双向循环荷载下海上风机群桩基础累积变形特征分析

为探究双向循环荷载下海上风机群桩基础累积变形特征,依托南海某在役海上风电工程,利用ABAQUS建立了精细化三维有限元模型,引入了改进土体刚度衰减模型并嵌入用户子程序USDFLD中实现了双向循环荷载下海床土体刚度衰减的模拟,同时进一步引入双向循环正弦变化荷载并利用用户子程序DLOAD实现了模型复合加载。基于数值结果,分析了不同幅值、不同循环次数双向循环荷载作用下群桩基础侧向累积位移及桩身弯矩演化规律。结果表明：双向循环荷载下随着荷载循环次数的增加各桩泥面处水平位移、桩身弯矩均不断增大,表现出明显的累积效应;双向循环荷载下群桩前排桩桩身泥面处水平位移、弯矩最大,中排桩次之,后排桩最小;当水平(竖向)荷载相同时,桩基侧向变形随着水平(竖向)荷载增加而增加,且水平(竖向)荷载越大增加幅度越剧烈,但同时存在最小水平循环荷载使得双向循环荷载下各桩侧向位移累积并不明显,且较单向水平循环荷载基本接近。     

HDPE土工格室整体力学性能大型双轴拉伸试验

为了研究土工格室材料力学特性和变形规律,选择多组不同尺寸的高密度聚乙烯(HDPE)土工格室进行拉伸试验测试.首先,使用万能试验机分别对不同高度的条带进行拉伸试验,研究高度对条带强度的影响;然后,用节点拉伸试验机分别对不同高度土工格室节点进行拉伸,研究条带强度与节点强度之间的关系;最后,通过自主研发的双轴拉伸试验装置,以...     

基于改进YOLOv5的O型密封圈缺陷检测方法

针对O型密封圈缺陷难以人工识别的问题,提出一种基于改进YOLOv5的表面缺陷自动检测方法。在数据预处理阶段,采用半自动标注方法减少人工标注成本,同时将拼接图片改为9张以实现Mosaic数据增强方法。在网络预测层引入标签平滑方法以减少模型过度依赖标签。在骨干网络中添加卷积注意力机制模块,强化有效信息,使骨干网络提取更加细致的局部特征信息。同时,针对缺陷类型尺度变化大的特点,引入剪枝的双向特征金字塔网络,以解决大小缺陷在特征提取过程中的丢失问题。实验结果表明,基于改进的YOLOv5与原YOLOv5相比,O型圈表面缺陷检测平均精度均值提高了4.26%,并且检测速度在25 ms之内,能够满足实际生产需要。     

双向搭便车行为下双渠道供应链统一定价和服务决策

在由制造商经营线上渠道和零售商经营线下渠道且实施统一定价的双渠道供应链中,研究线上线下双向搭便车行为的最优统一定价和服务决策,并深入探讨搭便车行为对价格、服务水平和收益的影响。研究发现：(1)与线上线下不存在搭便车行为的情况相比,渠道间双向搭便车下的统一销售价格、服务水平和系统利润更高;(2)如果制造商掌握供应链主导权,统一销售价格和服务水平将随着服务搭便车程度的增加而增加;如果零售商掌握供应链主导权,统一销售价格和服务水平会随着线下渠道搭便车程度的增加而增加,但几乎不会受到线上渠道搭便车程度的影响;(3)在制造商主导供应链的情形下,线下渠道的搭便车行为可以增加制造商和零售商的利润,线上渠道的搭便车行为能增加制造商的利润,但会降低零售商的利润;在零售商主导供应链的情形下,制造商和零售商的利润都会因双渠道间的服务搭便车行为而增加。总体来看,双向搭便车行为对双渠道供应链有利,即供应链总利润将随着渠道间搭便车程度的增大而增加。     

分数阶Boost变换器的两种预测电流控制

基于分数阶微积分理论以及实际电容和实际电感在本质上是分数阶的事实.首先,在建立Boost变换器的分数阶数学模型基础上,提出分数阶预测电流控制,设计预测控制器.其次,在考察分数阶Boost电路的电感电流波形的基础上,提出分数阶Boost电路整数阶预测电流控制.最后,依据分抗链及Oustaloup分数阶近似算法,得到了分数阶电感逼近电路,利用Matlab软件对所设计的控制器进行仿真验证.结果表明,分数阶预测电流控制下的超调最小,过渡时间最短,尤其是在抗负载扰动上的性能更佳.整数阶预测电流控制的性能虽然低于分数阶预测控制,但也有较好的控制性能.同时仿真结果验证了所提控制方法的可行性和有效性.     

全新的虚短虚断概念与两类集成运放之导出

自有集成运放以来,虚短虚断、两类集成运放就应运而生,但它与典型的单级电流串联负反馈、电压并联负反馈;两级电压串联负反馈、电流并联负反馈有什么必然联系在国内外均少见详细报导。本文力图通过对这4个电路中反馈元件的双向等效折合,再准确计算i_b、u_(be)、A_(uf)的数值,决定把u_(be)和i_b同时趋近于零定义为虚短虚断;而把计算A_(uf)时,狠抓两个核心元件的主导作用,忽略工程上的次要部分,就得到了与两类集成运放相同的结果,这既避免了对原分离电路的繁琐而复杂的计算,也把从分离电路到集成运放实现了完美无缺的自然过渡。     

基于Seam Carving的双向接缝裁剪图像重定向

在比较现有图像重定向技术方法基础上,针对传统Seam Carving方法,其图像边缘重要度图的表征内容感知存在忽视了图像内容主体与边缘关系的问题,提出一种双向接缝裁剪的图像重定向改进方法.该方法通过结合检测边缘的梯度能量图和检测内容的显著性图,突出重要对象主体和保护重要边缘信息,同时延缓裁剪细缝穿过重要信息的可能性,能...     

基于单片机的磷酸铁锂电池组充放电电路设计

设计了磷酸铁锂电池组的充放电电路,主电路为双向直流-直流变换电路,控制电路是以单片机STC12C5A60S2为核心的.为了实现对磷酸铁锂电池组的充、放电的控制,输入、输出电压和电池组电流信号经过调理电路后,送入单片机,利用单片机片内10位模数转换器转变为数字信号,在单片机中利用数字PI算法,输出47 kHz的脉冲调制信...     

基于冲突搜索算法的多机器人路径规划

针对冲突搜索法（conflict-based search,CBS）在多机器人路径规划（multi-agent path finding,MAPF）过程中规划路径过长、单向搜索运行时间长等缺陷,从搜索方向和搜索方式提出一种改进的双向A*焦点搜索来优化冲突搜索算法。将次优因子ω引入冲突搜索算法的底层搜索函数中,以提高路径搜索的效率;将冲突搜索算法中的单向搜索优化为双向A*搜索。实验结果表明：改进的冲突搜索算法的路径成本缩短了14.82%,总运行时间缩短了10.63%。     

基于BiLSTM-Attention-CNN的XSS攻击检测方法

在基于深度学习XSS检测的研究中,双向长短期记忆网络(BiLSTM)和CNN模型均无法区分输入特征信息中关键特征和噪音特征对模型效果的影响。针对这一问题,引入注意力机制,提出一种将BiLSTM和CNN相结合的XSS检测模型。首先利用BiLSTM提取XSS攻击载荷双向序列信息特征,然后引入注意力机制计算不同特征在XSS检测中的权重,最后将加权后的特征向量输入CNN提取局部特征。实验表明BiLSTM-Attention-CNN相比SVM、ADTree、AdaBoost机器学习算法分别提高了9.45%、7.9%和5.5%的准确率,相比单一的CNN、GRU、BiLSTM提高了检测精度,相比BiLSTM-CNN在保持检测精度的同时减短了5.1%收敛时间。