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1.
为了提高地下隧道施工的安全性,加强不稳固围岩的支护强度,基于随机介质理论对隧道浅埋段拱顶沉降进行了预测。以随机介质理论为基础,将隧道相关参数整合,输入到编好的程序中,得到隧道理论沉降值。然后,利用有限元分析软件对隧道开挖及发生沉降的过程进行模拟,通过观察模型应力、应变及位移的变化,确定隧道模拟沉降值。将隧道拱顶沉降实际值与理论及模型值进行比较,结果表明,基于随机介质理论的隧道拱顶沉降预测方案具有较高的可信度,可以为相关隧道工程提供参考。  相似文献   
2.
利用NH_4F辅助水热合成法制备了ZnCo_2O_4纳米线,对ZnCo_2O_4纳米线的晶体结构、形貌和性能进行了测试及分析.  相似文献   
3.
目前下肢外骨骼机器人存在的运动控制算法追踪人体髋关节和膝关节期望轨迹时存在误差,从而导致人机系统随动性能差。因此,本文提出迭代学习控制算法追踪人体髋关节和膝关节期望轨迹。首先,结合人体下肢结构分析,建立下肢外骨骼机器人动力学模型;其次,基于迭代学习控制算法建立下肢外骨骼机器人随动控制模型;最后,利用Matlab软件设计指数变增益闭环D型运动控制系统,分析收敛速度与谱半径的关系,追踪得到人体下肢髋关节和膝关节期望轨迹。仿真结果表明该算法能够有效提高下肢外骨骼机器人步态轨迹跟踪精度,提升人机系统随动性能。  相似文献   
4.
本研究以廉价的高岭土、滑石粉、氧化铝为主要原料,水泥为固化剂,疏水型活性碳粉为泡沫稳定剂,采用直接起泡法制备了高开气孔率的多孔陶瓷,采用浸渍和反应法负载氢氧化高钯催化剂.利用次甲基蓝模拟污水,并作为钯基催化剂催化次氯酸钠分解的标识物.研究了催化剂负载量、温度、次氯酸钠用量对催化剂降解次甲基蓝的影响.结果显示,多孔陶瓷负载的钯催化剂能有效催化次氯酸钠分解,极大地提高了次甲基蓝氧化褪色的速率,随温度升高,最终褪色所需时间急剧减少.在温度为40℃,催化剂量为0.4g,NaClO量为5mL,pH值为7.88的条件下,50mL浓度为10mg/L的次甲基蓝仅需要58min就能褪至无色.  相似文献   
5.
针对图像处理中人脸表情识别率不高的问题,提出了一种基于特征层融合和神经网络的人脸表情识别方法。利用PCA对原图像进行特征降维处理得到维数较低的表情图像特征,再从粗到细策略对特征进行融合,最后采用神经网络的BP反向传播算法对训练集和验证集经多次迭代后训练好人脸表情模型。将收集到的表情数据进行实验仿真对比表明:本文提出方法与常用的分类算法相比,人脸表情识别率在本文提到的表情数据库上取得更好的效果。  相似文献   
6.
通过化学气相沉积方法成功制备出大面积(厘米级)单层硫化钼(MoS_2)薄膜,并利用光学显微镜、拉曼显微镜、原子力显微镜等技术手段进行了有效的表征.将所制备的薄膜样品通过磁控溅射的方法镀上电极,并对其光探测性能进行了研究.研究结果表明:薄膜的结晶程度(晶粒尺寸)对薄膜光响应速率和光电导具有极大影响;薄膜的光电导对光源的波长具有一定的依赖性;在一些特定的波段,薄膜会呈现负光电导性(NPC).  相似文献   
7.
针对充液挠性航天器姿态机动过程中挠性附件振动和液体晃动等问题,提出了一种带有稳态液体晃动补偿的滑模变结构控制方法。基于Lyapunov稳定性理论,设计了一种改进的滑模变结构姿态控制律,采用平方根函数代替符号函数以减小抖振。考虑到液体晃动频率低阻尼小的特点,为提高姿态稳定控制的性能,设计了一种液体晃动模态观测器,在稳态过程中补偿液体晃动对航天器姿态的影响。仿真结果表明,所提控制方法可有效提高充液挠性航天器姿态的稳态指向精度和稳定度。  相似文献   
8.
图像去雾是图像增强中的一种典型应用,广泛应用于智能交通、图像前期预处理等不同领域,但其实时处理效果一直不佳。提出了一种基于嵌入式多核处理器的实时图像去雾方法,该方法以大气散射为基础,基于He等人提出的Dark Channel Prior方法,优化提出了一种新的修正算法,采用并行处理的方式降低运算量。实验表明,该算法在一个多核ARM处理器平台上能够达到实时图像去雾效果,缩短运算时间,提高图像质量。  相似文献   
9.
煤矿复杂巷道(曲线巷道、交汇巷道、变断面巷道)建模是巷道三维建模的难点.现有方法在基于导线测量数据重建复杂巷道网络、尤其是矿山常见的曲线交汇巷道仍存在不足.提出了一种巷道组件式三维建模方法.该方法针对煤矿巷道典型导线测量数据,通过巷道中心线建模、巷道双边线建模、巷道组件三维建模三个步骤,自动构建复杂巷道网络三维模型.实验结果表明,提出的方法鲁棒性好,建模时间随数据量增长呈线性稳定增长.建立的巷道网络三维模型可为智慧矿山建设中的空间、几何、力学等多种分析提供支持.  相似文献   
10.
采用深度学习方法处理脱机手写体汉字识别问题,提出一种改进的卷积神经网络结构.不同于传统的层与层依次连接的方式,新的结构中将当前层与前一层的特征图进行叠加后共同作为输入进入下一层.与以往结构相比,该卷积神经网络结构缓解了梯度消失的问题,减少了参数数量,且更有效地保留了汉字的细微结构特征.在ICDAR-2013脱机手写体汉字识别竞赛测试集上的实验结果表明,该结构可以在减少模型参数的情况下得到较高的识别准确率.  相似文献   
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