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间歇故障的累积会导致电子系统健康状态退化,正确识别电子系统间歇故障严重程度是保障系统安全运行、降低维护成本的关键。针对间歇故障特征难以准确提取导致传统识别方法失效的问题。本文提出了一种基于长短期记忆(LSTM)网络的间歇故障严重程度识别方法,首先将间歇故障注入电子系统获取足量不同严重程度的训练数据。再用这些数据训练由LSTM网络与softmax全连接层网络构建的严重程度识别模型。最后,通过对典型电路的故障注入,使用训练好的LSTM网络对间歇故障严重程度进行识别,实验结果证明了方法的有效性和可行性。 相似文献
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在砂卵石地层盾构过程中切削下来的土体一般无法达到较为理想的"塑性流动状态",往往因土体流塑性弱,内摩擦角大,可塑性差等,容易造成开挖面失稳崩塌、盾构机械易磨损等问题,影响盾构施工的顺利进行,渣土改良是在砂卵石地层中土压平衡盾构的关键技术。以采用矩形盾构机施工的四川省成都市四川大学地下停车场下穿人民南路地下人行通道为工程背景,开展了砂卵石地层渣土改良试验,分别采用了膨润土和泡沫剂进行了室内试验研究,并对渣土改良效果进行了对比分析得出了最佳配合比,最后结合现场施工和监测数据,对渣土改良效果进行了评价和分析。研究成果可为今后类似工程提供技术参考和借鉴。 相似文献
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