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Computer Aided Design Technology for Convex Faceted Gem Cuts Based on the Half-Edge Data Structure 被引量:1
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作者 Linhong Xu Xiangnan Li +3 位作者 Jianhua Rao Yuan Han Zhipeng Li Jichun Li 《Journal of Beijing Institute of Technology》 EI CAS 2019年第3期585-597,共13页
Aiming to increase the efficiency of gem design and manufacturing, a new method in computer-aided-design (CAD) of convex faceted gem cuts (CFGC) based on Half-edge data structure (HDS), including the algorithms for th... Aiming to increase the efficiency of gem design and manufacturing, a new method in computer-aided-design (CAD) of convex faceted gem cuts (CFGC) based on Half-edge data structure (HDS), including the algorithms for the implementation is presented in this work. By using object-oriented methods, geometrical elements of CFGC are classified and responding geometrical feature classes are established. Each class is implemented and embedded based on the gem process. Matrix arithmetic and analytical geometry are used to derive the affine transformation and the cutting algorithm. Based on the demand for a diversity of gem cuts, CAD functions both for free-style faceted cuts and parametric designs of typical cuts and visualization and human-computer interactions of the CAD system including two-dimensional and three-dimensional interactions have been realized which enhances the flexibility and universality of the CAD system. Furthermore, data in this CAD system can also be used directly by the gem CAM module, which will promote the gem CAD/CAM integration. 展开更多
关键词 Half-edge data structure CONVEX faceted GEM CUTS (CFGC) COMPUTER aided design (CAD)
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A Tree-Based Data Collecting Network Structure for Wireless Sensor Networks 被引量:3
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作者 Chi-Tsun Cheng Chi K. Tse Francis C. M. Lau 《Journal of Electronic Science and Technology of China》 2008年第3期274-278,共5页
In a sensor network with a large number of densely populated sensor nodes, a single target of interest may be detected by multiple sensor nodes simultaneously. Data collected from the sensor nodes are usually highly c... In a sensor network with a large number of densely populated sensor nodes, a single target of interest may be detected by multiple sensor nodes simultaneously. Data collected from the sensor nodes are usually highly correlated, and hence energy saving using in-network data fusion becomes possible. A traditional data fusion scheme starts with dividing the network into clusters, followed by electing a sensor node as cluster head in each cluster. A cluster head is responsible for collecting data from all its cluster members, performing data fusion on these data and transmitting the fused data to the base station. Assuming that a sensor node is only capable of handling a single node-to-node transmission at a time and each transmission takes T time-slots, a cluster head with n cluster members will take at least nT time-slots to collect data from all its cluster members. In this paper, a tree-based network structure and its formation algorithms are proposed. Simulation results show that the proposed network structure can greatly reduce the delay in data collection. 展开更多
关键词 CLUSTER data transmission network structure sensor network trees
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GRAPHICS DATA STRUCTURES IN MICROCOMPUTER AIDED DESIGN FOR OPEN PIT PLANNING
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作者 吴力心 《Journal of China University of Mining and Technology》 1991年第1期88-96,共9页
This paper discribes the importance and necessity of the study on the data structures for displaying the mining field using the interactive technology in open pit design and planning,based upon the grid block model. T... This paper discribes the importance and necessity of the study on the data structures for displaying the mining field using the interactive technology in open pit design and planning,based upon the grid block model. The commonly used data structures--rectangular array structure and quadtree structure ,are analyzed. Two compressed data structures--compressed circular link array structure and compressed doubly-linked circular array structure,are proposed,which are much more suitable for displaying the regularly gridded block model. When the two compressed data structures are adopted,the storage space can be tremendously saved and the algorithms are simple,while the requirements of the accuracy and the manipulating speed will be both satisfied for the interactive open pit short range plan formulation. 展开更多
关键词 data structure open bit planning .deposit model GRAPHICS
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Data-collection system for high-throughput X-ray absorption fine structure measurements 被引量:2
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作者 Rui-You Lu Qian Gao +2 位作者 Song-Qi Gu Ya-Yun Yang Rui Si 《Nuclear Science and Techniques》 SCIE CAS CSCD 2016年第4期38-45,共8页
A new X-ray absorption fine structure(XAFS)data-collection system based on the Experimental Physics and Industrial Control System software environment has been established at the BL14W1 beamline of the Shanghai Synchr... A new X-ray absorption fine structure(XAFS)data-collection system based on the Experimental Physics and Industrial Control System software environment has been established at the BL14W1 beamline of the Shanghai Synchrotron Radiation Facility. The system provides for automatic sequential analysis of multiple samples for continuous high-throughput(HT) measurements. Specifically, 8 sample pellets are loaded into an alumina holder,and a high-precision two-dimensional translation stage is programmed to switch these samples automatically for collecting the XAFS spectrum of each sample in sequence.Experimenters implement HT measurements via a graphical user interface developed with Control System Studio.Finally, the successful operation of the HT XAFS system is demonstrated by running experiments on two groups of copper–ceria catalysts, each of which contains 8 different powder samples. 展开更多
关键词 X射线吸收精细结构 数据采集系统 结构测量 高通量 上海同步辐射装置 XAFS谱 测量与控制系统 粉末样品
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A Test on High-Dimensional Intraclass Correlation Structure
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作者 TANG Ping XIAO Nan-nan XIE Jun-shan 《Chinese Quarterly Journal of Mathematics》 2022年第1期10-25,共16页
The paper considers a high-dimensional likelihood ratio(LR)test on the intraclass correlation structure of the multivariate normal population.When the dimension p and sample size N satisfy N−1>p→∞,it is proved th... The paper considers a high-dimensional likelihood ratio(LR)test on the intraclass correlation structure of the multivariate normal population.When the dimension p and sample size N satisfy N−1>p→∞,it is proved that the logarithmic LR statistic asymptotically obeys Gaussian distribution,and the explicit expressions of the mean and the variance are also obtained.The simulations demonstrate that our high-dimensional LR test method outperforms the traditional Chi-square approximation method or F-approximation method,and performs as efficient as the accurate high-dimensional Edgeworth expansion method and the more accurate high-dimensional Edgeworth expansion method in analyzing the intraclass covariance structure of highdimensional data. 展开更多
关键词 Likelihood ratio test High-dimensional data Intraclass correlation structure
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密集追踪数据的有调节的中介效应分析
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作者 方杰 温忠麟 +1 位作者 王惠惠 顾红磊 《心理学报》 北大核心 2025年第5期915-928,I0021-I0026,共20页
密集追踪数据在心理学、管理学等领域的应用日益增多,但密集追踪数据的分析方法研究却比较欠缺。如果将密集追踪数据的有调节的中介效应当成有调节的多水平中介效应进行分析,则忽略了变量之间的历时性关系。本文使用动态结构方程模型建... 密集追踪数据在心理学、管理学等领域的应用日益增多,但密集追踪数据的分析方法研究却比较欠缺。如果将密集追踪数据的有调节的中介效应当成有调节的多水平中介效应进行分析,则忽略了变量之间的历时性关系。本文使用动态结构方程模型建构了被层2变量调节的1-1-1、2-1-1、2-2-1密集追踪中介模型和被层1变量调节的1-1-1密集追踪中介模型。用模拟研究考察了被层2变量调节的1-1-1密集追踪中介模型的参数估计的准确性。接着用示例演示如何进行有调节的密集追踪中介效应分析,并给出相应的Mplus程序。最后,讨论了基于动态结构方程模型的有调节的密集追踪中介模型的前提假设以及模型的拓展。 展开更多
关键词 密集追踪数据 有调节的中介效应 动态结构方程模型
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基于异构数据的患者术后非计划内再入院预测
7
作者 俞凯 董小锋 +2 位作者 袁贞明 崔朝健 罗伟斌 《工程科学与技术》 北大核心 2025年第1期89-97,共9页
非计划内再入院是医院风险管理的重要信号,也是医疗质量的重要指标。目前,再入院预测已经成为医疗系统的一项重要任务,大量学者结合机器学习技术提出非常多有效的预测方法,但大多仅以单一结构数据为研究对象或仅使用串联方法融合异构数... 非计划内再入院是医院风险管理的重要信号,也是医疗质量的重要指标。目前,再入院预测已经成为医疗系统的一项重要任务,大量学者结合机器学习技术提出非常多有效的预测方法,但大多仅以单一结构数据为研究对象或仅使用串联方法融合异构数据。前者未能充分利用电子病历中丰富的数据与信息,后者则未能更好地融合异构数据的信息。基于上述问题,本文提出了一种基于CTFN异构数据融合方法,结合患者出院小结文本与住院期间产生的横断面数据预测患者再入院风险。预测模型的构建分为3个步骤。首先,利用RoBerta模型提取患者出院小结中的特征信息并得到表征矩阵;其次,使用CNN模型学习患者横断面特征信息,得到表征矩阵;最后,通过CTFN方法融合两个表征矩阵,得到异构数据的表征矩阵并通过线性层分类器得到最后的预测结果。CTFN融合方法利用张量外积融合多个单模态表征矩阵,并增加CNN模型及残差结构设计加强异构数据模态内与模态间的信息学习。根据某公立医院的临床数据对上述方法进行验证,实验结果表明其表现出色,其中,召回率达到了76.1%,ROC曲线下面积达到了71.5%,均高于所对比的基线模型。证实了异构数据能提升分类器预测效果,且CTFN融合方法能够更好地融合异构数据间的信息,进一步提升分类器预测效果。 展开更多
关键词 异构数据 深度学习 张量融合 再入院 卷积网络 残差结构
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SpaceVPX背板交换网络双冗余互连可靠性分析
8
作者 吴侃侃 周军 +3 位作者 倪涛 李林伟 张小满 汪少林 《现代电子技术》 北大核心 2025年第8期45-50,共6页
SpaceVPX标准背板控制平面、数据平面双冗余交换网络互连拓扑是实现系统高可靠数据交换的关键。根据SpaceVPX插槽、背板配置规范及可靠性模型分类,建立了一种交换网络可靠性模型,分析了整机双冗余独立备份、交换机互连备份、功能节点交... SpaceVPX标准背板控制平面、数据平面双冗余交换网络互连拓扑是实现系统高可靠数据交换的关键。根据SpaceVPX插槽、背板配置规范及可靠性模型分类,建立了一种交换网络可靠性模型,分析了整机双冗余独立备份、交换机互连备份、功能节点交叉备份、功能节点交叉与交换机互连备份、全连接备份五种拓扑形式的系统可靠性概率。不同拓扑形式的可靠性概率仿真分析结果表明,功能节点交叉备份连接方式适用于控制平面和数据平面双冗余系统。 展开更多
关键词 SpaceVPX 交换网络可靠性模型 控制平面交换 数据平面交换 冗余备份 网络拓扑结构 可靠性概率
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密集追踪数据的中介效应分析
9
作者 方杰 温忠麟 +1 位作者 董育铭 王晓洁 《心理科学进展》 北大核心 2025年第4期717-728,共12页
随着密集追踪数据在社科领域的广泛运用,如何对密集追踪数据进行中介效应分析吸引了诸多研究者的注意。如果还是按通常追踪数据一样对待,采用多水平模型和多水平结构方程模型进行中介效应分析,则既忽略了变量之间的先后顺序,也无法探究... 随着密集追踪数据在社科领域的广泛运用,如何对密集追踪数据进行中介效应分析吸引了诸多研究者的注意。如果还是按通常追踪数据一样对待,采用多水平模型和多水平结构方程模型进行中介效应分析,则既忽略了变量之间的先后顺序,也无法探究变量之间动态变化的关联。本文以1-1-1密集追踪中介模型为例,详述了基于多水平自回归模型(MAM)及其变式(残差MAM)、动态结构方程模型(DSEM)及其变式(残差DSEM、交叉分类的DSEM)的密集追踪中介效应分析方法,并总结出一个分析流程。用示例演示如何进行密集追踪数据的中介效应分析,并给出了相应的Mplus和R程序。最后讨论了密集追踪数据的中介效应分析的拓展方向。 展开更多
关键词 密集追踪数据 中介效应 多水平自回归模型 动态结构方程模型 去趋势
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基于元数据的BIM实体结构分解与自动编码研究
10
作者 陈萍 《铁路技术创新》 2025年第2期50-54,共5页
针对铁路项目在设计、施工阶段模型信息交付数据语义不一致、数据格式不统一、模型传递信息利用率低等问题,通过分析工程各阶段BIM模型的编码体系,提出一种基于铁路元数据的实体结构分解及编码方案。基于Revit研发BIM模型构件自动编码... 针对铁路项目在设计、施工阶段模型信息交付数据语义不一致、数据格式不统一、模型传递信息利用率低等问题,通过分析工程各阶段BIM模型的编码体系,提出一种基于铁路元数据的实体结构分解及编码方案。基于Revit研发BIM模型构件自动编码和赋码的工具,为铁路不同专业提供统一构件自动编码入口,实现元数据编码准确赋值、不遗漏。利用现有标准和规范体系,使BIM模型与各方面数据统一元素含义和关联关系,不仅拓展了铁路元数据的应用价值,同时为深化BIM技术应用,加强BIM与业务融合提供了重要支撑。 展开更多
关键词 BIM 元数据 数据交付 数据共享 IFD标准 结构分解 编码
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基于全国大数据分析的高等职业教育人才供需匹配研究
11
作者 王如荣 张可 周晶 《职业技术教育》 北大核心 2025年第12期67-73,共7页
聚焦人才培养和产业发展“两张皮”问题,面向产业需求持续优化专业布局、提升人才培养质量,为中国式现代化提供强大的高技能人才支撑,是我国高等职业教育的重大使命。基于全国高职毕业生就业调查、高职状态数据库等数据来源及大数据模... 聚焦人才培养和产业发展“两张皮”问题,面向产业需求持续优化专业布局、提升人才培养质量,为中国式现代化提供强大的高技能人才支撑,是我国高等职业教育的重大使命。基于全国高职毕业生就业调查、高职状态数据库等数据来源及大数据模型对高职教育人才供需匹配情况进行实证分析:基于专业布点数据,分析各地高职专业设置与地方经济发展的紧密度;基于招生结构的变化,考察高职专业布局与产业结构的动态匹配度;基于就业大数据分析,深入了解高职教育人才供给质量以及供需匹配情况。针对分析结论,提出相应的对策建议:加强整体统筹规划,注重跨地区协作,以优质资源共享平衡区域差异;坚持产业需求导向,建立专业预警机制,健全“招生—培养—就业”联动机制;立足人才培养为本,持续优化以提升技能水平和就业质量为导向的评价体系。 展开更多
关键词 高职教育 专业布局 产业结构 匹配度 就业质量 大数据分析
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基于物理驱动支持向量机方法的地震作用下结构动力响应求解
12
作者 杜轲 吴文贤 +1 位作者 林志鹏 骆欢 《振动与冲击》 北大核心 2025年第3期284-290,共7页
物理驱动机器学习是一种将物理原理融入机器学习框架的前沿方法。通过引入物理知识,该方法旨在使模型更为贴合实际世界的物理规律和约束,以提高模型在学习过程中对数据本质特征的准确捕捉。该研究使用了一种以支持向量机为基础的物理驱... 物理驱动机器学习是一种将物理原理融入机器学习框架的前沿方法。通过引入物理知识,该方法旨在使模型更为贴合实际世界的物理规律和约束,以提高模型在学习过程中对数据本质特征的准确捕捉。该研究使用了一种以支持向量机为基础的物理驱动方法,用于精确计算结构的动力响应。该算法通过最小化多输出最小二乘支持向量机的目标函数,实现了对回归模型参数的精准拟合。同时,通过在特征空间中引入系统动态平衡方程和初始条件的物理约束,无需事先训练数据即可有效计算结构的动力响应。随后开展在地震动荷载作用下的单自由度体系和二层剪切框架多自由度体系的动力响应,并将所用方法与传统方法的结果进行了对比。分析结果表明,提出的物理驱动机器学习方法在精度和大时间步长性能方面均显著优于传统方法。 展开更多
关键词 机器学习 支持向量机 物理驱动 无标记数据 结构动力响应分析
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高维局部数据体中线性信号预测基本理论与方法
13
作者 王华忠 项健 +2 位作者 张力起 欧阳志远 宋家文 《石油物探》 北大核心 2025年第1期1-14,共14页
首先,提出了若干线性结构(可以视为局部平面波)飘在具有不同概率分布特征的、实测的局部高维数据体中是地震信号处理的核心概念模式,认为对局部高维数据体中的线性结构进行建模及最佳预测,从而解决去噪、数据规则化和解混叠(Deblending... 首先,提出了若干线性结构(可以视为局部平面波)飘在具有不同概率分布特征的、实测的局部高维数据体中是地震信号处理的核心概念模式,认为对局部高维数据体中的线性结构进行建模及最佳预测,从而解决去噪、数据规则化和解混叠(Deblending)等问题是地震数据处理中的基本环节;认为对线性信号进行最佳的建模和预测包括模型驱动和数据驱动的方法。前者是由预先选定的局部平面波基函数的线性叠加表示局部高维数据体中包含的信号;后者由数据矩阵(张量)分解的方法推断局部高维数据体中包含的线性结构。然后,全面分析了频率-空间域高维Wiener滤波方法、自相关矩阵及Hankel矩阵正交分解方法(SSA方法)、高维线性Radon变换方法(高维Beamforming方法)和张量分解方法的基本理论,为进行局部高维数据体中线性信号预测及各种应用奠定了理论基础。最后,指出山前带及其他复杂地表探区实际数据中的相干噪声和非相干噪声往往不符合线性信号建模及预测的理论假设条件,因而必须发展非线性去噪方法。 展开更多
关键词 局部高维数据体 线性结构 最佳预测 高维Wiener滤波方法 高维SSA方法 高维线性Radon变换方法 张量分解方法 去噪与数据规则化
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基于改进YOLOv5的红花目标检测算法研究 被引量:1
14
作者 陈金荣 许燕 +1 位作者 周建平 王小荣 《农机化研究》 北大核心 2025年第1期26-32,66,共8页
为实现农业非结构环境下采摘机器人对红花的准确识别,提出了一种基于改进YOLOv5的红花目标检测算法。将CBAM注意力机制嵌入到YOLOv5网络,提高了小尺寸目标物在高层次特征中的表现力;建立一种Alpha-IoU目标位置损失函数对原损失函数GIOU... 为实现农业非结构环境下采摘机器人对红花的准确识别,提出了一种基于改进YOLOv5的红花目标检测算法。将CBAM注意力机制嵌入到YOLOv5网络,提高了小尺寸目标物在高层次特征中的表现力;建立一种Alpha-IoU目标位置损失函数对原损失函数GIOU存在的梯度消失问题进行改进,提高了被遮挡红花的预测率,并通过在目标检测网络中增加分割检测模块,提高宽和高小于最低像素的小目标物检测精度,利用图像扩增数据集对改进后的YOLOv5算法进行训练,再分别与改进前后YOLOv5网络和Faster R-CNN网络在不同红花品种、不同自然光照情况、不同天气条件和不同遮挡情况下进行对比。试验结果表明:改进后的YOLOv5算法P值、R值分别为90.45%和0.90,对非结构环境下盛开期的未采摘红花mAP值达到94.48%,在不同影响因素下都可以准确识别出红花且置信度较高,可为红花采摘机器人自动化作业中的红花识别提供技术支持。 展开更多
关键词 红花 目标检测 改进YOLOv5 数据增强 非结构环境
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基于改进GAN的闸门结构数据增强研究
15
作者 黄建章 张钰奇 +1 位作者 铁瑛 徐平 《水电能源科学》 北大核心 2025年第1期103-107,共5页
为保证大坝闸门的正常运行,需在闸门上布置大量传感器进行健康监测。然而在实际运行中,由于闸门所处的工作环境恶劣,经常造成传感器所采集数据发生缺失,导致采集的数据样本不充足,不具有代表性。对此,基于传统的生成对抗网络(GAN)算法,... 为保证大坝闸门的正常运行,需在闸门上布置大量传感器进行健康监测。然而在实际运行中,由于闸门所处的工作环境恶劣,经常造成传感器所采集数据发生缺失,导致采集的数据样本不充足,不具有代表性。对此,基于传统的生成对抗网络(GAN)算法,提出了Attention-GAN算法对原始数据进行扩充。试验结果表明,Attention-GAN算法生成样本与原始样本之间的相似性比传统的GAN算法得到了明显提高,其中平均余弦相似度在闸门数据集上相较于GAN提高了9.87%。可见该算法能够有效地实现小样本露顶式闸门加速度数据增强。 展开更多
关键词 Attention-GAN 数据增强 结构数据 VMD去噪
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基于AEEMD和改进DATA-SSI算法的桥梁结构模态参数自动化识别 被引量:6
16
作者 徐健 周志祥 +1 位作者 赵丽娜 何杰 《土木工程学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第7期87-98,共12页
模态参数作为桥梁结构最重要的动力参数之一,在实际运用中,可通过监测其变化情况来辨识结构的使用性能,精确地参数识别对保障桥梁健康运营具有十分重要的意义。鉴于此,该文对现阶段常用的振动信号降噪处理算法和模态参数识别算法进行了... 模态参数作为桥梁结构最重要的动力参数之一,在实际运用中,可通过监测其变化情况来辨识结构的使用性能,精确地参数识别对保障桥梁健康运营具有十分重要的意义。鉴于此,该文对现阶段常用的振动信号降噪处理算法和模态参数识别算法进行了相应的改进。一方面,提出一种新的信号自适应分解与重构算法,即自适应总体平均经验模态分解算法(AEEMD),该算法相比总体平均经验模态分解算法(EEMD)而言,能够根据信号的自身特征自动化确定添加白噪声的幅值标准差和集成平均次数;能更好地处理端点效应;同时还能够保证所得本征模态函数之间不存在模态混叠现象;最终实现有效IMF分量的自动化筛选和信号重构。另一方面,将多维数据聚类分析算法引入随机子空间算法中,并以频率值、阻尼比以及振型系数为因子建立判别矩阵,以智能化区分虚假模态和真实模态,最终实现模态参数自动化识别。文章最后分别用模拟信号和实际桥梁测试信号对所提算法的有效性进行验证,结果表明,该文所提算法能运用于实际桥梁结构的模态参数自动化识别。 展开更多
关键词 桥梁结构 EEMD 信号分解 data—SSI 模态参数 自动化识别
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基于实际震害数据机器学习的构件损伤预测研究
17
作者 靳格 王自法 +2 位作者 党浩天 王昭栋 李兆焱 《世界地震工程》 北大核心 2025年第2期125-136,共12页
准确识别构件层面损伤是提升建筑物地震韧性的关键;但以往研究中缺乏震后详细损伤数据,构件损伤传统研究方法存在局限性,以及模拟真实复杂的地震情景较为困难。因此,根据新西兰建筑破坏记录,建立构件损伤数据库,筛选出影响构件损伤的18... 准确识别构件层面损伤是提升建筑物地震韧性的关键;但以往研究中缺乏震后详细损伤数据,构件损伤传统研究方法存在局限性,以及模拟真实复杂的地震情景较为困难。因此,根据新西兰建筑破坏记录,建立构件损伤数据库,筛选出影响构件损伤的18个关键特征,包括地震动参数(peak ground acceleration, PGA;peak ground velocity, PGV等)、建筑特性(建筑年代、建筑价值等)以及场地是否液化等。分别使用XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)、随机森林(random forest, RF)、LightGBM(LightGradient Boosting Machine)和CatBoost(Categorical Boosting)四种机器学习模型;并采用贝叶斯超参数优化算法调整超参数,构建分类模型来预测结构构件与非结构构件的损伤等级;并使用SHAP算法分析易损性构件的敏感特征。研究结果表明:1)四种机器学习模型中XGBoost模型精度最高。2)结构构件中的桩基础和板式基础,以及非结构构件中的墙面饰品和墙面覆层为易损性最高的构件。3)结构破坏中最重要的五个特征参数分别为建筑价值、建筑面积、谱加速度(spectral acceleration, SA)、PGV和V_(S30),而非结构破坏中最重要的五个特征分别为:建筑价值、建筑面积、SA、PGV和PGA。研究结果为快速准确识别损伤构件和指导建筑物修复提供重要依据。 展开更多
关键词 非结构构件 结构构件 损伤状态预测 机器学习 实际损失数据
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油气勘探领域微米CT实验关键技术探讨及应用
18
作者 黄向胜 罗程飞 +3 位作者 张群 陈金定 张耀元 刘晓文 《石油实验地质》 北大核心 2025年第3期659-670,共12页
微米CT技术在油气田勘探与开发过程中已得到广泛应用,但关键控制参数、数据处理方法等环节尚未形成统一的规范,其数据的准确性和可比性仍受到较大影响。为系统研究微米CT实验参数对测试结果的影响,选取南海北部湾盆地和莺歌海盆地的7块... 微米CT技术在油气田勘探与开发过程中已得到广泛应用,但关键控制参数、数据处理方法等环节尚未形成统一的规范,其数据的准确性和可比性仍受到较大影响。为系统研究微米CT实验参数对测试结果的影响,选取南海北部湾盆地和莺歌海盆地的7块典型样品,重点探讨检测分辨率、表征性体积单元大小及数据处理方式对实验结果的影响。研究结果表明:(1)固定的检测分辨率是确保数据可靠性的关键因素,对孔隙结构参数的提取及后续分析影响最为显著,应综合考虑样品尺寸和岩性特征等因素进行优化设置;(2)在表征砂岩样品孔隙度时,较大的体积单元能提高结果的准确性,而在构建孔隙网络模型时,表征性体积单元应不小于600体素×600体素×600体素,以确保网络模型的代表性;(3)采用分区间统计法计算孔隙直径(Φ)的累积体积频率,并绘制孔径分布曲线,同时使用体积法计算平均孔径,可更精确地表征岩石的孔隙结构特征。研究结果不仅为微米CT技术在油气勘探中的测试流程和应用提供了理论支撑,同时也为实验规范的制定提供了参考。 展开更多
关键词 微米CT 检测分辨率 表征性体积单元 孔隙结构参数 数据处理
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城市三维模型快速构建关键技术研究 被引量:1
19
作者 章曦 陈功勋 《山西建筑》 2025年第4期179-182,共4页
城市三维模型是智慧城市建设的基础,传统的城市三维模型构建过程复杂且耗时,需要花费大量的时间和人力,而且在构建过程中,没有很好地利用已有基础地理信息数据。对此,基于已有基础地理信息数据,经过预处理后作为三维模型的底面数据,结合... 城市三维模型是智慧城市建设的基础,传统的城市三维模型构建过程复杂且耗时,需要花费大量的时间和人力,而且在构建过程中,没有很好地利用已有基础地理信息数据。对此,基于已有基础地理信息数据,经过预处理后作为三维模型的底面数据,结合DEM和激光点云数据获取三维模型的底面高程、建筑高度和建筑物顶部形态等信息,根据定义的规则文件,在挂接通用纹理后快速批量构建三维模型。结果表明,三维模型快速构建法能有效利用已有的数据资源,显著提高三维模型的建模效率。 展开更多
关键词 城市三维模型 数据收集 顶部结构 激光点云
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基于数据驱动的声振耦合系统微结构拓扑优化方法研究
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作者 徐炅阳 余秋子 +2 位作者 张佳龙 操小龙 陈海波 《振动与冲击》 北大核心 2025年第8期133-142,共10页
传统声振耦合系统微结构拓扑优化依赖于有限元、边界元等数值方法,存在计算成本高、耗时长的问题。为此,提出一种基于数据驱动的声振耦合系统微结构拓扑优化方法。该方法的核心是以微结构密度分布为特征,以系统响应和灵敏度值为标签构... 传统声振耦合系统微结构拓扑优化依赖于有限元、边界元等数值方法,存在计算成本高、耗时长的问题。为此,提出一种基于数据驱动的声振耦合系统微结构拓扑优化方法。该方法的核心是以微结构密度分布为特征,以系统响应和灵敏度值为标签构建数据集分别训练人工神经网络,建立微结构材料分布与响应及灵敏度之间的非线性映射关系。数值测试表明,所提方法通过神经网络预测的方式替代传统的响应分析和灵敏度计算,在保证计算精度的同时减少计算成本,最终显著提升声振耦合系统微结构拓扑优化计算效率。同时该方法具有较好的泛化能力,可以针对不同的初始结构快速给出收敛的优化构型,这对拓扑优化设计中的全局优化解的搜寻具有重要意义。 展开更多
关键词 声振耦合 拓扑优化 微结构 数据驱动 神经网络
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