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91.
针对数字图像相关(DIC)技术难以获得精准的裂纹尖端应变场问题,提出一种基于DIC技术和伽辽金无网格法(EFG)的混合方法来分析裂尖应变场。该方法基于DIC技术导出场节点建立无网格模型,采用EFG法结合衍射法表示裂纹不连续性,进而计算全场应变值。以Q235qE钢材制成的紧凑拉伸(CT)试样为例开展了准静态循环拉伸试验,通过比较裂尖应变解析解和试验结果,证明该方法的有效性和稳定性。进一步研究DIC-EFG法在裂尖塑性区域和应力强度因子(SIF)计算等方面的应用。研究结果表明:DIC-EFG混合方法建模简单,不需要荷载和约束条件,能够获得准确的包括裂尖在内的全平面应变场。相较于传统DIC技术,DIC-EFG混合方法解决疲劳裂纹附近结果缺失的问题,结合J积分法计算SIF结果更为精准,可应用于疲劳裂纹的塑性区域和SIF计算等断裂性能研究。 相似文献
92.
普通摄像设备拍摄的视频帧速率有限,从而影响观众的特殊观感体验,提高视频帧速率的后处理过程是必不可少的,视频插帧就是其中关键技术之一.视频插帧是指根据两个连续视频帧合成中间帧数据,在影视作品、体育比赛精彩视频片段慢动作回放等方面有广泛的应用.基于光流的视频插帧方法能有效解决视频中场景、目标的移动估计问题,但是其受制于光流估计的速度,无法很好地应用于实时视频任务.本文提出一种新的光流预测模型,并将其用于视频插帧任务中.首先对于输入的两张连续视频帧数据进行多次信息无损的下采样,获得不同尺度的输入数据;之后通过卷积神经网络进行特征提取,并对提取的特征建立注意力掩码,增强特征表达能力,根据该特征生成对应尺度的光流;最后使用融合网络,将多尺度的光流信息聚合为统一的尺度作为最终输出.本文方法能够被端到端的优化训练,并在大规模视频插帧基准数据集上进行了训练和验证测试.结果表明该方法能够获得高质量的插帧效果并能够达到实时的插帧速率,而且比其它先进方法更具优越性. 相似文献
93.
静力触探试验(Cone Penetration Test, CPT)常被用于确定地下土体分层情况及层内土体的力学参数等。由于工期、工程投入、技术等条件限制,沿水平方向的CPT钻孔数目通常非常有限,有必要利用空间插值或随机模拟来估计未采样位置的CPT试验数据。提出一种有效的蒙特卡洛方法,可直接根据有限的CPT试验钻孔数据估计未采样位置的CPT数据,该方法将二维贝叶斯压缩感知框架与吉布斯采样相结合,并引入克罗内克积以提高其计算效率,然后用一系列数值及实际工程案例验证了所提方法的可靠性。结果表明:该插值方法合理,不仅能如实反映数据本身的非平稳特点,且采用序列更新技术后可显著降低时间成本,具有更强的适应能力。此外,插值结果的准确性、可靠性与已有CPT钻孔的距离成反比、与已有钻孔的数目成正比,反映出方法本身数据驱动的特点。 相似文献
94.
95.
96.
97.
线损精益化管理一直都是国家电网公司一项重点工作,近几年线损数据获取技术日趋成熟,但是分析方法依旧匮乏,严重影响了高损治理的效果。为解决电网运行中高损治理不佳的问题,我们提出了用大数据分析方法来解决传统线损管理问题——供电企业基于三层分析模型的线损异常分析及处理研究。首先,搭建了一个由Hampel抗差算法、加权皮尔逊算法和随机森林算法三种不同算法构成的三层线损异常分析模型;通过该模型,可以结合不同用户用电量大小不一的特点,自上而下的分析大电量异常用户和小电量异常用户。然后将该模型嵌入公司已有的线损监控平台中,可以实现对全省线损数据的实时监测、有效挖掘、深度分析、精准定位和工单管控,形成基于三层分析模型的线损异常分析及处理新方法。该方法对分析处理10kV高损线路和0.4kV高损台区中效果显著。 相似文献
98.
99.
采用ASPEX扫描电镜中的自动特征分析功能研究了交换钢包过程(取样浇次第4、5炉)对IF钢连铸板坯表层的洁净度的影响,且对比研究了交换钢包过程浇铸铸坯(交接坯)与正常浇铸铸坯(正常坯)的表层洁净度.结果表明:正常坯与交接坯中尺寸大于20μm的表层夹杂物可分为三类:(1)簇群状Al2O3(包括气泡+簇群状Al2O3);(2)簇群状TiOx-Al2O3夹杂物;(3)保护渣夹杂物.正常坯表层的大型夹杂物主要为簇群状Al2O3,没有检测到保护渣夹杂物.换包开浇后铸坯总氧质量分数从14×10-6增至17×10-6,交接坯表层检测到较多的第2夹杂物,说明钢包开浇后钢水被轻微氧化.此外,钢包开浇后剧烈的液面波动也导致了保护渣的卷入.在当前工艺下,换包对IF钢铸坯表层洁净度的影响长度约为11m. 相似文献
100.
在很多实际问题中,很容易得到大量未标记数据而较难获取数据的标记;所以半监督学习在过去的10多年中得到了很大的关注.基于不一致性的半监督学习是其中一种十分重要的风范,协同训练是其代表方法.至今为止,大部分协同训练方法在选择未标记示例进行标记时只考虑预测学习器的置信度,而忽视了学习器的需求.受到真实教学系统的启发,提出了一种针对协同训练的教学模型TaLe,其中预测学习器是“教”者,而另一方则为“学”者.进而基于该模型给出了一种新的协同训练方法CoSnT,同时考虑了“教”的置信度和“学”的需求度.实验结果表明CoSnT在收敛效率和泛化性能上都优于标准的协同训练算法. 相似文献