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土的小应变剪切模量及其衰减模式是分析评价土体对地震、工程施工等振动响应的重要依据。开展了不同含水率原状黄土的共振柱试验,分析了含水率和围压对黄土小应变剪切模量的影响。结果表明:含水率和围压对原状黄土剪切模量及其衰减模式影响显著。在同一含水率下,剪切模量随围压增大而增大,而含水率增加则导致剪切模量减小,并且围压越小,含水率越高,剪切模量随剪应变增长衰减越快。根据试验结果,分析了Hardin公式中拟合参数A,n与含水率之间的关系,并建立了考虑含水率的修正Hardin公式预测原状黄土最大剪切模量Gmax。 相似文献
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在球不变随机向量杂波背景下,研究了稀疏距离扩展目标的自适应检测问题.基于有序检测理论, 利用协方差矩阵估计方法,分析了自适应检测器(Adaptive detector, AD).其中,基于采样协方差矩阵(Sample covariance matrix, SCM)和归一化采样协方差矩阵(Normalized sample covariance matrix, NSCM),分别建立了AD-SCM和AD-NSCM检测器.从恒虚警率特性和检测性能综合来看, AD-NSCM的性能优于AD-SCM和已有的修正广义似然比检测器.最后,通过仿真实验验证了所提方法的有效性. 相似文献
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目的 利用合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像进行舰船目标检测是实施海洋监视的重要手段。基于深度学习的目标检测模型在自然图像目标检测任务中取得了巨大成功,但由于自然图像与SAR图像的差异,不能将其直接迁移到SAR图像目标检测中。针对SAR图像目标检测实际应用中对速度和精度的需求,借鉴经典的单阶段目标检测模型(single shot detector,SSD)框架,提出一种基于特征优化的轻量化SAR图像舰船目标检测网络。方法 改进模型并精简网络结构,提出一种数据驱动的目标分布聚类算法,学习SAR数据集的目标尺度、长宽比分布特性,用于网络参数设定;对卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)提取的特征进行优化,提出一种双向高低层特征融合机制,将高层特征的语义信息通过语义聚合模块加成到低层特征中,在低层特征中提取特征平均图,处理后作为高层特征的注意力权重图对高层特征进行逐像素加权,将低层特征丰富的空间信息融入到高层特征中。结果 利用公开的SAR舰船目标检测数据集(SAR ship detection dataset,SSDD)进行实验,与原始的SSD模型相比,轻量化结构设计在不损失检测精度的前提下,样本测试时间仅为SSD的65%;双向特征融合机制将平均精确度(average precision,AP)值由77.93%提升至80.13%,训练和测试时间分别为SSD的64.1%和72.6%;与公开的基于深度学习的SAR舰船目标检测方法相比,本文方法在速度和精度上都取得了最佳性能,AP值较精度次优模型提升了1.23%,训练和测试时间较精度次优模型分别提升了559.34 ms和175.35 ms。结论 实验充分验证了本文所提模型的有效性,本文模型兼具检测速度与精度优势,具有很强的实用性。 相似文献
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简涛 《Canadian Metallurgical Quarterly》2011,(5)
成本控制是现代企业财务的管理的主要方面,也是企业进一步发展最关键的因素.本文对企业中成本控制存在的问题进行了研究,进而提出了相关的对策,以此达到加强成本控制,降低产品价格,提高产品的市场竞争力的目的. 相似文献
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在复合高斯杂波满足局部均匀的背景下,对均匀杂波分组模型进行推广,建立了广义杂波分组模型.进一步,利用广义似然比检验(GLRT)原理,提出了距离扩展目标的基于广义杂波分组的GLRT检测器(GCC-GLRT),并推导了检测器虚警概率与检测门限关系的表达式.GCC-GLRT有效地解决了基于均匀杂波分组的GLRT检测器(CC-GLRT)在非均匀杂波分组背景下不具备CFAR特性的问题.仿真结果还表明,对于稀疏散射点目标,在合适的杂波分组情况下,GCC-GLRT能有效克服采用NSDD-GLRT检测器出现的“坍塌损失”,改善检测器的检测性能. 相似文献
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为了提高雷达提取目标点迹方位的精度,针对传统的点迹凝聚算法存在的不使用点迹的幅度信息或过分的相信每个点迹幅度信息的问题,提出了幅度加权凝聚算法和幅度排序凝聚算法,使点迹群中有少量强杂渡或大量弱杂波参入的情况下,也可以有很好的凝聚效果.仿真表明了这两种方法的有效性. 相似文献
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针对采用二次差频测距方式的连续波雷达初始测距误差大而且循环变化,跟踪精度不高的情况,提出一种对当前雷达量测值和目标预测值进行加权的跟踪算法.仿真结果表明该算法能够适应该体制雷达的测量特点,有效地跟踪目标. 相似文献