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1.
引入句法依存信息到原方面术语,提出一种新的方面术语表示方法,利用Glove词向量表示单词以及单词与单词之间的依存关系,构造出包含句法依存信息的依存关系邻接矩阵和依存关系表示矩阵,利用图卷积神经网络和多头注意力机制将句法依存信息融入到方面术语中,使得方面术语表达与上下文结构高度相关。将改进后的方面词术语表示替换到现有模型后,模型泛化能力得到有效提升。对比试验和分析结果表明:该方法具有有效性和泛化性。 相似文献
2.
在欧洲品牌协会(AIM)的赞助下,来自整个包装价值链的85家公司和组织联手进行了一项评估,即对一项开创性的数字技术是否能够在欧洲为包装提供更好的分类和更高质量的回收进行评估,以推动真正的循环经济。 相似文献
3.
卡特里娜飓风于2005年袭击了美国墨西哥湾沿海地区,给路易斯安那、密西西比和亚拉巴马等州带来了巨大灾难,造成经济损失800亿美元。其中位于路易斯安那州的新奥尔良市由于堤坝故障导致庞恰特雷恩湖湖水倒灌,80%的地区发生了洪水,损失尤为严重。为了动态且高效地模拟其溃坝后洪水的演进过程,建立了基于“体积法”与元胞自动机的溃坝洪水演进模型。模型通过设置元胞属性来考虑洪水流向以及不同土地覆盖类型的汇流差异性;提出了一种洪水淹没元胞多级分类的快速搜索算法(MLCFC),采用不同准则处理各类元胞以提高计算效率;利用“体积法”计算不同时刻元胞的水深来间接反映洪水演进的时空特性。以新奥尔良市为例,计算其溃坝发生后2~20 h不同时刻的淹没情况。结果表明,模型模拟的淹没过程符合溃坝洪水的蔓延特性;试验结果与遥感影像中提取的水体重合率为61.18%,能较好地模拟城市地区溃坝时洪水演进的时空特性。 相似文献
4.
为综合利用极坐标牛顿法潮流方程数少、雅可比矩阵J元素少以及直角坐标牛顿法中没有三角函数计算的特点,并克服极坐标牛顿法潮流J阵元素的不对称使其计算速度不理想的情况,提出一种对称极坐标牛顿法潮流的直角坐标解法.主要内容为,建立结构不完全对称的子阵形式的极坐标J阵,通过子阵建立子阵元素间的对应关系;拆分J阵元素的计算,建立子阵元素的部分对称关系;对J阵元素等计算公式进行三角变换,并按"二行+二列"的对称方式计算J阵元素;用四角规则而不是消元计算公式对J阵元素消元;将取倒的对角元素作为规格化因子以减少除法计算.新方法不但可实现J阵元素的部分对称计算,还可大量减少三角函数的运算以及消元过程中的除法运算,且无需计算公式直接完成消元计算.以IEEE-118节点系统为例,新方法生成J阵速度可提高约90%以上,潮流计算速度可提高约30%,并极利于编程. 相似文献
5.
为了提高配电网差异化节能降耗效果,解决现有潜力评估方法存在的应用性能差的问题,提出碳中和背景下配电网差异化节能降耗潜力优化评估方法。根据配电网的空间结构,构建相应的等值电路模型。在该模型下,从设备损耗和运行附加损耗2个方面计算配电网的损耗量。根据损耗量计算结果,确定配电网差异化碳中和节能降耗方式。从静态和动态2个角度设置潜力评估指标,通过指标数据处理、指标权重求解等步骤,得出配电网差异化节能降耗潜力的综合量化评估结果。将设计潜力评估方法应用到配电网的差异化节能降耗改造工作中,能够有效降低配电网的实际线损量、降低区域损耗费用,并具有较高的应用价值。 相似文献
6.
7.
为解释道床与盾构隧道管片产生脱空的现象,研究新混凝土在浇筑后由干燥收缩产生的裂缝机理。基于虚拟元推导任意多边形骨料的刚度矩阵格式,利用UEL子程序实现有限元与虚拟元的耦合计算,纯弯梁数值试验结果表明耦合法较有限元法计算效率明显提升,且具有较好的稳定性。在此基础上,建立细观尺度下新老混凝土的干缩数值模型,并通过圆盘干缩模型验证了模型参数。研究骨料和砂浆的应力分布、内部湿度与裂缝发展的对应关系以及新老混凝土表面和界面的应力发展。结果表明:①收缩过程中,骨料主要承受压应力作用,砂浆沿骨料边界的切线方向受骨料约束作用易形成收缩裂缝,在新混凝土表面首先出现大量微小裂缝,随后界面两端发生剥离; ②受表面下骨料的约束作用,新混凝土表面拉应力呈现“驼峰”分布。开裂后表面被划分为多个收缩区,收缩区边界受拉应力,内部受压应力;③界面的拉伸和剪切应力由两侧开始增加,并且随着界面剥离的增加不断内移。在界面内部未剥离区域内存在由界面附近骨料约束导致的局部压应力和剪切应力增大。 相似文献
8.
以白泥沟特大桥箱梁现浇支架为例,基于Midas civil软件中屈曲分析方法,建立了整体支架的三维有限元模型。通过结构荷载计算、边界条件处理、组合荷载的施加方法,从强度、刚度和稳定性三个方面对整体桥梁支架的安全评估问题进行了全面评价。研究表明,钢管立柱支架各杆件的强度、刚度和稳定均满足受力要求,初步评价结构是安全的,可为类似工程的稳定性计算提供参考。 相似文献
9.
为了有效预测输电网系统在强风作用下的响应,并开展高效精准的性能评估,文章提出了基于深度学习模型的风致易损性评估框架。以某具备健康监测系统的输电塔结构为例,首先对监测数据进行清洗和重构,通过大数据深度学习建立荷载输入和响应输出的等效映射模型,然后通过数值模拟生成灾害强度均匀的风场数据并由深度学习模型预测输电塔关键杆件响应,计算不同性能水准的易损性曲线。研究结果表明,经训练的深度学习模型可以涵盖实际工程中存在的各类不确定性因素,有效映射复杂风环境下输电塔结构的动力响应。提出的框架方法可以避免单纯通过数值模型制备大量动态响应数据,更高效地进行输电网系统风致易损性评估。 相似文献
10.