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露天矿边坡变形的LMD-Elman时序滚动预测研究
被引量：
10
1
作者
李胜
韩永亮
+1 位作者
杨宏伟
刘永睿
《中国安全科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第6期22-28,共7页
为准确预测边坡变形,采用局部均值分解(LMD)与Elman神经网络相结合的方法,构建基于LMD-Elman的露天矿边坡变形的滚动预测模型。通过LMD将时序样本分解为多个分量,利用Elman神经网络对各分量进行滚动预测,再叠加各预测值重构最终理论预...
为准确预测边坡变形,采用局部均值分解(LMD)与Elman神经网络相结合的方法,构建基于LMD-Elman的露天矿边坡变形的滚动预测模型。通过LMD将时序样本分解为多个分量,利用Elman神经网络对各分量进行滚动预测,再叠加各预测值重构最终理论预测值。以某露天矿边坡实际监测数据为例,进行仿真预测。结果表明:监测数据自身携带诱导边坡变形及失稳的重要信息,基于LMD-Elman的滚动预测能有效揭示边坡变形的波动性、趋势性和周期性特征;模型预测结果的平均绝对误差为0.056 8 mm,平均相对误差为2.756 8%,与单一Elman模型相比,预测精度显著提高。
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关键词
露天矿边坡
局部均值分解(LMD)
ELMAN神经网络
仿真预测
变形
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职称材料
淹没水射流式贝肉清洗装置设计与试验
2
作者
王杰群
李明智
+2 位作者
刘鹰
刘永睿
卢宏博
《渔业现代化》
CSCD
北大核心
2024年第3期98-112,共15页
随着贝类预制菜产业的发展,基于贝肉的精加工预制食品逐渐在市场上推广,虽然市场上清洗装置品类较多,但是尚未有适合各类贝肉产品清洗的装备,存在清洗效率低、洗净率差和易破损等问题。本研究基于淹没水射流机理,设计了以淹没水射流为...
随着贝类预制菜产业的发展,基于贝肉的精加工预制食品逐渐在市场上推广,虽然市场上清洗装置品类较多,但是尚未有适合各类贝肉产品清洗的装备,存在清洗效率低、洗净率差和易破损等问题。本研究基于淹没水射流机理,设计了以淹没水射流为清洗动力的贝肉清洗装置,并对清洗装置进行Fluent-EDEM耦合数值模拟,确定清洗装置的关键结构参数范围。通过2个阶段试验论证了该清洗装置的合理性,第1阶段通过清洗正交试验得出,当射流口直径为10 mm,清洗量为14 kg,清洗时间为6 min,淹没水射流式清洗效果最佳;第2阶段进行了生产性对比试验,并以洗净率和破损率作为评价指标,对比3种清洗装置洗净率。结果显示:以扇贝裙边为清洗对象时,淹没水射流式清洗装置的平均洗净率为97.77%,且无破损现象,较螺旋桨式清洗装置洗净率提高了14.4%,较超声波式清洗装置洗净率提高了7.3%;以鸟蛤肉为清洗对象时,淹没水射流式清洗装置的平均洗净率为98.23%,较螺旋桨式清洗装置的洗净率提高了12.49%,较超声波式清洗装置洗净率提高了6.7%,且无破损情况。研究表明,淹没水射流式装置具有较好的清洗效果,具备产业化推广价值。
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关键词
贝肉清洗
淹没水射流
水产品加工
Fluent-EDEM
流固耦合
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职称材料
面向地物特征的大幅面遥感影像分割方法
3
作者
谢志伟
宋光明
+2 位作者
彭博
孙立双
刘永睿
《遥感信息》
CSCD
北大核心
2024年第3期40-47,共8页
针对大幅面遥感影像在分块边界特征不连续性和超像素分割地物边界精度不高等问题,提出了一种面向地物特征的大幅面遥感影像分割方法。首先,通过降低辐射分辨率来压缩影像数据量,并通过自适应紧密度参数方法获得具有相近尺寸的SLIC(simpl...
针对大幅面遥感影像在分块边界特征不连续性和超像素分割地物边界精度不高等问题,提出了一种面向地物特征的大幅面遥感影像分割方法。首先,通过降低辐射分辨率来压缩影像数据量,并通过自适应紧密度参数方法获得具有相近尺寸的SLIC(simple linear iterative clustering)分割影像块;然后,对每个影像块分别构建影像的比值植被指数(relative vegetation index,RVI),通过最大类间方差法(OTSU)将像元标记为植被与非植被;最后,采用SLIC对标记像元精细分割,得到最终分割结果。以WorldView-2卫星影像和高分二号卫星影像作为实验数据,进行面向地物特征的大幅面遥感影像分割。实验结果表明,改进算法效率得到提升,精度有所改善。
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关键词
大幅面遥感影像
超像素分割
自适应参数
植被指数
最大类间方差法
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职称材料
题名
露天矿边坡变形的LMD-Elman时序滚动预测研究
被引量：
10
1
作者
李胜
韩永亮
杨宏伟
刘永睿
机构
辽宁工程技术大学矿业学院
煤科集团沈阳研究院有限公司
辽宁省科学技术协会
出处
《中国安全科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第6期22-28,共7页
基金
国家自然科学基金资助(51004063)
辽宁省高等学校优秀人才支持计划(LJQ2011029)
文摘
为准确预测边坡变形,采用局部均值分解(LMD)与Elman神经网络相结合的方法,构建基于LMD-Elman的露天矿边坡变形的滚动预测模型。通过LMD将时序样本分解为多个分量,利用Elman神经网络对各分量进行滚动预测,再叠加各预测值重构最终理论预测值。以某露天矿边坡实际监测数据为例,进行仿真预测。结果表明:监测数据自身携带诱导边坡变形及失稳的重要信息,基于LMD-Elman的滚动预测能有效揭示边坡变形的波动性、趋势性和周期性特征;模型预测结果的平均绝对误差为0.056 8 mm,平均相对误差为2.756 8%,与单一Elman模型相比,预测精度显著提高。
关键词
露天矿边坡
局部均值分解(LMD)
ELMAN神经网络
仿真预测
变形
Keywords
open-pit slope
local mean decomposition（LMD）
Elman neural network
simulation prediction
deformation
分类号
X936 [环境科学与工程—安全科学]
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职称材料
题名
淹没水射流式贝肉清洗装置设计与试验
2
作者
王杰群
李明智
刘鹰
刘永睿
卢宏博
机构
大连海洋大学航海与船舶工程学院
大连海洋大学辽宁省水产设施养殖与装备技术工程研究中心
浙江大学生物系统工程与食品科学学院
辽宁省科学技术馆
出处
《渔业现代化》
CSCD
北大核心
2024年第3期98-112,共15页
基金
国家重点研发计划(2020YFD0900700)
国家贝类产业技术体系设施养殖岗位(CARS-48)
+1 种基金
辽宁省教育厅科学研究项目(DL202004)
辽宁省自然科学基金计划项目(2023-BSBA-020)。
文摘
随着贝类预制菜产业的发展,基于贝肉的精加工预制食品逐渐在市场上推广,虽然市场上清洗装置品类较多,但是尚未有适合各类贝肉产品清洗的装备,存在清洗效率低、洗净率差和易破损等问题。本研究基于淹没水射流机理,设计了以淹没水射流为清洗动力的贝肉清洗装置,并对清洗装置进行Fluent-EDEM耦合数值模拟,确定清洗装置的关键结构参数范围。通过2个阶段试验论证了该清洗装置的合理性,第1阶段通过清洗正交试验得出,当射流口直径为10 mm,清洗量为14 kg,清洗时间为6 min,淹没水射流式清洗效果最佳;第2阶段进行了生产性对比试验,并以洗净率和破损率作为评价指标,对比3种清洗装置洗净率。结果显示:以扇贝裙边为清洗对象时,淹没水射流式清洗装置的平均洗净率为97.77%,且无破损现象,较螺旋桨式清洗装置洗净率提高了14.4%,较超声波式清洗装置洗净率提高了7.3%;以鸟蛤肉为清洗对象时,淹没水射流式清洗装置的平均洗净率为98.23%,较螺旋桨式清洗装置的洗净率提高了12.49%,较超声波式清洗装置洗净率提高了6.7%,且无破损情况。研究表明,淹没水射流式装置具有较好的清洗效果,具备产业化推广价值。
关键词
贝肉清洗
淹没水射流
水产品加工
Fluent-EDEM
流固耦合
Keywords
shell meat cleaning
submerged water jet
fish processing
Fluent-EDEM
fluid structure coupling
分类号
TS254 [轻工技术与工程—水产品加工及贮藏工程]
S226.5 [农业科学—农业机械化工程]
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职称材料
题名
面向地物特征的大幅面遥感影像分割方法
3
作者
谢志伟
宋光明
彭博
孙立双
刘永睿
机构
沈阳建筑大学
辽宁生态工程职业学院
辽宁省科学技术馆
出处
《遥感信息》
CSCD
北大核心
2024年第3期40-47,共8页
基金
国家自然科学基金(42101353)
教育部人文社会科学研究一般项目(21YJC790129)
辽宁省教育厅基本科研项目(LJKMZ20220946、LJKMZ20222128)。
文摘
针对大幅面遥感影像在分块边界特征不连续性和超像素分割地物边界精度不高等问题,提出了一种面向地物特征的大幅面遥感影像分割方法。首先,通过降低辐射分辨率来压缩影像数据量,并通过自适应紧密度参数方法获得具有相近尺寸的SLIC(simple linear iterative clustering)分割影像块;然后,对每个影像块分别构建影像的比值植被指数(relative vegetation index,RVI),通过最大类间方差法(OTSU)将像元标记为植被与非植被;最后,采用SLIC对标记像元精细分割,得到最终分割结果。以WorldView-2卫星影像和高分二号卫星影像作为实验数据,进行面向地物特征的大幅面遥感影像分割。实验结果表明,改进算法效率得到提升,精度有所改善。
关键词
大幅面遥感影像
超像素分割
自适应参数
植被指数
最大类间方差法
Keywords
large-format remote sensing image
superpixel segmentation
adaptive parameter
vegetation index
OTSU
分类号
TP751.2 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
露天矿边坡变形的LMD-Elman时序滚动预测研究
李胜
韩永亮
杨宏伟
刘永睿
《中国安全科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2015
10
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
淹没水射流式贝肉清洗装置设计与试验
王杰群
李明智
刘鹰
刘永睿
卢宏博
《渔业现代化》
CSCD
北大核心
2024
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
面向地物特征的大幅面遥感影像分割方法
谢志伟
宋光明
彭博
孙立双
刘永睿
《遥感信息》
CSCD
北大核心
2024
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
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