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991.
软弱夹层作为一种典型地质结构是影响整个边坡安全稳定性的关键因素。为了更好地分析软弱夹层的性质及对边坡稳定性的影响,针对某含软弱夹层矿山露天岩质边坡,运用正交对照法对边坡软弱夹层的埋深、倾角、数量及夹层间结构面间距等4种夹层赋存状态,进行变量4×4正交模拟,揭示了不同赋存状态下边坡稳定性及变形规律。研究结果表明,1)边坡软弱夹层的赋存状态对边坡稳定性有显著影响,随软弱夹层埋藏深度的增加边坡安全系数随之增大,当埋深达到一定值后,边坡安全系数趋于稳定;2)随着软弱夹层角度的增大,破坏机制表现为层间错动、顺层蠕滑和沿软弱结构面的剪切滑移递进式变化;3)随软弱夹层层数增多,边坡整体性下降致使变形不均匀,边坡安全系数减小,水平方向位移增大;4)对比同等埋深结构面间距较小的软弱夹层边坡,结构面间距对边坡安全系数的影响较小。 相似文献
992.
针对微小深孔钻削刀具磨损状态检测的工程需求,提出了基于钻削声信号的麻花钻头磨损状态识别方法。根据不同磨损程度的麻花钻在钻削过程中的声信号,使用经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)将声信号分解成若干个固有模态函数(intrinsic mode functions, IMFs),通过时频联合分析探索刀具磨损与声信号特征之间的关联规律;再使用麻雀搜索算法(sparrow search algorithm, SSA)优化支持向量机(support vector machine, SVM)的参数,并利用SVM实现基于声信号特征的刀具磨损状态识别。实验结果表明,微小深孔钻头磨损程度与钻削声信号特征之间存在非线性耦合关系,声信号高频特征对钻头磨损程度的变化非常敏感;采用经过SSA优化后的SVM算法,基于优选的IMF特征能够准确识别钻削刀具磨损状态,识别准确率可达98.246%。 相似文献
993.
为了降低太阳直接辐射、散射辐射、下垫面反射辐射等对现有气象站中温度传感器的影响,本文设计了一种多导管式球形防辐射罩。首先对防辐射罩外形结构进行设计;然后通过计算流体动力学(Computational Fluid Dynamics, CFD)方法对风速、太阳辐射强度、太阳高度角等不同环境参数下传感器的辐射误差进行量化;接着,采用支持向量机(Support Vector Machine, SVM)算法训练预测模型;最后,利用外场辐射误差实验平台对其辐射屏蔽效果及算法预测精度进行验证。实验结果表明,辐射误差精度可降至0.05 ℃量级。可见,此防辐射罩降低辐射效果显著。 相似文献
994.
995.
996.
为了解决不同时间采集的运动想象脑电数据之间存在的分布差异,避免跨时段使用前长时间的重校准步骤,提出了一种基于判别迁移特征学习(discriminative transfer feature learning, DTFL)的运动想象分类方法。DTFL通过联合匹配源域和目标域之间的边缘分布和类条件分布来减少域间的差异,同时最大化类间距离和最小化类内距离来保留类判别信息,从而提升对运动想象的分类性能。基于DTFL的运动想象分类方法无需目标域脑电样本的类别信息,可以有效避免长时间的校准。在脑机接口竞赛数据集上的实验结果表明,DTFL显著优于其他迁移学习方法,有效缓解跨域分布的不一致性,提高了运动想象的分类正确率。 相似文献
997.
最小二乘支持向量机在汽车动态系统辨识中的应用 总被引:13,自引:0,他引:13
汽车转向时动态系统参考模型对于汽车稳定性的控制有重要影响.基于最小二乘支持向量机算法,应用网络搜索和交叉验证的方法选择支持向量机参数,并将其应用于汽车转向时的非线性动态系统辨识,取得了良好的辨识效果,建立的参考模型能够较充分地描述汽车动力学行为。 相似文献
998.
针对脑机接口(BCI)研究中存在脑电信号(EEG)识别率低的问题,提出一种基于遗传算法(GA)和概率神经网络(PNN)的GA—PNN识别方法.用该方法对EEG提取时频特征,构成模式识别的初始特征.以训练样本识别正确率为适应度函数,采用GA对初始特征进行组合优化.基于优选后的特征,用PNN对测试样本进行分类.该方法使EEG识别正确率达到92.499/5,与2003年BCI国际竞赛最好的处理结果(88.7%)相比,提高近4%,为BCI中EEG的识别提供了有效的手段. 相似文献
999.
1000.