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通过分析2010—2015年福姜沙河段历年地形和水文资料,开展定床物理模型铺沙冲刷试验,采用三维潮流泥沙数学模型,研究福姜沙河段的边滩泥沙输移问题。结果表明,切割沙体移动速度和其驱动因子(如径流、沙体高程和沙体迎水面角度)呈正相关;靖江边滩是以冲刷下移还是切割下移方式运动的临界流量为4万m3/s。靖江边滩—福左水道是主要底沙输移通道。上游流量是福姜沙河段输沙方式变化和河床演变的主要动力因子。小流量时福中水道为主要输沙通道;而大流量福北水道是主要输沙通道。大流量持续作用下会有更多泥沙进入福北水道,福北水道易出现大幅淤积。 相似文献
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基于单元散射理论介绍了瑞利分布模型和K分布模型,通过计算混响偏度和峰度判断出海底混响偏离瑞利分布模型,并利用CW信号、LFM信号的试验混响数据进行阵元域、波束域上的PDF曲线拟合。结果表明,海底混响的统计特性更趋向于K分布模型。利用BP网络方法和海底混响、点目标仿真信号的PDF特性进行了目标识别验证,其正确识别率达到了92%以上,且计算量大大降低。 相似文献
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边界元法在奇点接近区域进行影响系数计算时,高斯积分法存在几乎奇异积分,易产生误差,影响数值模拟精度.针对这一问题,采用一种四边形单元上的积分转换为4个三角形分别积分再求和的方法,解析地求得影响系数积分,实现了几乎奇异积分的精确计算.将该方法应用于螺旋桨水动力性能预报,计算了螺旋桨敞水性能和定常、非定常工况桨叶剖面压力分布,并与试验值及其他计算结果进行了比较,取得了较高的计算精度.数值算例表明文中所选用的方法是精确可靠的,对边界元法模拟三维绕流场几乎奇异积分的处理有参考价值. 相似文献
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自动驾驶汽车需具备预测周围车辆轨迹的能力,以便做出合理的决策规划,提高行驶安全性和乘坐舒适性。运用深度学习方法,设计了一种基于长短时记忆(LSTM)网络的驾驶意图识别及车辆轨迹预测模型,该模型由意图识别模块和轨迹输出模块组成。意图识别模块负责识别驾驶意图,其利用Softmax函数计算出驾驶意图分别为向左换道、直线行驶、向右换道的概率;轨迹输出模块由编码器-解码器结构和混合密度网络(MDN)层组成,其中的编码器将历史轨迹信息编码为上下文向量,解码器结合上下文向量和已识别的驾驶意图信息预测未来轨迹;引入MDN层的目的是利用概率分布来表示车辆未来位置,而非仅仅预测一条确定的轨迹,以提高预测结果的可靠性和模型的鲁棒性。此外,将被预测车辆及其周围车辆组成的整体视为研究对象,使模型能够理解车-车间的交互式行为,响应交通环境的变化,动态地预测车辆位置。使用基于真实路况信息的NGSIM(Next Generation SIMulation)数据集对模型进行训练、验证与测试。研究结果表明:与传统的基于模型的方法相比,基于LSTM网络的轨迹预测方法在预测长时域轨迹上具有明显的优势,考虑交互式信息的意图识别模块具备更高的预判性和准确率,且基于意图识别的轨迹预测能降低预测轨迹与真实轨迹间的均方根误差,显著提高轨迹预测精度。 相似文献
669.
结合湖北石漫高速公路因天然砂料源紧张而在工程施工中采用机制砂的情况作了一些分析,介绍了机制砂的特性与质量要求,比较了机制砂混凝土与天然砂混凝土不同的性能,阐述了机制砂在生产及使用过程中应注意的问题。 相似文献
670.
山区高速公路边坡稳定性评价方法浅析 总被引:1,自引:0,他引:1
山区高速公路边坡的稳定性对道路交通安全具有重要影响,通过对国内外很多边坡稳定性评价方法的介绍,指出了各种边坡稳定性评价方法存在的缺陷,并提出了一些建议。 相似文献