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在桥梁建成通车之后因受到多种因素的综合作用,桥梁的实际承载能力会呈现出逐年降低的趋势,该种现象的产生原因与结构性能受到环境气候等自然因素影响而逐渐老化有关,也与桥梁的通行量逐年攀增有关,交通量的客观而又显著的增加具体表现为通行车辆重量及外形尺寸的变大,这都加剧着桥梁负荷的增大,使得桥梁结构的应用性能退化严重、桥梁整体性损坏严重等。公路混凝土中小桥梁作为我国交通运输网络中的重要组成,桥梁的健康状况及运行使用性能受到人们的普遍关注,在桥梁工程界也在开展着中小桥梁承载能力评定的复杂性评定研究工作。 相似文献
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以某型纯电动汽车为研究对象,在确立性能指标的基础上,对动力系统进行参数匹配。以汽车的动力性作为约束条件,以中国轻型汽车行驶工况的续航里程和电耗作为优化目标,通过正交试验方法,利用Cruise软件建立模型,通过Cruise软件中内置的矩阵计算功能,进行动力性和经济性仿真,提出优化方案,优化整车经济性能和动力性能。试验结果表明:优化后的动力系统满足设计性能要求,建立的模型、仿真及优化具有准确性和有效性。 相似文献
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提出了机理模型和基于神经网络的数据驱动模型相结合的燃机混合模型结构,利用燃机实际运行数据,通过数据驱动方法修正由于特性线偏差导致的机理模型仿真误差。以天然气长输管道压气站的某型双轴燃气轮机为研究对象,设计了3种机理-数据混合模型结构。通过对比3种混合模型与机理模型的性能仿真结果,说明与燃机机理模型相比,混合模型精度相对更高。同时基于燃机整体并联补偿的混合模型结构对截面参数的仿真精度最高,各参数的平均相对误差基本在1. 5%以内,其中压气机出口和动力透平出口温度的相对误差小于0. 5%。由于数据驱动方法可以针对特定燃机利用运行数据训练出特定的补偿网络,对于不同的机组所设计的混合结构模型都能具有较高的准确性,为提高燃机模型精度提供了参考手段。 相似文献
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文章提出了一种基于改进的GoogLeNet(GoogLeNet-Mini)的鸭蛋表面缺陷检测方法,并对比其他3种神经网络GoogLeNet、VGG16和AlexNet。结果表明,4种网络的测试集准确率分别为95.88%,94.16%,92.75%,85.43%。GoogLeNet-Mini对测试集3类鸭蛋(正常、脏污、破损)的检测准确率分别为98.43%,97.45%,95.88%。与GoogLeNet、VGG16和AlexNet相比,GoogLeNet-Mini具有更高的准确率,更好的泛化性与鲁棒性,且对3类鸭蛋的检测准确度均能达到生产要求,检测范围适用于脏污面积超过5%,破损面积超过2%的鸭蛋。 相似文献
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