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51.
清江隔河岩水电站自1993年蓄水发电至今已运行近20年,各项性态趋于稳定。根据清江隔河岩大坝近年来的大坝安全监测资料,主要针对拱冠梁15号坝段的位移,在基于物理推断分析的基础上,采用统计模型和反向传播(BP)神经网络模型进行了分析与研究。通过对2种模型分析的结果进行比较,应用BP神经网络模型进行分析具有更高的拟合精度和预测精度。分析结果表明:隔河岩大坝拱冠梁径向位移与上游水位呈正相关,与气温呈显著的负相关;拱冠梁切向位移与上游水位和气温无明显的关系,且径向位移非常小,拱冠基本呈对称状态,符合拱坝变形规律。 相似文献
52.
本文针对SAR图像相干斑噪声提出一种基于卷积神经网络的SAR图像去噪新方法。把带噪SAR图像输入到本文设计的网络中,利用网络的卷积层提取SAR图像的深层特征,池化层进一步处理以使深层特征降维,再通过反卷积层得到与输入图像尺寸大小一样的结果,并将其与原无噪图像对比,以两者的误差作为神经网络优化器的输入,驱动网络更新各层参数使误差函数最小。为了缩短网络训练收敛的时间,引入ReLU激活函数和批归一化处理,经过少次训练后,网络输出的结果就能接近原始SAR图像。实测数据试验结果表明,与传统SAR-BM3D和SAR-NL去噪方法相比,新方法去噪能力更强,图像视觉效果更好。 相似文献
53.
为了探究表面粗糙度、表面波纹度以及两者同时存在时对气体滑块轴承润滑性能的影响,采用分形函数表征粗糙表面,正弦曲线表征表面波纹度,代入适用于任意努森数的超薄气膜润滑Reynolds方程,得到同时考虑表面形貌特征及稀薄效应的润滑方程,并采用有限差分法进行求解。结果表明:在轴承不发生碰磨的情况下,轴承表面粗糙度值越大,气膜压力越高,轴承承载力也越高;表面波纹度的幅值、相位角、周期对轴承性能均有较大影响,相位角φ=3π/4附近、波纹周期在0.4及0.8附近时承载力较大;对于复合形貌表面,表面粗糙度可以弥补表面波纹度可能带来的气膜压力及承载力损失,轴承数越大,效果越明显;表面粗糙度对压力中心影响较小,而波纹度对压力中心的影响较大。 相似文献
54.
板料折弯机是一种重要的金属成型加工设备,机床在加工过程中产生的挠度形变会影响最终板料成型精度。分析了数控折弯机在折弯加工时挠度形变的产生和理论计算方法,本设计了一种挠度补偿控制方案,并给出了在亚威数控系统中的实现方法。 相似文献
55.
E?cient resource utilization requires that emerging datacenter interconnects support both high performance communication and e?cient remote resource sharing. These goals require that the network be mor... 相似文献
56.
57.
为了提高对不同窄带干扰的抑制效果,提出一种利用Givens旋转的正交分解的自适应非线性干扰抑制算法.传统Givens旋转算法涉及到平方根运算,要消耗较多硬件资源或需要多次循环来实现,为此,提出一种无平方根与除法运算的Givens旋转算法,并结合信号输入矩阵的特殊结构,给出一种低复杂度的干扰抑制算法,将窄带干扰建模为自回归过程以及数字窄带信号。 相似文献
58.
为求解Winkler地基上矩形简支层合厚板的三维解析解,采用有限积分变换和状态空间理论相结合的方法.在分析过程中舍弃有关应力和位移函数的各种人为假定,完全从三维弹性力学基本方程出发,经过变量代换将关于应力和位移分量的偏微分方程组化为两个彼此独立的四阶、二阶矩阵微分方程,根据结合面处状态向量的连续性求得沿板厚方向的状态向... 相似文献
59.
大河水电站深覆盖层上面板堆石坝变形和应力性状分析 总被引:1,自引:0,他引:1
国内外已建成的在覆盖层上坝高超过50 m面板堆石坝的工程实例并不多,设计和施工上也还没有形成成熟的经验。拟建中的大河面板堆石坝坝高为50.8 m,位于20~37 m深的砂砾石覆盖层上。该坝最右侧以一块41.7 m高混凝土面板与山体垂直相连接,左侧以15.3 m高趾板与山体垂直相连接,此山体地形条件及相应的如此高的垂直接缝布置方案明显不同于覆盖层上的其它面板堆石坝。设计者担心这两处周边缝的止水结构会因接缝的变形较大而破坏。为此,需进行三维应力变形分析。采用先进的网格离散技术建立了包含四周山体及覆盖层在内的面板堆石坝三维有限元巨型网格,共剖分19250个单元。计算程序中采用了与此巨型网格相适应的有限元加速计算技术,使计算机时从40 h缩短为20 min,从而很快得到了大坝的应力变形性状以及防渗体系接缝的最大变形值,为大坝最终设计方案的确定提供了有力的支撑。 相似文献
60.
针对语音识别中的加性噪声进行研究,提出了动态自适应多模板谱减法和多模板谱加训练补偿法。动态自适应多模板谱减法和噪声动态自适应方法的有效结合,使谱减法既能适应环境中存在多种噪声的情况,又能有效利用当前得到的噪声环境信息。而多模板谱补偿法从谱减法的逆向角度,并基于多模式训练的思想,有效地使模板适应多种噪声情况,该方法不增加识别时的运算量,有利于考虑噪声的各种复杂情况。 相似文献