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子午线轮胎滚动阻力的数值模拟
被引量:
9
1
作者
丁剑平
贾德民
+1 位作者
周小舒
周锋
《汽车技术》
北大核心
2005年第3期23-25,共3页
利用MSC.MARC软件对子午线轮胎的滚动阻力进行了三维有限元分析计算,对轮胎的胎体、带束层、胎圈等部位采用了rebar膜单元以及rebar实体单元进行模拟,采用Yeoh材料模式描述橡胶材料。对特定的子午胎在不同负荷、不同速度下的滚动阻力进...
利用MSC.MARC软件对子午线轮胎的滚动阻力进行了三维有限元分析计算,对轮胎的胎体、带束层、胎圈等部位采用了rebar膜单元以及rebar实体单元进行模拟,采用Yeoh材料模式描述橡胶材料。对特定的子午胎在不同负荷、不同速度下的滚动阻力进行了预测,并将预测结果与实测值进行了比较。
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关键词
子午线轮胎
滚动阻力
有限元法
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职称材料
功率平衡法测试汽车的滚动阻力系数
被引量:
14
2
作者
周锋
许爱民
周小舒
《华南理工大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
1999年第7期73-76,共4页
分析了用滑行试验等方法测试汽车滚动阻力系数存在的问题;论述了功率平衡法测试汽车滚动阻力系数的原理。
关键词
汽车
滚动阻力系数
测试
功率平衡法
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职称材料
基于多层交互图卷积网络的链接预测算法
被引量:
1
3
作者
周小舒
吴金明
+1 位作者
黄伟
徐怀宇
《计算机应用与软件》
北大核心
2023年第11期266-272,共7页
现有的知识图谱链接预测方法中,基于图卷积网络的模型只考虑实体的嵌入表示,而忽略了与周围邻居节点间丰富的关系信息,并且模型往往是基于浅层的图卷积网络构建,难以提取深层特征。针对这些问题,提出一种基于多层交互图卷积网络的链接...
现有的知识图谱链接预测方法中,基于图卷积网络的模型只考虑实体的嵌入表示,而忽略了与周围邻居节点间丰富的关系信息,并且模型往往是基于浅层的图卷积网络构建,难以提取深层特征。针对这些问题,提出一种基于多层交互图卷积网络的链接预测算法。该算法由编码器和解码器两部分组成。编码器部分采用多层图卷积网络进行学习,加深了图卷积网络模型深度,能够充分地利用节点周围的关系信息,同时融合实体与关系的嵌入表示。解码器部分采用卷积神经网络进行预测,对输入的实体、关系嵌入表示进行了特征重组,同时用循环卷积代替普通卷积,增加了特征之间的交互性。在公开数据集FB15k-237和WN18RR上的链接预测实验结果表明,该算法的效果要优于当下所有基于图卷积网络的链接预测算法。
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关键词
知识图谱
链接预测
图卷积网络
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职称材料
题名
子午线轮胎滚动阻力的数值模拟
被引量:
9
1
作者
丁剑平
贾德民
周小舒
周锋
机构
华南理工大学
出处
《汽车技术》
北大核心
2005年第3期23-25,共3页
文摘
利用MSC.MARC软件对子午线轮胎的滚动阻力进行了三维有限元分析计算,对轮胎的胎体、带束层、胎圈等部位采用了rebar膜单元以及rebar实体单元进行模拟,采用Yeoh材料模式描述橡胶材料。对特定的子午胎在不同负荷、不同速度下的滚动阻力进行了预测,并将预测结果与实测值进行了比较。
关键词
子午线轮胎
滚动阻力
有限元法
Keywords
Radial tire,Rolling resistance,Finite element method
分类号
U463.341 [机械工程—车辆工程]
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职称材料
题名
功率平衡法测试汽车的滚动阻力系数
被引量:
14
2
作者
周锋
许爱民
周小舒
机构
华南理工大学交通学院
广东省江门市汽运集团有限公司
华南理工大学机电工程系
华南理工大学自动化系
出处
《华南理工大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
1999年第7期73-76,共4页
文摘
分析了用滑行试验等方法测试汽车滚动阻力系数存在的问题;论述了功率平衡法测试汽车滚动阻力系数的原理。
关键词
汽车
滚动阻力系数
测试
功率平衡法
Keywords
automobile
rolling resistance coefficient
test
power balance method
分类号
U461.1 [机械工程—车辆工程]
U467.4 [机械工程—车辆工程]
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职称材料
题名
基于多层交互图卷积网络的链接预测算法
被引量:
1
3
作者
周小舒
吴金明
黄伟
徐怀宇
机构
上海科技大学信息科学与技术学院
中国科学院上海高等研究院
中国科学院大学
出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2023年第11期266-272,共7页
基金
中国科学院战略性先导科技专项(XDC02000000)
SEANET规模试验验证评估与示范应用项目(XDC02070800)。
文摘
现有的知识图谱链接预测方法中,基于图卷积网络的模型只考虑实体的嵌入表示,而忽略了与周围邻居节点间丰富的关系信息,并且模型往往是基于浅层的图卷积网络构建,难以提取深层特征。针对这些问题,提出一种基于多层交互图卷积网络的链接预测算法。该算法由编码器和解码器两部分组成。编码器部分采用多层图卷积网络进行学习,加深了图卷积网络模型深度,能够充分地利用节点周围的关系信息,同时融合实体与关系的嵌入表示。解码器部分采用卷积神经网络进行预测,对输入的实体、关系嵌入表示进行了特征重组,同时用循环卷积代替普通卷积,增加了特征之间的交互性。在公开数据集FB15k-237和WN18RR上的链接预测实验结果表明,该算法的效果要优于当下所有基于图卷积网络的链接预测算法。
关键词
知识图谱
链接预测
图卷积网络
Keywords
Knowledge graph
Link prediction
GCN
分类号
TP3 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
子午线轮胎滚动阻力的数值模拟
丁剑平
贾德民
周小舒
周锋
《汽车技术》
北大核心
2005
9
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
功率平衡法测试汽车的滚动阻力系数
周锋
许爱民
周小舒
《华南理工大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
1999
14
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于多层交互图卷积网络的链接预测算法
周小舒
吴金明
黄伟
徐怀宇
《计算机应用与软件》
北大核心
2023
1
在线阅读
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职称材料
已选择
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