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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.
针对柔性直流电网线路纵联保护难以同时适应线路边界存在和不存在情况的问题,提出一种基于电压行波折射系数的柔性直流电网线路纵联保护。通过分析线路的1模波阻抗得到较为精确的故障分量1模电压行波。利用Peterson等效电路定量分析正方向故障时的电压行波折射系数,通过定性分析得到反方向故障下的电压行波折射系数,根据电压行波折射系数的差异构造故障识别判据。在此基础上,设计启动判据和选极判据,与故障识别判据一起形成完整的柔性直流电网线路纵联保护。最后,在PSCAD/EMTDC中进行仿真验证。结果表明,所提纵联保护可实现全线速动,能够耐受500Ω的过渡电阻和20dB的噪声,且对采样频率和数据同步要求低,工程适用性较强。  相似文献   
4.
为改善三次多项式插值算法在机械臂运动过程中由于角速度和角加速度变化曲线的突变情况导致的关节抖动、 运动轨迹偏差现象,提出对机械臂的各关节运动轨迹采用七次多项式插值算法进行规划.以五自由度机械臂为研究对象,选择改进型 DGH 法 (DenavitGHartenberg)构建运动学模型.仿真结果显示,采用七次多项式插值算法,所得关节运动轨迹光滑连续、无突变,提升了机械臂的运动精确性,减少了抖动对硬件造成的损耗,具有一定的应用价值。  相似文献   
5.
三峡水库在正常运行期间库水位在145.00~175.00 m之间周期性波动,这对库区内广泛发育的顺层岩质岸坡造成损伤劣化,严重影响坡体稳定性。以三峡库区内典型的顺层岩质岸坡青石6号坡作为研究对象,采用FEM/DEM(有限元/离散元)耦合分析的方法模拟其变形破坏全过程。同时结合室内饱和-风干试验结果,讨论库水位长期变动条件下消落带岩体强度与结构的劣化对岸坡变形破坏演化过程的影响。结果表明:当岩体强度逐渐劣化时,仅会加快坡体变形演化速度但不会改变破坏模式;当坡体结构劣化程度增加时,坡体的变形演化速度不仅会加快,变形破坏模式也会随之发生改变。研究成果对库区内顺层岩质岸坡的防灾减灾工作提供了一定的技术支撑。  相似文献   
6.
针对双柱举升机由于设计不合理导致的振动问题,分析其振动的成因并进行设计优化。通过基本受力、 弯曲振动、扭转振动分析振动成因;分别从立柱布局、导轮布局2 方面优化设计双柱举升机结构。验证结果表明: 该设计可将振动控制在允许范围内,甚至消除振动,进而消除振动带来的经济损失以及安全问题。  相似文献   
7.
知识追踪模型以学习者的历史学习行为数据作为输入,通过概念表示来描述学习者的概念掌握状态,从而预测学习者未来的学习表现。然而在概念的外延表示方面,当前知识追踪研究的概念外延信息被限制在一阶相关的范畴内,无法表征概念的一阶以上外延信息。为了解决这一问题,提出方法首先使用图结构描述概念内涵信息及其相互关系;其次使用图神经网络的池化操作等提取概念的外延表示,这保证了概念的外延信息来源于多阶相关关系;再与概念的内涵表示进行融合;最后预测学习者未来的答题情况。为了验证该模型的有效性和效率,选取了四个主流知识追踪模型作为对比模型,在四个常用的知识追踪数据集上进行实验。结果表明,提出模型在若干评价指标上均取得了一定的优势,说明了它的有效性;在模型性能方面,提出模型达到最优评价指标所需的迭代次数最少,说明了它的效率;在实际应用方面,以该模型为基础实现了一个智能学习平台,在三门线下课程的教学过程中判断和预测学习者未来答题情况,取得了优于其他知识追踪模型的表现。  相似文献   
8.
针对硬币表面缺陷较小、形状多变且易与背景混淆而不易检出的问题,改进YOLOv3算法并提出基于可变形卷积和自适应空间特征融合的硬币表面缺陷检测算法DCA-YOLO。首先,由于缺陷形状的多变设计了3种在主干网络中不同位置添加可变形卷积模块的网络结构,通过卷积学习偏移量和调节参数来提高缺陷的提取能力;然后,使用自适应空间特征融合网络学习权重参数来调整不同尺度特征图中各像素点的贡献度以更好地适应不同尺度的目标;最后,改进先验锚框比例,动态调节类别权重,优化并对比网络性能,从而提出在主干网络输出特征进行多尺度融合的上采样前增加可变形卷积的模型网络。实验结果表明,在硬币缺陷数据集上,DCA-YOLO算法检测平均精度均值(mAP)接近于Faster-RCNN,达到了92.8%;而相较于YOLOv3,所提算法的检测速度基本持平,在检测mAP上提高了3.3个百分点,F1分数提升了3.2个百分点。  相似文献   
9.
10.
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