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本文以伊田煤业破碎软岩巷道为研究背景,采用数值模拟的方法,对该矿巷道在四种不同的支护方式下的支护效果进行对比分析,分析结果表明:采用提高围岩自身强度的锚注支护在提高围岩自承载能力、控制巷道围岩位移等方面均优于锚杆支护或锚索支护,"锚网+顶板锚索+注浆支护"方案为最佳支护方案。 相似文献
2.
连铸浇注过程中常出现非对称流动现象,既破坏了结晶器内的对称流动,又影响了钢液质量。采用物理模拟,研究了不同开口度情况下板坯双滑板滑动水口的非对称流动现象,并引入对称指数的概念进行综合评价。结果表明,双滑板滑动水口内流场受开口度变化影响较小,水口处的流场对称情况较好。随着开口度变化,双滑板滑动水口几乎不存在非对称流动现象。开口度为25%时,对称指数γ=1.13;开口度为50%时,γ=0.96;开口度为75%时,γ=0.85;全开时,对称指数γ=0.83。随开口度的增大,对称指数γ越小,表明水口处流场的对称情况也越好。 相似文献
3.
4.
基于深度学习的视频火灾探测模型的训练依赖于大量的正负样本数据,即火灾视频和带有干扰的场景视频。由于很多室内场合禁止点火,导致该场景下的火灾视频样本不足。本文基于生成对抗网络,将其他相似场景下录制的火焰迁移到指定场景,以此增广限制性场合下的火灾视频数据。文中提出将火焰内核预先植入场景使之具备完整的内容信息,再通过添加烟雾和地面反射等风格信息,完成场景与火焰的融合。该方法克服了现有多模态图像转换方法在图像转换过程中因丢失信息而造成的背景失真问题。同时为减少数据采集工作量,采用循环一致性生成对抗网络以解除训练图像必须严格匹配的限制。实验表明,与现有多模态图像转换相比,本文方法可以保证场景中火焰形态的多样性,迁移后的场景具有较高的视觉真实性,所得结果的FID与LPIPS值最小,分别为119.6和0.134 2。 相似文献
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9.
为提高机器人表情再现的时空相似度和运动平滑度,结合序列到序列的深度学习模型,提出一种基于双LSTM(长短期记忆)融合的类人机器人实时表情再现方法.在离线机械建模阶段,首先构建逆向机械模型以实现面部特征序列到电机控制序列的逆向映射,并进一步提出运动趋势模型以规整电机连续运动的平滑度;然后,引入加权目标函数以实现两模型的融合和参数优化.在在线表情迁移阶段,以表演者面部特征序列作为融合模型的输入,并在最优参数下完成表演者面部特征序列到机器人控制序列的端-端翻译,从而达到机器人表情的帧-帧再现.实验结果表明:融合模型的电机控制偏差不超过8%,且表情再现的时空相似度和运动平滑度大于85%.与相关方法相比,提出的方法在控制偏差、时空相似度和运动平滑度方面均有较大提升. 相似文献
10.