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《中国计量学院学报》2022,(1):92-99
目的:利用图神经网络,构建带有结构学习的多头密集连接图池化模型并用于图分类任务。方法:首先,用图卷积神经网络提取节点的初始特征。其次,用多头密集连接网络学习节点重要性得分,并根据得分进行节点采样得到池化图。之后,对池化图中的节点进行结构学习,以保证图结构的完整性。最后,将学到的图表示放到分类器中,完成图分类任务。结果:与其他图分类模型在七个广泛使用的数据集上进行实验对比,我们构建的模型在五个数据集上的分类结果达到最优。结论:结合结构学习的多头密集连接图池化模型在图分类任务中具有先进性。 相似文献
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该文采用Abaqus有限元分析软件进行了模拟火灾分析,考察某新型装配式混凝土框架火灾后节点的抗震性能,通过提取节点的P-Δ滞回曲线、骨架曲线、延性、耗能等参数,对比分析了轴压比和受火时长对装配式节点性能的影响.结果表明:受火时长的节点在滞回过程中滞回环下降更快;而加载初期各节点弹性阶段的骨架曲线基本重合,在弹塑性阶段,受火时间较短的节点上升高于受火时间较长的节点;轴压比较大的节点的极限荷载、延性、耗能均大于轴压比较小的节点,这种差距随着受火时间增长有减小趋势.这一试验过程和研究结果,为新型装配式混凝土框架的防火与抗震性能提供了有价值的数据资料和理论依据. 相似文献
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为研究古建筑木结构透榫节点的M-θ力学模型,在分析透榫节点构造特征与受力机理的基础上,建立其数值模型,用透榫节点的试验数据验证了该数值模型的正确性,并分析了节点缝隙、木材横纹弹性模量和大榫头长度对透榫节点受弯承载力的影响。根据受力分析结果,建立以弹性点、屈服点与极限点为特征点的三折线多参数M-θ力学模型,其结果与多数的试验结果基本吻合,并将该力学模型应用于木构架的受力分析。研究结果表明:透榫节点的滞回耗能能力强,节点的变形主要集中在榫头处。当榫头与卯口之间的缝隙增大时,节点的受弯承载力降低。随木材横纹弹性模量的提高和大榫头长度的增加,节点的受弯承载力有一定提高。文章建立的M-θ力学模型能较好反映透榫节点的受力过程,适用于木构架的受力分析,其荷载 位移骨架曲线与试验结果基本吻合。研究成果可为古建筑木结构的维修与保护提供参考。 相似文献