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1.
构建工程咨询机构BIM技术应用能力评价的指标体系,提出改进的熵权TOPSIS评价模型,以4个典型的工程咨询单位为例,进行BIM技术运用能力评价。研究表明,BIM行业的整体水平已经有了明显的提升,但是区域间的发展还存在一定差距。 相似文献
2.
3.
在分析单一MU(Most Uncertainty)采样缺陷的基础上,提出一种"全局最优搜寻"方法 GOS(Global Optimal Search),并结合MU共同完成查询选择。GOS+MU方法中,GOS着眼全局寻找目标,在应用环境能提供的训练样本数量有限、分类器受训不充分时,该方法选择的对象学习价值高,能快速推进分类器学习进程;MU则能够在GOS采样失效情形下,利用分类器当前训练成果,选择查询不确定性最强的样本补充训练集。通过对网络商品的用户评论进行分类仿真,并比较其他采样学习方法的效果,证明了GOS+MU方法在压缩学习成本、提高训练效率方面的有效性。 相似文献
4.
《软件》2019,(6):57-63
针对传统的层次分析法(AHP)在桥梁运营安全评估中的不足之处,提出了基于改进AHP和熵权法相结合的在役悬索桥运营安全风险评估分析方法。该方法通过定量、客观的分析,克服传统评估方法中各个风险指标权重值计算的局限性,做到了主观权重和客观权重相结合,为在役悬索桥制定科学、正确、合理的管理方案提供了重要参考。同时以云南新龙桥为例进行验证,得到各个风险源的权重值,并找到超载风险是影响悬索桥安全运营的主要影响风险源。运用有限元软件对悬索桥运营阶段基于超载风险的仿真分析,明确超载对该桥安全运营的影响程度。研究表明该评估方法改进和完善了在役悬索桥运营风险综合评估方法,同时对其他桥型的风险评估也有一定的参考意义。 相似文献
5.
6.
高熵材料是近年来出现的一种新型材料,具有高强度、高硬度、良好耐腐蚀和优异的高温组织稳定性等性能,在航空航天、高温以及先进核能等领域展现了广阔的应用前景,引起国际材料领域的广泛关注,相关研究也取得了很大进展。粉末冶金作为一种高性能金属基和陶瓷复合材料的先进制备技术,可以获得纳米晶和过饱和固溶体等亚稳材料,同时也可用于传统熔炼法较难制备的具有特殊结构和性能的材料,近些年来,粉末冶金技术在高熵材料制备中得到广泛应用。本文从高熵材料的应用理论出发,针对目前高熵材料粉体制备方法、块体成型以及粉末冶金制备的典型高熵材料三个方面予以综述,着重阐述了高熵材料的力学性能和其变形行为特点,同时展望了高熵材料的未来发展趋势。 相似文献
7.
针对齿轮故障特征微弱,在强背景噪声下难以有效提取的问题,提出了一种改进奇异谱分解(ISSD)结合奇异值分解(SVD)的齿轮故障特征提取方法。针对奇异谱分解(SSD)算法中模态参数需凭经验选取的缺陷,基于散布熵优化算法对SSD算法进行了改进,在得到既定的一组奇异谱分量的基础上,根据峭度值最大准则筛选出了最佳奇异谱分量并进行了SVD处理,采用奇异值能量标准谱自适应地确定了信号重构阶数以还原信号和提高降噪效果。最后对信号进行包络解调以提取齿轮故障特征,将所提方法运用到仿真信号和齿轮实测信号中,并同传统包络谱、SSD包络谱以及经验模态分解结合SVD(EMD-SVD)方法进行了对比分析,结果表明,所提方法的降噪和特征提取效果更佳,能够更加有效地实现齿轮故障的判别。 相似文献
8.
9.
采用激光熔覆技术在 45 钢基体上制备了不同碳含量(等摩尔比)的 CoCrFeMnNiCx( x = 0,0. 03,0. 06,0. 09, 0. 12,0. 15)高熵合金涂层。 通过 X 射线衍射(XRD)、扫描电镜( SEM)、HVS-1000A 型显微硬度计、RST5000 型电化学工作站、UMT-2 型摩擦磨损试验机等表征和测试手段研究了不同碳含量对激光熔覆 CoCrFeMnNiCx 高熵合金涂层物相结构、显微硬度、摩擦磨损及耐腐蚀性能的影响。 结果表明,当碳含量 x 由 0 逐渐增加至 0. 09 时,高熵合金相结构由 FCC 固溶体转变为 FCC 固溶体和 M23C6 相共存,合金微观组织变得细小;熔覆层硬度由 183. 20 HV0. 2 增加至 223. 48 HV0. 2 ; 涂层的摩擦因数降低,耐磨性能变强;腐蚀电位由-469 mV 增大至-348 mV,腐蚀电流密度由 14. 95 μA·cm-2 减小为 2. 29 μA·cm-2 ,耐腐蚀性增强。 当碳含量 x 由 0. 09 逐渐增加至 0. 15 时,合金相结构再次转变为 FCC 固溶体,且合金微观组织恢复粗大状态;熔覆层硬度与耐腐蚀性降低,但耐磨性能却先减弱后增强。 合金在碳含量为 0. 09 时,硬度最高且耐腐蚀性能最强;在碳含量为 0. 15 时,耐磨性最强。 相似文献
10.
为智能化地识别警戒作业人员出现的低觉醒、注意力下降的生理状态,本文介绍了一种基于FPGA和脑电信号处理的低觉醒状态检测与唤醒系统,系统通过传感器从大脑头皮采集脑电信号,转换为数字信号,经傅里叶变换获取了脑电信号的θ相对能量、α相对能量、重心频率、谱熵等4个特征量,由4个特征量表征低觉醒状态并运用支持向量机对低警戒状态进行识别,当识别出低觉醒状态时采用声音报警模块发出声音,唤醒警戒作业人员。设计系统能够较好地识别出低觉醒状态,识别率达90.8%,可为提高警戒作业工作绩效提供一种可穿戴的智能装备。 相似文献