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结构三维形变的双目立体视觉鲁棒监测研究
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作者 朱前坤 王婷婷 +2 位作者 王军营 张琼 杜永峰 《振动工程学报》 北大核心 2025年第9期2002-2010,共9页
传统计算机视觉方法通常聚焦于结构平面内的动力响应,因此本文提出基于图像相位立体匹配时序分析测量方法实现对结构三维形变的无靶标鲁棒监测。该方法利用2D-Gabor滤波器和高斯金字塔梯度算法对图像进行预处理,运用基于相位的稠密光流... 传统计算机视觉方法通常聚焦于结构平面内的动力响应,因此本文提出基于图像相位立体匹配时序分析测量方法实现对结构三维形变的无靶标鲁棒监测。该方法利用2D-Gabor滤波器和高斯金字塔梯度算法对图像进行预处理,运用基于相位的稠密光流追踪算法与改进的半全局块匹配(SGBM)算法,实现对结构感兴趣区域位移的全场测量,进一步提出一种直观的位移-应变转换方法,实现结构三维应变的测量。通过基于物理的图形模型(PBGM)的虚拟现实试验,验证了本文方法与3DDIC和有限元分析形变对比误差均小于2%;在实验室户外桥梁的振动试验中,与传统测试方法对比形变误差可控制在8%以内,符合工程应用精度。本方法在确保精度的前提下实现了结构三维形变无靶标鲁棒监测,更好地解决了传统结构形变监测中受环境影响程度大、成本高等问题。 展开更多
关键词 计算机视觉 立体匹配算法 相位 PBGM 结构三维形变
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基于Alpha Shapes轮廓点云识别算法的洞室表面形变区域提取方法 被引量:1
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作者 张雨婷 郑德华 李思远 《南京信息工程大学学报》 北大核心 2025年第2期181-190,共10页
针对三维激光扫描密集点云提取洞室表面变形信息的问题,本文提出一种基于改进的Alpha Shapes算法识别洞室轮廓点云和多尺度模型到模型的点云比对(Multiscale Model-to-Model Cloud Comparison,M3C2)的洞室表面变形监测方法.首先对获取... 针对三维激光扫描密集点云提取洞室表面变形信息的问题,本文提出一种基于改进的Alpha Shapes算法识别洞室轮廓点云和多尺度模型到模型的点云比对(Multiscale Model-to-Model Cloud Comparison,M3C2)的洞室表面变形监测方法.首先对获取到的两期洞室表面点云数据进行配准,采用改进的Alpha Shapes算法识别洞室表面外轮廓点云.获得的两期洞室表面外轮廓点云经精配准后,再采用M3C2算法进行各点变形值计算,最后进行距离聚类提取连续形变区域.实验结果表明:该方法能够有效剔除点云中细小沟壑处的点及受到混合像元影响的点,在洞室截面到扫描仪距离10 m的范围内,两期点云剔除率分别为14.17%及13.52%,在70 m范围内,分别为6.25%及6.42%;该方法能够准确高效地提取出2倍配准误差以上的洞室表面形变区域. 展开更多
关键词 洞室变形监测 轮廓点云识别 Alpha Shapes算法 M3C2算法
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基于DPM的自然场景下汉字识别方法 被引量:3
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作者 张伟伟 汤光明 +1 位作者 孙怡峰 李晓利 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2013年第3期957-960,共4页
自然场景下,汉字背景复杂且形态各异,导致传统识别方法中的文本定位与文本矫正过程难以进行。为了避免这些问题,采用物体识别方法中的可变部件模型(DPM)进行识别。该方法将汉字视为物体类,训练其对应的参数模板,然后采用滑动窗口的方法... 自然场景下,汉字背景复杂且形态各异,导致传统识别方法中的文本定位与文本矫正过程难以进行。为了避免这些问题,采用物体识别方法中的可变部件模型(DPM)进行识别。该方法将汉字视为物体类,训练其对应的参数模板,然后采用滑动窗口的方法遍历待检测图片,以判断图片中是否存在目标汉字。实验表明,该方法对简单独体汉字有较好的检测效果,但对于多笔画复杂汉字,由于模型自身结构特点,效果并不明显。 展开更多
关键词 可变部件模型 汉字识别 隐支持向量机 高斯金字塔模型 滑动窗口 HOG描述子
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基于维诺图的三维钻孔建模算法
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作者 胡昕洋 王鹏飞 +3 位作者 曾琼 蒋鹏 辛士庆 屠长河 《图学学报》 北大核心 2025年第3期676-685,共10页
由三维地质建模方法得到的地质模型在各类工程领域中扮演着不可或缺的角色。现有的建模方法通常通过空间数据插值来划分地下不同岩性的区域,但此类方法在保持拓扑一致性方面存在挑战,限制了三维模型的可靠性和实用性。为了构造地质区域... 由三维地质建模方法得到的地质模型在各类工程领域中扮演着不可或缺的角色。现有的建模方法通常通过空间数据插值来划分地下不同岩性的区域,但此类方法在保持拓扑一致性方面存在挑战,限制了三维模型的可靠性和实用性。为了构造地质区域中的不连续结构,提出了一种基于维诺图方法自动生成三维地层界面模型的方法。首先将钻井数据离散成一系列散点,建立维诺图并提取出不同岩性区域的分界面,然后通过对分界面上的顶点建立线性系统并求解,来得到分界面的变形结果。此外,引入了空间变形控制算法,使得模型在表现地质层断层、褶皱等复杂构造特征时更为精确,从而提升了三维模型在实际应用中的表现能力。该方法解决了传统建模方法对于复杂地质构造会出现的建模拓扑错误问题,且具有较高的自动化程度和较强的鲁棒性。尤其在面对不规则数据集时,表现出了优异的适应性,极大减少了模型调整所需的人工干预。在实际工程数据上的实验表明,所建立的模型具有较好的地质合理性,并可重建出其他方法难以建模出的非流形结构。 展开更多
关键词 三维地质建模 钻孔 维诺图 网格变形算法 线性系统求解
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基于GA-Prophet模型的变电站基坑变形安全预测研究与应用
5
作者 王文强 燕波 +5 位作者 齐壮 王飞 田庆 王永维 何文敏 杨超 《水利水电技术(中英文)》 北大核心 2025年第4期107-117,共11页
【目的】基坑变形的监测是保证基坑施工安全的重要保障,为提高监测数据的应用价值及确保基坑的施工安全,以陕西省西安市某330 kV变电站基坑工程为项目依托,基于实际变形监测结果【方法】以均方误差MSE作为遗传算法(GA)的适应度函数,对Pr... 【目的】基坑变形的监测是保证基坑施工安全的重要保障,为提高监测数据的应用价值及确保基坑的施工安全,以陕西省西安市某330 kV变电站基坑工程为项目依托,基于实际变形监测结果【方法】以均方误差MSE作为遗传算法(GA)的适应度函数,对Prophet模型中的趋势项、周期项和节假日项(偶发事件项)参数进行优化,并重点考虑与基坑变形规律相一致的趋势项参数,构建GA-Prophet基坑变形预测模型,并以MAE、RSS、RMSE和Theil不等系数值为评价指标,验证本模型的可行性及有效性,同时使用该模型对基坑水平及竖向变形进行超前预测,以评价基坑结构的安全状态。【结果】结果表明:GA-Prophet模型预测结果曲线与实测数据曲线较为接近,归功于预测模型中选用了符合实际工程位移变化规律的饱和模型,以JC8测点水平位移预测结果为例,该模型预测结果的MAE、RSS、RMSE、Theil不等系数值分别为0.480、1.310、0.512和0.052,均优于Prophet、LSTM、ARIMA和BP模型的预测结果;并且该模型对基坑变形的超前预测结果显示,各测点水平及竖向变形预测最大值均未超过规范要求的变形报警值,基坑结构处于安全状态。【结论】该模型对于基坑变形预测具有较好的适用性,提高了预测结果的准确性,可用于基坑变形安全预测。 展开更多
关键词 变电站基坑 变形监测 遗传算法 GA-Prophet模型 超前预测 影响因素
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基于多输出机器学习模型的深大圆井变形预测
6
作者 林华生 唐欣薇 +2 位作者 聂鼎 黄文敏 宋丹青 《隧道建设(中英文)》 北大核心 2025年第S1期113-124,共12页
为了快速高效地确定深大圆井的变形值,提高设计效率,首先建立表征其空间力学效应的三维有限元数值模型,并结合现场监测数据对数值模型进行验证。随后基于该数值模型,建立典型地层条件和结构尺寸对圆井变形影响的数据库,选取随机森林和... 为了快速高效地确定深大圆井的变形值,提高设计效率,首先建立表征其空间力学效应的三维有限元数值模型,并结合现场监测数据对数值模型进行验证。随后基于该数值模型,建立典型地层条件和结构尺寸对圆井变形影响的数据库,选取随机森林和梯度提升树2种算法,采用单目标模型组合、链式回归组合和多输出组合3种组合方式,构建6组预测施工过程圆井整体位移的多输出预测模型。结果表明:1)多目标-梯度提升(MO-GB)模型可以同时考虑多个预测指标,对应的最大位移值均方根误差(ERMS)为0.457,相比其他模型最小,且最大位移值和出现位置的决定系数(R2)均超过0.98,预测效果最佳。2)随着圆井开挖深度的增加,采用MO-GB模型预测得到的最大位移值和出现位置与三维有限元模型数值仿真计算结果基本一致,不同开挖深度预测位移点构成的折线可包络住相应阶段数值仿真变形曲线,预测值可为圆井结构设计提供参考,指导圆井结构选型,为施工图设计提供基础。 展开更多
关键词 深大圆井 空间地基板模型 梯度提升算法 多目标输出 变形预测
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基于HO-BP-AdaBoost的大坝变形监控模型
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作者 代硕 苏怀智 +1 位作者 谷宇 郭莹莹 《水电能源科学》 北大核心 2025年第7期153-156,108,共5页
建立高精度的大坝变形监控模型对于分析大坝变形监测资料,保障大坝运行安全具有重要意义,但传统的反向传播神经网络(BP)在搜索过程中容易陷入局部最优,因此将具有较好全局搜索能力的河马优化算法(HO)引入反向传播神经网络,并基于自适应... 建立高精度的大坝变形监控模型对于分析大坝变形监测资料,保障大坝运行安全具有重要意义,但传统的反向传播神经网络(BP)在搜索过程中容易陷入局部最优,因此将具有较好全局搜索能力的河马优化算法(HO)引入反向传播神经网络,并基于自适应增强算法(AdaBoost),构建了HO-BP-AdaBoost大坝变形监控模型。首先,利用HO算法对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化,并将优化后的权值和阈值赋予BP神经网络,构建HO-BP弱预测器;然后通过训练迭代多个弱预测器,并根据预测误差分配不同的权重,组合成为强预测器;最后,以某混凝土坝为例,通过选取决定系数、均方根误差、均方误差及平均绝对误差作为评价指标,比较该模型与其他模型的输出结果。结果表明,HO-BP-AdaBoost模型对于大坝变形具有较高的预测精度。 展开更多
关键词 大坝变形预测 监控模型 反向传播神经网络 自适应增强算法 河马优化算法
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基于粒子滤波器和Transformer-BiLSTM的大坝边坡变形时变预测模型
8
作者 王赫显 陈波 +1 位作者 郭凌云 周程涛 《水电能源科学》 北大核心 2025年第10期139-143,149,共6页
为了精确预测大坝边坡的变形,提出了一种基于粒子滤波器与Transformer-BiLSTM(T-B)算法的时变预测模型,首先利用粒子滤波器对降雨量、水库水位和温度等环境参数进行去噪处理,提高数据质量,随后结合环境参数与空间特征,采用T-B算法对大... 为了精确预测大坝边坡的变形,提出了一种基于粒子滤波器与Transformer-BiLSTM(T-B)算法的时变预测模型,首先利用粒子滤波器对降雨量、水库水位和温度等环境参数进行去噪处理,提高数据质量,随后结合环境参数与空间特征,采用T-B算法对大坝边坡的时空变形进行建模与预测,进而以西南地区某大坝边坡工程为例,通过定性与定量方法验证了模型的预测性能,并分析了主要影响因素。结果表明,粒子滤波器有效增强了环境数据的特征提取能力;T-B模型能够准确捕捉边坡变形的时空分布特征;融合粒子滤波器和T-B算法的模型在预测不同测点的变形时精度很高,其中,误差指标(均方误差(M_(MSE))、均方根误差(R_(RMSE))、平均绝对误差(M_(MAE)))接近0,拟合度指标(决定系数R^(2)、相关系数)接近1;降雨量、水库水位和温度为主要影响因素,其重要性依次递减。所提模型能够为大坝安全监测提供高效可靠的预测手段。 展开更多
关键词 大坝边坡 变形预测 时变预测模型 Transformer-BiLSTM算法 粒子滤波器 影响因素
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基于WCDPM模型的细粒度物体识别
9
作者 杨金福 张高铭 +1 位作者 张强 李明爱 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第7期1023-1030,共8页
针对可变形部件模型(deformable parts model,DPM)同等对待各部件,无法体现不同部件对识别过程的贡献度差异的不足,提出一种权重系数可变形模型(weighted coefficient deformable parts model,WCDPM),对DPM中的各部件赋予权重,强调区分... 针对可变形部件模型(deformable parts model,DPM)同等对待各部件,无法体现不同部件对识别过程的贡献度差异的不足,提出一种权重系数可变形模型(weighted coefficient deformable parts model,WCDPM),对DPM中的各部件赋予权重,强调区分度较高的部件在识别过程的作用,弱化区分度低的部件对识别的影响,提高细粒度识别精度.同时给出了模型的训练过程和权重系数的学习方法.在Airplan OID和Oxford-IIIT Pet两个数据集上进行实验,验证了该方法的有效性. 展开更多
关键词 细粒度识别 权重系数 可变形部件模型(dpm)
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基于预筛选代理模型和直接操纵自由变形参数化的向心涡轮气动优化
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作者 王天奇 陈江 +1 位作者 向航 宋晓飞 《中国机械工程》 北大核心 2025年第10期2171-2178,2189,共9页
针对向心涡轮三维复杂叶片曲面气动优化过程中存在的几何调控难、控制变量多、寻优效率低等问题,基于直接操纵自由变形方法对向心涡轮流道和叶片多维度几何实施多自由度参数化,并引入预筛选代理模型辅助差分进化算法(Pre-SADE),结合pyt... 针对向心涡轮三维复杂叶片曲面气动优化过程中存在的几何调控难、控制变量多、寻优效率低等问题,基于直接操纵自由变形方法对向心涡轮流道和叶片多维度几何实施多自由度参数化,并引入预筛选代理模型辅助差分进化算法(Pre-SADE),结合python和流程自动化批处理脚本构建了数据驱动的向心涡轮全三维气动优化平台。对某向心涡轮开展流道-静/转叶片联合优化设计,结果表明,优化后向心涡轮导叶通道内马赫数明显降低,动静叶吸力面激波损失和分离损失减小,向心涡轮设计点绝热效率和流量分别提高了1.66%和1.7%,设计转速全工况效率特性均有所提升。该方法和平台在保证气动优化效果的同时,可有效减少优化变量和样本真实评估次数,显著改善寻优效率,满足向心涡轮快速、精细化优化设计需求。 展开更多
关键词 向心涡轮 气动优化 直接操纵自由变形 预筛选代理模型 差分进化算法
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基于SMA-CNN-GRU-Attention组合模型的矿区地表三维形变预测
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作者 彭毅博 杨维芳 +3 位作者 闫香蓉 高墨通 侯宇豪 张德龙 《测绘通报》 北大核心 2025年第3期8-14,20,共8页
矿区地表形变监测与预测研究对于矿区安全生产与灾害防治预警具有重要意义。现有研究偏向于对地面垂直沉降的监测与预测,对三维方向形变预测研究较少。针对以上问题,本文基于小基线集合成孔径雷达干涉测量(SBAS-InSAR)技术对金川矿区西... 矿区地表形变监测与预测研究对于矿区安全生产与灾害防治预警具有重要意义。现有研究偏向于对地面垂直沉降的监测与预测,对三维方向形变预测研究较少。针对以上问题,本文基于小基线集合成孔径雷达干涉测量(SBAS-InSAR)技术对金川矿区西二采区进行多轨道数据地表形变监测,并提出一种加入黏菌优化算法(SMA)的SMA-CNN-GRU-Attention组合网络模型,利用该模型对该区域地表三维形变进行预测研究。结果表明,加入SMA进行最优参数求解后,垂直向预测结果的平均绝对误差(MAE)与均方根误差(RMSE)较CNN-GRU网络模型分别降低30%和46%;南北向预测结果的MAE与RMSE分别降低37%、39%;东西向预测结果的精度提升较小,MAE、RMSE分别降低6%和10%。SMA算法不仅可以加快模型最优参数选取效率,还能较大程度地提升CNN-GRU-Attention模型预测性能。SMA-CNN-GRU-Attention多特征输入预测模型相较其他预测模型具有优越性,为地表三维形变预测研究提供了一种有效方法。 展开更多
关键词 SBAS-InSAR 形变监测 三维形变预测 SMA优化算法 组合模型
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基于BOA-RF的熔融沉积成型翘曲变形量预测方法
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作者 周昊飞 万家豪 张晨怡 《塑料工业》 北大核心 2025年第8期108-114,共7页
为提升熔融沉积成型(FDM)翘曲变形量预测性能,提出了基于蝴蝶优化随机森林的FDM成型翘曲变形量预测方法。首先,利用全因子实验分析找出影响制品翘曲的显著性过程参数,作为预测模型的输入变量;而后,以均方误差作为适应度值,采用蝴蝶优化... 为提升熔融沉积成型(FDM)翘曲变形量预测性能,提出了基于蝴蝶优化随机森林的FDM成型翘曲变形量预测方法。首先,利用全因子实验分析找出影响制品翘曲的显著性过程参数,作为预测模型的输入变量;而后,以均方误差作为适应度值,采用蝴蝶优化算法对随机森林中决策树数量、最大树深进行参数优化,利用优化后的随机森林构建适宜于少样本情况下的FDM成型翘曲变形量预测模型;最后,将所提预测模型分别与基于遗传算法优化BP神经网络、蚁群算法优化BP神经网络和自适应布谷鸟优化稀疏约束深度信念网络的预测模型进行预测性能对比。结果表明,在有限样本数量情况下所提预测模型的均方误差(MSE)为0.0036、运行100次的平均误差百分比波动范围为[1.52%,3.12%],均优于对比模型的预测结果,验证了所提模型具有更好的预测精度和泛化能力。 展开更多
关键词 随机森林 蝴蝶优化 熔融沉积成型 翘曲变形量 质量预测
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基于MLR-DE-LSTM的大坝变形串联组合预测模型
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作者 刘天翼 艾星星 张九丹 《中国农村水利水电》 北大核心 2025年第2期207-212,共6页
为了解决单一模型在大坝变形预测中可能带来的信息损失问题,将差分进化算法(DE)用于长短期记忆神经网络(LSTM)模型的参数优化,并结合多元线性回归(MLR)模型建立MLR-DE-LSTM串联组合模型。基于某重力坝的水平位移原型监测数据,对该模型... 为了解决单一模型在大坝变形预测中可能带来的信息损失问题,将差分进化算法(DE)用于长短期记忆神经网络(LSTM)模型的参数优化,并结合多元线性回归(MLR)模型建立MLR-DE-LSTM串联组合模型。基于某重力坝的水平位移原型监测数据,对该模型进行了验证。结果表明,DE算法可以有效提高LSTM模型的预测精度,LSTM模型可以有效挖掘MLR模型尚未完全解释的信息。相较于单一模型,组合模型在预测位移数据时具有更高的准确度和稳定性,组合模型在充分利用数据信息方面具有更大优势。研究结果为提高大坝变形预测精度提供了参考价值。 展开更多
关键词 大坝变形 差分进化算法 长短期记忆神经网络 多元线性回归 组合模型
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基于蜣螂优化算法-双向长短时记忆网络的隧道软弱围岩变形预测
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作者 张建 《地球科学与环境学报》 北大核心 2025年第4期634-645,共12页
隧道软弱围岩变形预测是确保隧道建设及施工运营安全等诸多环节中的核心要素。目前隧道软弱围岩变形预测主要依托围岩变形监测数据,而监测数据统计分析结果的可靠性、鲁棒性及泛化性依然不能满足工程建设的要求。针对该问题,对比LSTM、B... 隧道软弱围岩变形预测是确保隧道建设及施工运营安全等诸多环节中的核心要素。目前隧道软弱围岩变形预测主要依托围岩变形监测数据,而监测数据统计分析结果的可靠性、鲁棒性及泛化性依然不能满足工程建设的要求。针对该问题,对比LSTM、BiLSTM、CNN-LSTM、GRU、CNN-RNN模型的准确性、可靠性和稳定性,优选出BiLSTM模型为初步预测模型;考虑双向长短时记忆(BiLSTM)网络的灵活交互性和蜣螂优化(DBO)算法的数据驱动优势,构建基于深度学习的隧道软弱围岩变形预测模型——DBO-BiLSTM模型;最后,以西十高速铁路云岭一号隧道断面软弱围岩为案例,运用DBO-BiLSTM模型和BiLSTM模型对该隧道软弱围岩变形进行预测,并与监测数据进行对比。结果表明:DBO-BiLSTM模型较BiLSTM模型预测结果更优,其均方误差(MSE)、均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)、平均百分比误差(MAPE)、判定系数(R^(2))分别为0.0016、0.0406、0.0318、1.43%、0.9985;云岭一号隧道软弱围岩变形情况均经历了先陡增后缓增、最终趋于稳定的过程,拱顶沉降最大累计变形量为14.79 mm,水平收敛最大累计变形量为16.80 mm。 展开更多
关键词 隧道工程 围岩 变形预测 DBO-BiLSTM模型 深度学习 长短时记忆网络 蜣螂优化算法
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融合显著性DPM在空对地车辆检测中的应用 被引量:3
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作者 彭玮航 刘少鹏 +1 位作者 王轲 丁祝顺 《传感器与微系统》 CSCD 2019年第1期158-160,共3页
提出一种结合显著性分析和可变形部件模型(DPM)的车辆检测方法,利用频率调谐显著性检测得到显著特征图,结合Top-hat算子实现感兴趣区域的提取,将DPM作为车辆目标检测器。实验结果表明:融合显著特征的DPM在车辆检测应用中可以取得比较好... 提出一种结合显著性分析和可变形部件模型(DPM)的车辆检测方法,利用频率调谐显著性检测得到显著特征图,结合Top-hat算子实现感兴趣区域的提取,将DPM作为车辆目标检测器。实验结果表明:融合显著特征的DPM在车辆检测应用中可以取得比较好的检测效果。 展开更多
关键词 航拍图像 显著性分析 车辆检测 可变形部件模型
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基于激光雷达的隧道轮廓三维点云重构与形变检测研究 被引量:7
16
作者 王耀东 苏广思 +1 位作者 方恩权 周伟 《中南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期2393-2403,共11页
为实现地铁隧道轮廓全面、高效、精准的数字化检测,提出一种基于三维点云的隧道形变检测方法。该方法通过相对定位算法将激光雷达获取的多周期隧道轮廓点云数据进行数据融合,利用地铁隧道建模算法对融合数据进行处理建立标准隧道轮廓模... 为实现地铁隧道轮廓全面、高效、精准的数字化检测,提出一种基于三维点云的隧道形变检测方法。该方法通过相对定位算法将激光雷达获取的多周期隧道轮廓点云数据进行数据融合,利用地铁隧道建模算法对融合数据进行处理建立标准隧道轮廓模型,根据测量值与模型输出值对比结果完成形变检测。相对定位算法利用转速传感器与激光位移传感器获取的公里标与轨道特征数据实现对地铁隧道轮廓特征数据粗、细校准定位,以解决转速传感器定位误差较大导致的相同位置不同检测周期激光点云数据无法对齐融合的问题。地铁隧道建模算法基于径向基神经网络(RBFNN)对融合后点云数据进行多重训练并不断剔除大误差数据建立隧道普通内壁模型,结合聚类算法对被剔除数据训练建立隧道管线区域模型。研究结果表明:相对定位算法可实现多周期数据融合,相对定位误差小于10 cm;隧道建模算法利用点云数据可建立标准隧道模型实现隧道形变分析,形变分析误差小于10 mm,达到预期效果。 展开更多
关键词 地铁隧道 定位算法 RBF神经网络 隧道模型 形变分析
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一种融合GA和LSTM的边坡变形预测优化网络模型及其应用 被引量:7
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作者 肖海平 王顺辉 +2 位作者 陈兰兰 范永超 万俊辉 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2024年第5期491-496,共6页
考虑到BP神经网络模型忽略边坡监测数据存在的时间相关性,以及LSTM模型由于超参数选择存在主观性而易陷入局部最优等问题,提出一种基于遗传算法和长短期记忆网络(GA-LSTM)相结合的边坡变形预测模型,以发挥遗传算法全局搜索能力和LSTM预... 考虑到BP神经网络模型忽略边坡监测数据存在的时间相关性,以及LSTM模型由于超参数选择存在主观性而易陷入局部最优等问题,提出一种基于遗传算法和长短期记忆网络(GA-LSTM)相结合的边坡变形预测模型,以发挥遗传算法全局搜索能力和LSTM预测时序数据的优势。以海明矿业露天采场边坡为研究对象,分别采用BP神经网络模型、LSTM网络模型以及GA-LSTM网络模型对边坡监测点GNSS49变形进行预测分析,并对比各模型达到收敛条件的时间。结果表明,GA-LSTM模型与其他模型达到同一收敛条件的时间差异不大,GA-LSTM模型的拟合准确度在0.1~0.2 mm,是LSTM神经网络模型的5~7倍,是BP神经网络模型的10~20倍,具有较高的精度和稳定性,其预测值与实际监测数据基本一致,可为矿山边坡的安全生产、管理以及决策控制提供科学依据。 展开更多
关键词 露天矿边坡 遗传算法 LSTM神经网络 优化网络模型 变形预测
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基于HSS-MCC融合模型及SSA-BP神经网络开展深基坑超大变形预测研究 被引量:3
18
作者 倪小东 张宇科 +3 位作者 焉磊 王东兴 徐硕 王媛 《湖南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期35-45,共11页
软土环境下深基坑开挖变形特性研究中,多采用硬化类弹塑性模型进行分析,如HSS模型和MCC模型.南京河漫滩软土地区,深基坑开挖时局部常发生较大变形,部分土体变形状态介于小应变与大应变之间,单一模型无法准确预测土体变形特征.同时,BP神... 软土环境下深基坑开挖变形特性研究中,多采用硬化类弹塑性模型进行分析,如HSS模型和MCC模型.南京河漫滩软土地区,深基坑开挖时局部常发生较大变形,部分土体变形状态介于小应变与大应变之间,单一模型无法准确预测土体变形特征.同时,BP神经网络在基坑变形预测中得到广泛应用,但在训练过程中,权阈值易陷入局部最优解,影响预测的准确性.据此,依托南京地区典型软土深基坑工程,采用Midas中的HSS模型与MCC模型进行分析,比对两种模型的桩体变形量差异,并基于最小二乘准则对两模型进行线性融合,融合模型可对后续区段监测数据进行校准及补充.通过融合麻雀搜索算法对BP神经网络进行优化,在其训练过程中快速收敛,得到全局最优的权阈值,依托狭长基坑已开挖区段监测数据学习训练,进而依据后续区段浅部开挖揭露深部变形特征,预测结果与实测值吻合度较高.研究结果对软土地区深基坑大变形的预测研究具有重要参考价值. 展开更多
关键词 深基坑 大变形 HSS模型 MCC模型 BP神经网络 麻雀搜索算法
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基于信号距离度模型和SVM的变压器绕组变形诊断方法研究 被引量:4
19
作者 唐轩 成俊杰 +2 位作者 吴琳 张磊 徐艳春 《高压电器》 CAS CSCD 北大核心 2024年第11期27-36,共10页
为了解决在使用频响法诊断绕组变形时依赖于人工经验判断误判率较高的问题,实现变压器绕组变形的精准诊断,提出了一种基于信号距离度模型和SVM的变压器绕组变形诊断方法。文中利用信号距离度模型,通过计算分频段互复距离度、互距离度、... 为了解决在使用频响法诊断绕组变形时依赖于人工经验判断误判率较高的问题,实现变压器绕组变形的精准诊断,提出了一种基于信号距离度模型和SVM的变压器绕组变形诊断方法。文中利用信号距离度模型,通过计算分频段互复距离度、互距离度、相关系数,将其作为特征量输入支持向量机进行故障分类。使用遗传算法(GA)对支持向量机进行参数优化。使用Pspice分别模拟了以5%为等级的57份样本和以3%为等级的90份样本,仿真发现,使用分频段互复距离度作为特征来进行绕组变形故障分类的准确率达到96.296 2%和97.222 2%,分类效果明显高于仅考虑幅值特性的互距离度和传统的相关系数。并通过实际变压器形变数据证明了其有效性,为变压器绕组故障诊断提供新思路。 展开更多
关键词 信号距离度模型 支持向量机 遗传算法 绕组变形
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夹管式真空界面阀设计与通过性模拟研究 被引量:2
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作者 连加俤 陈皇凯 +3 位作者 叶剑元 李根 许静 潘威 《真空科学与技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期229-242,共14页
船舶上的真空排污系统中作为阻隔大气与真空的核心部件真空界面阀,设计一款可靠实用的真空界面阀对整个真空排污系统至关重要。文章设计了一款真空界面阀,利用ANSYS Workbench对橡胶阀芯进行有限元分析,探究压强不同、阀芯结构不同情况... 船舶上的真空排污系统中作为阻隔大气与真空的核心部件真空界面阀,设计一款可靠实用的真空界面阀对整个真空排污系统至关重要。文章设计了一款真空界面阀,利用ANSYS Workbench对橡胶阀芯进行有限元分析,探究压强不同、阀芯结构不同情况下形变量与应力规律,利用DPM粒子模型检测出口粒子所占百分比模拟通过性,得出界面阀的最佳设计参数比例为1.40:1。通过出口粒子呈现正态分布现象,结合粒子轨迹云图、速度云图,分析出口粒子呈现正态分布原因在于直径不同的粒子,质量速度不同,粒子受到重力以及萨夫曼剪切提升力作用不同,解释了出口粒子分布原因。由于阀芯结构导致的形变量不同,使得粒子离壁面的距离不同,因此不同结构模型壁面对粒子的吸收程度也不同,这就使得出口粒子所占百分比不同,由此分析解释了真空界面阀结构不同所导致的阀门通过性差异。 展开更多
关键词 真空界面阀 本构模型 结构变形 dpm 粒子模型 通过性
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