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基于Ansys-APDL语言,采用磁场与温度场耦合移动热源,对感应加热钢板进行三维电磁-热-应力耦合模拟分析。结果表明,钢板加热时温度场和钢板Y方向变形场分布都不均匀,加热最后区域均出现明显的端部效应;加热区前端的温度梯度大,尾端的温度梯度小,钢板上下表面出现较大的温差;加热区域Y方向变形量UY随加热功率的增加而增大,随加热速度v的增大而减小;随着加热功率的增大,钢板弯曲角度θ线性增大,曲率半径ρ先减小后趋于定值;随着线圈移动速度的加快,钢板的弯曲角度θ线性减小,曲率半径ρ先增大后趋于定值。 相似文献
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为保证分类器间的差异性,同时提高子分类器自身性能,提出一种新的基于边缘样本增长的半监督集成学习方法——边缘协同森林(M-Co-Forest)。当从未标记样本中选取伪标记样本时,不仅考虑未标记样本的标记置信度,同时考虑未标记样本在已标记样本中的位置。只有处于当前分类器训练样本边缘且置信度高于预设阈值的样本才能被赋予伪标签,加入下一轮学习。同时,利用噪音学习理论指导训练过程,当伪标记样本的数量不足以进一步提升分类器性能时,停止迭代。多个UCI数据集和CTG数据上的实验结果表明M-Co-Forest的性能优于对比算法。 相似文献
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针对公路建设与养护中节能减排问题,介绍了公路建设与养护过程中的能耗状况,分析了温拌沥青技术、冷再生技术的节能减排特点,指出使用这些技术可以解决铺筑热拌沥青混合料所带来的能耗与环境污染问题. 相似文献
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测试数据的生成是实现软件测试自动化的重要环节。为了提高单元测试中测试数据的生成质量和效率,提出一种基于混合蛙跳算法的测试数据生成算法。该算法通过引入动态阈值来控制个体的移动步长,以平衡算法的全局开发和局部搜索能力,同时改进个体的随机跳动策略,转化为向随机个体学习,增强种群之间的信息交流以提高算法的全局搜索能力。将改进的算法应用到测试数据生成中。实验结果表明,在种群规模不断变化的情况下,改进的混合蛙跳算法相较于标准混合蛙跳算法、布谷鸟搜索算法、粒子群优化算法,其稳定性最强;在测试数据生成的平均迭代次数评价指标上改进的混合蛙跳算法优于对比算法。 相似文献
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