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以巴基斯坦某城市输电工程的设计实践为基础,通过实例计算,比较中国标准DL/T 5130-2001、欧盟标准BS EN?50341-2012、德国标准UNE-EN 50341-2-4-2019三个标准对钢管杆位移规定的差异,研究发现DL/T 5130-2001、UNE-EN 50341-2-4-2019对钢管杆变形限制相比BS EN?50341较为严格;从受力的角度,阐述了钢管杆变形时表现出的二阶效应特征;对主杆锥度、直径、壁厚、主杆截面型式对钢管杆变形的影响进行参数化分析,定量和定性分析研究这些因素对主杆变形影响程度. 相似文献
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电力通信网络的快速增长,传统被动响应的事后运维模式迫切需要向分析预测的事前运维模式转型。论文在深入研究典型决策树理论的基础上,针对电力通信设备运行状态的关联特性,提出了一种改进的决策树学习算法,通过借鉴粗糙集理论对决策表属性的约简、求核与泛化过程,最终构造出一种多变量的决策树。通过算法仿真,该方法构建的决策树结构更为简化和合理,大大降低了计算量,提高了预测分析效率,为电力通信的运维提供了一种快速、简捷的通信设备状态预测方法,克服了经典决策树算法的不足,具有一定的实用性。 相似文献
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综合介绍了复合材料输电杆塔在国内外的应用研究现状。以实际工程为背景条件,通过算例说明设计复合材料输电杆塔需要注意的问题,包括材料性能参数的选用、安全系数的取值以及压杆稳定的计算等,计算方法和结果为今后工程设计提供参考。最后,结合工程实际介绍了应用研究情况。 相似文献
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基于视觉信息的目标检测和识别模型在训练时往往依赖于来自于训练样本的视角信息,然而附带了视角信息的训练样本通常只有很少的数据库可以提供。当此类信息缺失时,传统的通用目标检测系统通常通过一些非监督学习方法来对样本的视角信息进行粗略估计。本文改进并引入了一种选择性迁移学习方法即TransferBoost方法来解决目标视角信息缺失的问题。本文TransferBoost方法基于GentleBoost框架实现,该方法通过重新利用其它类别样本中的先验信息来提升当前类别样本的学习质量。当给定一个标定完善的样本集作为源数据库时,TransferBoost通过同时调整每个样本的权值和每个源任务的权值实现样本级和任务级的两级知识迁移。这种双层迁移学习更有效地从混合了相关源数据和不相关源数据的数据集中提取了有用的信息。实验结果表明,和直接使用传统的机器学习方法相比较,迁移学习方法所需要的训练样本数大大减少,从而降低了目标检测与识别系统的训练代价,扩展了现有系统的应用范围。 相似文献
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