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1.
2.
建立了基于卷积神经网络算法的智能导波损伤检测方法,可实现加筋板中脱黏损伤的高效识别和精准定位。在数值模拟和试验研究T型筋加筋板中导波传播特性的基础上,通过单点激发多点接收的方法获取不同损伤样本的兰姆波响应,经预处理之后组成融合数据库。利用卷积神经网络(CNN)深度学习检测算法,抓取和学习融合数据库中与损伤相关的特征,并使用未经训练的数据测试网络性能。结果表明,以Adam为优化器的7层CNN对数据库中损伤样本的检测精度达99%;基于CNN的智能导波检测方法不仅能够识别加筋板中的脱黏损伤,而且能够准确定位。 相似文献
3.
假设各决策时段的时间权重、各决策时段下的属性权重以及决策者权重均已知,各决策者针对各决策时段给出的属性值以直觉模糊数形式给出的动态多属性群决策问题,提出了一种基于导出直觉模糊混合平均(I-IFHA)算子动态直觉模糊多属性群决策方法.该方法利用动态直觉模糊加权平均(DIFWA)算子和动态加权平均(DWA)算子集结动态决策信息分别得到各决策者的综合直觉模糊决策矩阵和综合属性权重向量,并在此基础上利用直觉模糊加权平均(IFWA)算子计算得到各决策者下各方案的直觉模糊评价值;利用I-IFHA算子集结决策者群体决策信息得到各方案的综合直觉模糊评价值;利用直觉模糊数的得分函数及精确函数对决策方案进行排序和择优.最后,通过投资银行对企业进行投资的实例说明了该方法的应用. 相似文献
4.
5.
首先采用Haar小波滤波器,设计出一种数字Shearlet变换算法。然后对Shearlet系数间的相关性进行统计分析,提出了一种尺度相关的自适应阈值收缩图像去噪算法。最后选用峰值信噪比和视觉质量为评价标准,实验验证算法的去噪性能。结果表明,本文算法获得更高的峰值信噪比,更好地保留了图像的细节信息。 相似文献
6.
7.
8.
为了充分发挥黑河龙首水电站的水能利用率,对龙首水电站的短期优化调度进行了研究。通过对5个典型年短期优化调度模型求解结果进行回归分析,获得各月的短期调度规则,对调度规则的验证结果表明相对误差较小,所得到的短期调度规则可以投入实际应用。 相似文献
9.
为了解决全波场数据获取耗时的问题,引入压缩感知算法对波场进行稀疏表示。然而受限于导波在复合材料中复杂的传播特性,压缩感知在复合材料板中的应用成为难题。为此通过考虑导波在复合材料板中传播的各向异性波数特性,构建计算频带内不同角度下的波数库用于波场重构。同时在损伤分析阶段,提出了一种无需基准信号的复合材料损伤散射波场分离技术,精准实现入射波场的去除,提升损伤定位的精度。单损伤的实验和仿真结果表明,所提方法能够在低于90%的奈奎斯特采样点情况下实现波场的重构,且损伤定位误差均小于最小波长的2/3。双损伤的实验结果表明,所提方法可有效定位双损伤,相关成果可为复合材料损伤检测的实际运用提供理论和方法基础。 相似文献
10.