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进口工程机械在使用中因各种意外事故或疲劳损坏,其液压缸的缸筒会出现裂纹,尤以挖掘机、装载机上这种故障出现的次数最多。 进口工程机械的大直径高压液压缸价格昂贵,其缸筒结构大多采用筒头、筒身、筒尾三件组焊而成,筒身为合金钢筒,所有的裂纹均出现在筒身与筒头、筒尾的焊接接缝处。工程机械在工地现场若其液压缸缸筒出现裂纹时,不论是等待采购进口件更换还是将损坏的缸筒送国内有关厂家更换筒身,均需1~2个月时间。如果出故障的机械是工地上的主力设备,则会导致工程施 相似文献
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以深度神经网络(deep neural network, DNN)为基础构建的自动驾驶软件已成为最常见的自动驾驶软件解决方案. 与传统软件一样, DNN也会产生不正确输出或意想不到的行为, 基于DNN的自动驾驶软件已经导致多起严重事故, 严重威胁生命和财产安全. 如何有效测试基于DNN的自动驾驶软件已成为亟需解决的问题. 由于DNN的行为难以预测和被人类理解, 传统的软件测试方法难以适用. 现有的自动驾驶软件测试方法通常对原始图片加入像素级的扰动或对图片整体进行修改来生成测试数据, 所生成的测试数据通常与现实世界差异较大, 所进行扰动的方式也难以被人类理解. 为解决上述问题, 提出测试数据生成方法IATG (interpretability-analysis-based test data generation), 使用DNN的解释方法获取自动驾驶软件所做出决策的视觉解释, 选择原始图像中对决策产生重要影响的物体, 通过将其替换为语义相同的其他物体来生成测试数据, 使生成的测试数据更加接近真实图像, 其过程也更易于理解. 转向角预测模型是自动驾驶软件决策模块重要组成部分, 以此类模型为例进行实验, 结果表明解释方法的引入有效增强IATG对转向角预测模型的误导能力. 此外, 在误导角度相同时IATG所生成测试数据比DeepTest更加接近真实图像; 与semSensFuzz相比, IATG具有更高误导能力, 且IATG中基于解释分析的重要物体选择技术可有效提高semSensFuzz的误导能力. 相似文献
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渭北采动沉陷区地表裂缝规律及村镇抗变形民宅设计分析 总被引:4,自引:0,他引:4
以蒲白矿务局南井头矿4501工作面为例,介绍了地表裂缝的形成过程,分析了地表裂缝规律及其对面建筑物的影响,在此基础上,通过对12501面上试验房屋抗变形设计的研究,探讨了厚黄土覆盖抗变形设计技术措施,并对村镇抗变形建筑物的适用性进行了分析和总结,为渭北煤田的“三下”开采工作创造了有利条件。 相似文献