使得土压平衡较难实现,且较大的渗透坡降也容 易引起管涌、盾尾刷击穿等工程灾害。为探明隧道开挖对复合地层渗流场的影响作用,以西安地铁 9号线 下穿灞河段为例,采用有限元分析软件,选取典型复合地层开展多种开挖渗流条件下的稳态渗流分析,研 究了盾构隧道开挖渗流条件下复合地层的总水头、渗透坡降和渗流速度等渗流场分布特征。结果显示,由 隧道开挖渗流引起地层水头损失的大小及影响范围与开挖渗流速度的大小直接相关;开挖渗流速度越大, 则地层水头损失越大,掌子面的水压随之减小;地层水头损失变化与渗流路径相关,由入渗面至出渗面沿 渗流路径逐渐增大。研究表明,从一定程度上来看,开挖渗流速度越大,越有利于盾构机实现土压平衡条 件,从而降低盾构机掘进的施工难度,不利的是此时地层渗透坡度变大,需要防止地层产生渗透破坏。  相似文献   
2.
提出了一种基于FCOS神经网络的小建筑物目标检测算法,针对FCOS模型在特征提取阶段提取到的小建筑物目标特征较少问题,引入多尺度检测和可变形卷积方式,加强网络对小建筑物目标的特征提取能力,并通过改进后的SGE注意力机制降低特征图中的干扰噪声权重。改进后的网络可以提取到更多的小建筑物目标特征,对环境干扰噪声的鲁棒性更强。在自己搭建的数据集上进行了实验测试,结果表明,在相同环境下网络改进后建筑物的整体检测准确率提升了1.7%,其中对小建筑物目标提升了3.6%,减少了小建筑物目标漏检、误检的问题。  相似文献   
3.
由于移动源污染遥感监测受到复杂外部环境影响, 难以通过传统统计方法建立车辆行驶工况与污染排放之间 的相关性模型, 为此开展了基于移动源遥感监测的影响因素分析及排放预测的研究。首先利用 Spearman 相关性分析 排除与移动源污染物主要排放气体 CO、 HC、 NO 气体浓度无相关性的因素; 其次使用 Lasso 算法确定各成分的关键 影响因子, 并采用神经网络构建污染物排放预测模型; 最后在测试集上验证该模型用于移动源污染排放主要成分预测 的有效性。模型预测的结果表明, 基于特征筛选的移动源污染排放数据预测神经网络模型具有较高的预测精度, 可以 降低城市移动源污染排放检测成本并为相关部门制定相关政策提供数据支持。  相似文献   
4.
5.
针对多层集成电路中由于共地面开窗引起的寄模问题,通过对比“窗口遮挡”形式和多种背孔阵列抑制寄生模传播效果,发现“窗口遮挡”形式在有效抑制寄生模传播的同时会极大地增加电路损耗,存在最简背孔阵列可以达到抑制寄生模传播的效果。在不改变工艺结构的前提下,“双背孔”和“四背孔”形式可以分别满足200 GHz/300 GHz以下介质膜抑制需求,此时背孔所占面积最小,可以有效减小背孔排列密度,增加电路集成度。  相似文献   
6.
7.
针对5G超密集异构蜂窝网络中人与人(H2H)和机器到机器(M2M)共存场景下有服务质量(QoS)保障和负载均衡的上行用户分配问题,该文提出一种基于匹配理论的用户分配算法.该算法在用户分配过程中同时考虑不同类型节点的接入控制策略,在最大化网络能效的同时,实现节点QoS保障.仿真结果表明,与其他算法相比,该算法不仅能够在能效、负载均衡以及QoS保障方面获得更好的性能,并且能获得与穷举法相近的性能.此外,所提算法的收敛速度很快且不受节点和基站数目变化的影响,适合解决H2H和M2M共存场景中的用户分配问题.  相似文献   
8.
现有的基于声场干涉结构特征的目标深度分类方法的频率适用范围有限,仅适用于目标线谱频率激发前2阶简正波的情况.针对上述问题,该文提出基于匹配场处理的目标深度分类算法,该算法将垂直复声强无功分量作为匹配量进行目标深度的匹配估计,利用目标深度的粗略估计结果辅助进行目标深度的二元分类.算法适用于线谱频率激发前3阶简正波的情况,有效拓展了算法的频率适用范围.仿真结果验证了算法的可行性和稳健性.该文分析了环境失配情况对算法性能的影响.所提算法具有较高的准确性和稳健性.  相似文献   
9.
围绕如何提高椭圆球面波(PSWFs)多载波调制系统频带利用率,该文在双模PSWFs多载波索引调制解调方法的基础上,引入由额外星座点组成的第3星座图,提出基于优化多重索引的PSWFs多载波索引调制解调方法BIM-MCM-PSWFs。该方法通过对分组后每个子块中子载波的多重排列组合,拓展了信号索引维度,增加了调制符号组合数,实现了双模PSWFs多载波索引调制解调方法中频谱资源的进一步利用,有效提高了系统频带利用率。理论和仿真分析表明,该文所提方法相较于双模PSWFs多载波索引调制解调方法,以适当牺牲误码性能为代价,具有更高的系统频带利用率,当n=9, k=1, m=4时,以误比特率(BER)牺牲了0.70 dB为代价,系统频带利用率(SE)提升了20.1%。  相似文献   
10.
基于深度神经网络(DNN)的符号检测器(SD)的结构直接影响检测精度和计算复杂度,然而,已有的工作中并未对DNN符号检测器的结构选择方法开展研究。此外,已知的基于DNN的符号检测器复杂度较高且仅能完成单一调制信号的检测。针对以上问题,该文提出基于误符号率(SER)度量的低复杂度稀疏自编码器符号检测器(SAED)结构选择策略,同时,利用提出的累积量和矩特征向量(CMFV)实现了对混合信号的检测。所设计的符号检测器不依赖信道模型和噪声假设,对不同调制方式的信号具有较好的检测性能。仿真结果表明,该文设计的SAE符号检测器的SER性能接近最大似然(ML)检测理论值,且在频偏、相偏和有限训练样本等非理想条件下具有较强的鲁棒性。  相似文献   
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