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151.
为了识别车辆的动态荷载,提出了一种基于长短时记忆网络的方法.该方法以桥梁加速度响应为输入,采用有限的数据集,实现车辆动态荷载的识别.建立了车桥耦合模型进行验证,以60组桥梁加速度响应为输入,以相应的车辆动态荷载为输出,通过训练长短时记忆网络来反演车辆动态荷载,并讨论了环境噪声及路面粗糙度对识别效果的影响.结果表明:测试集的车辆动态荷载识别误差平均值均小于5%;车辆动态荷载识别误差不随噪声水平变化,且平均误差小于5%;车辆动态荷载识别误差随着路面粗糙度等级的增加呈现略微增加的趋势,平均误差小于5%.在不同噪声及粗糙度水平下,长短时记忆网络均可用于车辆动态荷载的识别. 相似文献
152.
针对目前调频无线电引信在复杂电磁战场环境中对抗扫频式干扰能够力弱的问题,提出一种基于经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)特征的无线电调频引信对抗扫频干扰的方法.对基于目标和扫频干扰作用下的调频无线电引信检波端输出信号进行EMD分解,得到10层本征模态函数(intrinsic mode function,IMF)分量,提取每层IMF分量中本征模态函数能量占比、能量聚集度和Renyi熵特征,并利用主成分分析算法对于特征进行降维,保证累积解释差异在95%以上,以降维后的特征矩阵作为支持向量机的输入对目标和扫频式干扰信号进行分类识别.实测数据结果表明,所提方法能够有效对目标和扫频式干扰信号进行分类识别,分类识别精度可以达到98.06%±0.003 8,目标检测率达到96.65%±0.003 7,虚警率为3.35%±0.003 7. 相似文献
153.
窃电行为对国家电力系统及供电公司造成了极大的损失,故反窃电技术是电力行业的重要研究方向之一。传统的窃电用户定位方法存在定位不准确、查处效率低等问题,为了解决上述问题,提出基于多维行为分析的窃电高风险客户精准定位方法。首先通过相关矩阵R及特征值谱熵正则化完成用户数据去噪,其次在UFS-MI模型内提取用户数据特征,分析用户用电的多维行为,最后根据逻辑回归算法完成窃电高风险客户的精确定位。实验结果表明,所提方法的窃电高风险客户定位精准度较高,误判率较低,整体定位效果较好。 相似文献
154.
文章研究车-桥耦合系统的非线性振动特性,采用有限分段思想,建立1/4车辆模型和变截面连续梁桥的车-桥耦合振动方程,在MATLAB环境下编制基于Runge-Kutta算法的车-桥耦合振动数值分析程序,得到桥梁跨中位移响应;以某三跨混凝土连续梁桥为算例,分析车桥质量比、车辆速度、车辆弹簧刚度、信噪比4组参数的变化对变截面连续梁桥损伤识别的影响。结果发现:车桥质量比和信噪比较大时,桥梁损伤识别效果较好;较低的行车速度有利于桥梁的损伤识别研究;车辆弹簧刚度的影响非常小,可忽略不计。 相似文献
155.
以聚丙烯接枝马来酸酐(PP-g-MAH)为相容剂,乙烯-乙烯醇共聚物(EVOH)共混改性聚丙烯(PP),研究在不同相容剂含量下,EVOH对PP基体结晶行为的影响,分析PP/EVOH相容体系的等温结晶动力学,阐明PP/EVOH相容体系中PP相的成核与结晶过程。结果显示:EVOH具有异相成核结晶作用,PP/EVOH相容体系成核温度增加6℃左右;体系加入2 wt%的PP-g-MAH后,纯PP的活化能|ΔE|由392 kJ/mol降低至329 kJ/mol,并随着PP-g-MAH含量增加逐渐增大;加入PP-g-MAH后,体系中PP相的Avrami指数n值由2.21±0.04最高增加至2.80±0.17,表明PP晶体由二维生长转变为三维生长模式;PP/EVOH相容体系的半结晶时间■进一步缩短,但随着PP-g-MAH含量增加逐渐增大。 相似文献
156.
过热度是反映铝电解槽当前生产效率的重要指标,由于过热度难以在线实时测量,本文提出一种基于残差卷积自注意力神经网络的过热度识别方法.针对铝电解生产过程数据为时间序列数据且具有多源异构特性,设计异构数据的同构表示方法.在此基础上建立残差卷积自注意力神经网络模型以提取同构时间序列数据的全局与局部特征.针对过热度数据标签少且类别分布不均匀问题,采用基于自动编码器的无监督预训练方法与加权交叉熵损失函数以提高过热度识别任务的性能.在基准数据集上进行仿真对比实验以验证本文所提方法的有效性,然后在只包含少量不平衡标签的铝电解过热度数据集上进行实验验证,结果表明本文构建的过热度识别模型相较与其他现有模型不仅提高了过热度识别准确率,而且在训练样本较少时保证了模型的泛化能力. 相似文献
157.
低水胶比复合胶凝体系的水化机理和水化行为较普通水胶比胶凝体系存在一定差异,该条件下传统的水化结论往往不再适用.以不同低水胶比水泥-粉煤灰-矿渣复合胶凝体系为研究对象,通过测试净浆试件7d水化热,结合水化动力学模型探明了低水胶比、矿物掺合料掺量对其水化行为和水化机理的影响,并通过透射电子显微镜(TEM)和X射线衍射(XRD)分析了低水胶比复合胶凝体系的水化产物差异.研究结果表明:水胶比为0.2、粉煤灰-矿渣复掺量小于50%时,复合胶凝体系早期和后期的放热速率无明显差异,此时复掺粉煤灰-矿渣对水泥水化存在一定促进作用,当水胶比增至0.25和0.3时,复掺粉煤灰-矿渣在10~17h抑制了水泥水化;当水胶比由0.3降低至0.2时,胶凝体系最大放热速率呈增大趋势,且水化过程由NG-I-D改变为NG-D,不再经历相边界反应;水化至28d时,水化硅酸钙(C-S-H)的形貌随着水胶比的降低,由纤维状向球状转变. 相似文献
158.
针对传统命名实体识别方法无法有效利用实体边界信息的问题,提出一种联合实体边界检测的命名实体识别方法,即将实体边界检测作为辅助任务,增强模型对实体边界的判断能力,进而提升模型对实体的识别效果。首先,利用Bert预训练语言模型对原始文本进行特征嵌入获取词向量,并引入自注意力机制增强词对上下文信息的利用;其次,在命名实体识别任务的基础上,添加实体边界检测辅助任务,增强模型对实体边界的识别能力;再次,对比联合实体边界检测的命名实体识别方法与基线方法的有效性,并对测试结果进行消融实验;最后,进行样例分析,分析损失权重β对实体边界检测的影响。实验结果表明,在英文社交媒体数据集Twitter-2015上,联合实体边界检测的命名实体识别方法相较于基线模型取得了更高的精准率、召回率和F1值,其中F1值达到了73.57%;并且,边界检测辅助任务提升了基线方法的检测效果。所提方法能有效利用实体边界信息,从而获得更好的实体识别效果,促进了人机交互系统的发展,对自然语言处理下游任务有重要意义。 相似文献
159.
数字式仪表常用于变电站、工厂等生产环境,是一种直观的设备监测仪器。然而当前数字式仪表的读取方式还依赖于人工巡检,手动记录等,这些传统的巡检方式来监测设备的运行状态大大降低了巡检效率。为了实现传统行业的数字化转型,本文提出基于轻量化深度学习的数字仪表识别方法,通过改进的YOLOv5的目标检测框架,针对数字仪表目标区域在整张图片大小不一致的情况,提出对于感兴趣区域(ROI)的迭代目标检测方法,首次检测将感兴趣区域进行检测并切割统一到相同的尺度,随后迭代检测网络针对感兴趣区域内的字符进行检测并分类,以达到精确读数的目的。为提升多尺度检测性能,本文采用Res2Net模块主干网络中的的残差模块。采用GIoU取代通用的IoU作为位置损失函数加速模型训练效果的收敛。实验表明,改进后的框架实现了99.62%的准确率和99.55%的召回率,相比基线网络分别提升了12.72%和5.85%。通过将框架在边缘计算平台上的终端部署,在实际生产中取代了人工巡检,实现了商业化运行。 相似文献
160.
车辆荷载信息是分析桥梁受力和性能评估的重要依据,其中车辆时空信息是准确识别车辆荷载的关键参数。考虑到传统在桥面埋设传感器的方法影响交通、破坏路面,提出了一种基于机器视觉技术的车辆荷载时空参数识别方法,包括车辆的横向定位、车速、车轴数、轴距的识别。基于正面拍摄视频,采用背景差分法来实现车辆检测,进一步通过车牌识别确定车辆在图像中的位置,然后根据车牌与车道线距离来实现车辆横向定位。基于侧面拍摄视频,采用图像标定方法,结合已知长度的辅助检测线来获取车辆的轴距、轴数、车速等车辆参数。通过试验室模型试验和现场试验验证了提出的方法。结果表明,现场试验中车辆横向定位和车速的最大误差分别为2.42%和2.67%,轴距的平均误差为1.63%,识别结果可以为更多其他车辆参数如轴重和总重的识别提供重要的技术支撑。 相似文献