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近年来,在国家政策引导、标杆企业示范以及市场需求推动的共同作用下,我国电动汽车的保有量有了大幅的增加,且每年的总销量仍在不断的突破,随之而来的动力电池安全也成为了一个全行业必须面对的问题。除了在设计验证,生产制造等环节进行安全问题规避外,在车辆运行的过程中依靠监控系统进行车辆运行大数据监控及预警也很有必要。受限于数据采集频率以及数据采集质量等多个因素,目前动力电池安全的监控难度较高,算法不成熟,监控准确率低。分析了影响动力电池安全的可能因素,并且对每种因素可能导致安全事故发生的概率进行分析,对是否可对动力电池安全进行预警做了探索分析,同时基于可能影响电池安全的原因阐述了一种多维度耦合的动力电池安全监控策略。 相似文献
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为提高基于图像处理的路面表观病害检测识别效率及精度,引入目标检测中的快速区域卷积神经网络(Faster Region Convolutional Neural Network,Faster R-CNN)算法以快速识别病害种类、位置与面积;针对已提取的带边框裂缝病害区域,采用基于VGG16迁移学习与模型微调的CNN与50%重叠率的滑动窗口定位裂缝骨架,进而利用形态法操作提取裂缝形态,计算其长度与宽度;针对Faster R-CNN算法在病害种类识别时漏检率低但误检率偏高的问题,引入精确率、召回率和F1分数指标对算法进行评估,并根据F1分数最大值确定相应的病害框像素面积及置信度阈值来降低误检率,以适应路面表观病害多样化的应用场景。运用开发的病害识别算法对广东一高速公路路面进行表观检测。结果表明:所提方法对典型裂缝图片的识别效率及精度均高于单独应用CNN滑动窗口和传统形态法的全局图像处理方法;对分段的裂缝边界框进行合并,且病害框像素面积及置信度阈值取优化值后,横向裂缝精确率由合并前的0.861提升至合并后的0.918,横向及纵向裂缝误检率则分别由调整前的20.4%和23.8%下降至调整后的8.2%和6.9%,漏检率则稍有提高。基于Faster R-CNN、CNN及形态法的路面病害识别方法具有工作高效、漏检率低的优点,在引入评估指标、最优病害框像素面积与置信度阈值后,病害误检率也大幅降低,具有潜在工程应用价值。 相似文献
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旋推功率比(RTPR)可以从钻进破岩机理角度描述破碎不同岩土层所需切应力与正应力的差异,通过与钻进比能(SED)指标的预报效果进行对比研究发现:钻进参数的同步变化对RTPR指标定位软硬界面位置无显著影响,相比可知钻进比能可以得到更精确的预报效果.因此,应用RTPR指标对广西某大型岩溶隧道进行充填溶腔与硬质灰岩区域界面识别,并一步根据曲线特征判断传统预报中缺失钻孔排渣与返液的预报不确定区,最后通过掌子面已知条件预测未知地层的岩性.此方法在实际钻探预报中准确预测了前方地层的岩性,可以为隧道地质的精细化预报提供有效的参考. 相似文献
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某城市90 m钢箱拱肋提篮系杆拱桥,主梁采用钢混叠合梁,拱肋截面高度和宽度在空间同时变化,并采用无柔性系杆体系和减隔震抗震体系.通过对该桥技术特点介绍和计算分析,可为同类型桥梁设计提供一定的参考. 相似文献