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1.
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
2.
为提高超声相干平面波复合(CPWC)成像质量,本文提出了基于环形统计矢量(CSV)的加权算法。该算法以延时信号相位为环形统计样本,通过样本平均合矢量建立反映相位分布一致性程度的相干因子。进一步地,根据波束形成及相干因子构建数量的不同,提出了全孔径环形统计矢量(tCSV)加权算法。结果表明,相比于CPWC,CSV和tCSV的散射靶点分辨率和囊肿的对比度分别提高了至少23.67%和27.69%,CNR值降低至多39.37%。与相干因子(CF)和符号相干因子(SCF)相比,虽然CSV和tCSV算法在分辨率和对比度上最大分别比之减小约12.83%和88.31%,但抑制背景噪声和保留目标靶点回波幅值的能力较强,且CNR值比之提高了约20%,其成像质量具有更好地鲁棒性。 相似文献
3.
自动气象站能见度检测仪多采用光学装置采样,雨雪、粉尘等天气因素会对部分仪器镜头造成污染,导致能见度要素数据缺测.针对能见度数据缺失问题,本文选用安徽部分气象站的历年数据,首先运用灰色关联分析方法筛选出与能见度密切相关的其他气象要素,通过支持向量机和BP神经网络单一预估方法预估不同地形的能见度缺失值,然后采用最优权重组合将两种方法预估的能见度值进行组合,并与单一预估方法进行对比.结果表明组合方法的预估结果误差均值小、整体准确度高,可以保证台站观测资料的完备性,为短时天气预报、实况分析和气象公共服务工作提供有效依据. 相似文献
4.
5.
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
6.
电网故障处置预案是电网故障处置的重要参考,对电网故障处置预案文本中各类电力设备、名称编号等细粒度的关键实体信息进行抽取,是实现计算机学习理解预案内容并进一步支撑故障处置智能化的重要基础。文中提出一种基于深度学习的电网故障处置预案文本命名实体识别技术,首先采用字向量表征预案文本,然后将注意力机制以及双向长短期记忆网络相结合,有所侧重地提取实体词深层字符特征,最后采用条件随机场求解最优序列化的标注。算例表明:文中所提预案文本命名实体识别模型不依赖人工特征,能够自动高效地提取文本特征,准确识别预案文本中细粒度的实体词,满足预案文本中关键实体信息精确定位和识别的要求。 相似文献
7.
通过熔化极气体保护焊技术制备了Fe-C-Mo-V堆焊合金磨损试样,基于滚动三体磨粒环境下进行了干砂橡胶轮磨损试验,利用扫描电子显微镜、能谱分析、维氏硬度计等显微分析和性能测试方法,对Fe-C-Mo-V堆焊合金熔敷金属的磨损失重和磨痕形貌进行检测与表征,研究了不同法向载荷条件下该熔敷金属的磨损行为变化规律。结果表明:随法向载荷的增加,磨损失重逐渐增加,但增幅逐渐变缓;磨损机制主要为磨粒对奥氏体基体的切削及VC硬质相和层片状合金碳化物的破碎剥落;磨损后表面硬度随法向载荷的增大逐渐增加,磨痕亚表面产生显著的加工硬化,奥氏体基体转变为马氏体组织,材料的硬度增强,使得熔敷金属在高载荷下表现出较好的耐磨性。 相似文献
8.
针对列车车轮踏面旋转纹理信息无法准确、有效提取的问题,提出一种基于Radon变换和双树复小波变换(DT-CWT)的列车车轮踏面特征提取方法。首先,对车轮踏面图像进行Radon变换;然后,对变换后的图像进行DT-CWT分解,使用分解后的各层低频子带系数和高频子带系数模的均值和标准方差构造特征向量,将其作为区分列车车轮踏面是否发生损伤的依据;最后,由支持向量机(SVM)进行分类决策。使用动车所采集的图像及人为加噪声后的图像进行分类实验,结果表明,本文使用的Radon和DT-CWT算法能有效地进行旋转不变纹理的提取,SVM分类正确率可以达到95%,可为列车车轮踏面状况检测提供更为准确便捷的方法支撑。 相似文献
9.
管道泄漏不仅会造成环境污染,还可能引发火灾、人员伤亡等严重后果和巨大的经济损失。传统的管道泄漏在线检测与定位系统均使用单一算法进行信号处理,漏判误判多,应用效果较差。针对目前集输管道泄漏检测准确性和灵敏度较低的现状,研究一种多算法融合的方法,通过采集管道压力、流量等多种特征信号,采用最优加权融合算法,将专家经验分析法、向量机(SVM)模式识别法、序贯概率比检测法等多种信号处理方法进行综合应用,扩展了时间和空间上的检测范围,提高了泄漏检测系统的灵敏度和可靠性。利用正常运行集输管道进行了现场泄漏应用试验,试验结果验证了多算法融合检漏方法比单一检漏方法具有明显的优越性。 相似文献
10.
朱兴统 《自动化与仪器仪表》2021,(2):21-24
由于轴承振动信号具有复杂性和非线性,难以有效提取故障特征,影响故障诊断的准确率。为了提高故障诊断准确率,提出一种蝙蝠算法(BA)优化相关向量机(RVM)的轴承故障诊断方法。首先结合变分模态分解和多尺度熵从轴承振动信号中提取出故障特征,作为相关向量机的输入向量;接着采用蝙蝠算法优化相关向量机的核函数参数;然后训练相关向量机模型;最后使用训练后的相关向量机进行故障诊断。通过仿真实验评估故障诊断方法的有效性,实验结果表明,该方法的故障诊断准确为100%,故障诊断准确率高于SVM方法、RVM方法,说明BA-RVM故障诊断方法是可行和有效的,满足一般轴承故障诊断的精度要求。 相似文献