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701.
采用DualSPHysics开源代码对矩形液舱晃荡过程中的砰击载荷及强非线性流固耦合现象进行了模拟,通过检验与验证分析证明了论文SPH求解器的准确性,并对不同方法的模拟结果进行了基准性研究。通过对菱形液舱内晃荡流动的模拟,研究了不同装载高度工况下二维与三维模拟对于舱壁砰击压力和晃荡流动的影响。最后针对载液浮箱在波浪中运动的内外域流动耦合问题进行模拟,分析了浮体运动和液舱晃荡二维与三维模拟结果的差异。研究表明,三维模拟中由于流场存在沿液舱宽度方向的运动分量,使得二维与三维液舱晃荡结果存在一定的差异,且低载液率工况的结果差异更大。 相似文献
702.
703.
首先分析了材料性能对桥梁承载力的影响,并采用有限元方法扩大既有桥梁数据,建立相应的数据库。然后,通过MATLAB建立BP神经网络模型对数据库进行训练完成桥梁承载力权重系数估算,并构建神经网络预测模型实现承载力预测,通过对比验证预测模型的准确性。最后,研究利用BIM二次开发研发桥梁承载力评估与预测系统。结果表明,随着桥梁使用年限的增长,钢筋对桥梁承载力的贡献相较于混凝土而言明显降低,材料退化对抗弯承载力影响最大;桥梁配筋面积对抗弯、抗剪承载力影响最大;当数据库的数据较少且预测精度要求较高时,采用多层隐藏层神经网络预测模型更有效;当数据库的数据庞大且预测精度要求不高时,采用GA-BP神经网络预测模型更有效。 相似文献
704.
针对传统的裂缝分割算法难以识别狭窄裂缝且分割边缘不精准,从而造成识别精度较低的问题,研究了基于改进U型神经网络(Unet)的路面裂缝检测方法。由于传统Unet特征提取网络是层次较浅的浅层神经网络,难以提取更复杂的裂缝特征信息,故本文以牛津大学视觉几何组网络(VGG16)作为传统Unet的特征提取网络,提高网络的裂缝特征提取能力;为抑制高低阶特征融合时产生的无用特征,本文在模型解码部分添加压缩与激励单元(SE block),构建裂缝注意力单元,使得网络可以关注不同通道下的裂缝特征,建立了基于SE block和VGG16的改进Unet网络(SE-VUnet)。研究采用迁移学习的方法,将在ImageNet上预训练好的VGG16网络权重迁移到裂缝检测中。通过挑选Crack500数据集,并使用摄像头采集图片构建1 600张路面裂缝数据集,再次训练SE-VUnet模型,获得裂缝区域分割结果。以查准率(precision)与查全率(recall)的加权调和平均值F1和雅卡尔(Jaccard)相似系数作为量化评价指标。将SE-VUnet分别与Unet、SOLO v2、Mask R-CNN以及Deeplabv3+进行分割效果和实时性对比。研究结果表明:SE-VUnet模型的综合F1和雅卡尔系数分别为0.840 3和0.722 1,相比于Unet分别高出了1.04%和1.51%,且均高于其他3种对比模型;SE-VUnet的单帧图片预测时间为89 ms,在分割效果提升明显的情况下仅比Unet慢5 ms,优于其他模型。 相似文献