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1.
以贵州尖山营滑坡为工程背景,通过对深度学习的总结与分析,建立多层感知器模型以对该滑坡危险区范围进行非线性预测研究。通过对深度神经网络算法的优化,构建64-128-32-1四层多层感知器模型,并以滑坡最大高差、滑坡体积、滑源区坡度、坡脚坡度、地层倾角作为输入量,以滑坡最大水平运动距离作为输出量对该模型进行训练,实现影响因素与运动距离的非线性映射。根据对贵州省尖山营滑坡调查和研究,尖山营滑坡区域面积约648 700 m2,体积约1 200万 m3,属于特大型滑坡。依据最优模型对该滑坡进行滑距预测,滑坡平面直线距离1 769 m区域内为危险区域。 相似文献
2.
当前球磨机负荷检测方法难以准确评估磨机内部变化,给磨机综合运行状态的控制和优化带来较大难度。本文设计了一款内嵌加速度传感器且与钢球介质物理性质相一致的智能磨矿介质用于识别磨机负荷,开展了不同充填率等磨矿条件下的磨矿试验,设计磨矿效果系数划分磨机负荷状态;分别采用了卷积神经网络方法(CNN)和优化的支持向量机(SVM)模型对智能磨矿介质获取的加速度信号进行球磨机负荷识别。基于优化的SVM模型将获取的一维加速度信号进行互补集合经验模态分解算法(CEEMD)去噪、时域特征值和样本熵提取等预处理,将上述磨机负荷的特征向量分别输入GA?SVM、GS?SVM、PSO?SVM分类模型进行训练,研究表明,PSO?SVM模型的识别准确率可达98.33%,但存在训练过程繁琐,耗费时间长的问题。在图像识别领域具有优秀应用能力的CNN模型是把智能磨矿介质检测加速度信号数据转换为二维图片后直接输入基于VGG19网络的CNN模型进行分类识别,磨机负荷分类识别准确率高于优化的SVM模型,可达98.89%,在保证识别准确率的同时有效节约了计算时间。基于CNN的智能磨矿介质球磨机负荷识别方法可为实现球磨机负荷检测与在线评估提供重要解决方案与技术保障。 相似文献
3.
4.
5.
为提高摆线泵的容积效率,优化泵内部的流场分布,减少回流和空化现象.利用CFD方法对摆线泵内部流场进行数值模拟,定量分析月牙状进出油腔对泵容积效率的影响.仿真结果表明,适当减小G0并增大F0可以改善泵的内部流场分布,提高容积效率.仿真结果可以为摆线泵的结构设计提供参考. 相似文献
6.
8.
空调循环水系统中,多台水泵运行时多台同步变频调节和单台变频调节的比较 相似文献
9.
城市在其自身发展的各个不同阶段均表现为城市总体规模上的扩大或缩小以及在地域空间上的扩展或萎缩。这些空间上的变动大都伴随着城市功能布局的演化和调整,而城市功能布局的优化又是城市规划的重要任务。在分析了青岛市城市功能布局的现状特征及其机制的基础上,提出了优化青岛市功能布局的未来发展构想与对策。 相似文献
10.