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为了提升金属夹芯板的对接效果,增强整体墙面的荷载强度,本文提出建筑工程中大面积金属夹芯板墙面施工技术研究。通过安装檩托板、檩条时,在待施工的钢结构梁柱上弹出十字定位线,然后利用喜利得射钉建立檩托板与原结构之间的固定关系,并借助Z形和C形檩条灵活转接的属性特征,使得整体墙面檁条施工在牢固性和方便性方面有保证。在金属夹芯板墙板安装阶段,以可灵活移动的曲臂式升降车作为主要施工装置,沿跨度方向每根檩条上标出排板起始点后,按照自右至左的首要顺序,自下而上的次要顺序开展金属夹芯板墙面,同时控制板材竖向接缝宽度的误差在2.0mm以内,由此实现了施工技术的应用。研究结果表明:设计施工技术下,开裂荷载和极限荷载均明显提高,对应的位移变形量也明显提升,表现出了较高的荷载性能。 相似文献
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通过对带液控端位机械锁液压缸中现有端位机械锁的工作机理进行剖析,提出一种新型内置内控端位机械锁技术,认为该项技术实用性强,应用前景光明。 相似文献
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为了在消除信号中噪声的同时尽可能保留有效信息,提出了一种基于集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition, EEMD)和降噪源分离(De-noising Source Separation, DSS)与近似熵(Approximate Entropy, ApEn)相结合的脑电信号消噪方法。利用EEMD分解算法将含噪脑电信号分解为若干个内蕴模态函数(Intrinsic Mode Functions, IMF)分量,滤除最高频分量后的IMF分量应用DSS分离出各独立源信号,再选择频谱近似熵最大的独立源信号作为去噪信号。仿真和真实脑电信号的消噪实验表明,与独立EEMD消噪方法以及基于EEMD与改进提升小波消噪方法相比,本文提出的方法消噪效果更好。 相似文献
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目的 引入视觉信息流的整体和局部处理机制,提出了一种多路径卷积神经网络的轮廓感知新方法。方法 利用高斯金字塔尺度分解获得低分辨率子图,用来表征视觉信息中的整体轮廓;通过2维高斯导函数模拟经典感受野的方向选择性,获得描述细节特征的边界响应子图;构建多路径卷积神经网络,利用具有稀疏编码特性的子网络(Sparse-Net)实现对整体轮廓的快速检测;利用具有冗余度增强编码特性的子网络(Redundancy-Net)实现对局部细节特征提取;对上述多路径卷积神经网络响应进行融合编码,以实现轮廓响应的整体感知和局部检测融合,获取轮廓的精细化感知结果。结果 以美国伯克利大学计算机视觉组提供的数据集BSDS500图库为实验对象,在GTX1080Ti环境下本文Sparse-Net对整体轮廓的检测速度达到42幅/s,为HFL方法1.2幅/s的35倍;而Sparse-Net和Redundancy-Net融合后的检测指标数据集尺度上最优(ODS)、图片尺度上最优(OIS)、平均精度(AP)分别为0.806、0.824、0.846,优于HED (holistically-nested edge detection)方法和RCF (richer convolution features for edge detection)方法,结果表明本文方法能有效突出主体轮廓并抑制纹理背景。结论 多路径卷积神经网络的轮廓感知应用,将有助于进一步理解视觉感知机制,并对减弱卷积神经网络的黑盒特性有着重要的意义。 相似文献
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