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An analytical model for estimating rock strength parameters from small-scale drilling data 被引量:16
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作者 Sajjad Kalantari Alireza Baghbanan Hamid Hashemalhosseini 《Journal of Rock Mechanics and Geotechnical Engineering》 SCIE CSCD 2019年第1期135-145,共11页
The small-scale drilling technique can be a fast and reliable method to estimate rock strength parameters. It needs to link the operational drilling parameters and strength properties of rock. The parameters such as b... The small-scale drilling technique can be a fast and reliable method to estimate rock strength parameters. It needs to link the operational drilling parameters and strength properties of rock. The parameters such as bit geometry, bit movement, contact frictions and crushed zone affect the estimated parameters.An analytical model considering operational drilling data and effective parameters can be used for these purposes. In this research, an analytical model was developed based on limit equilibrium of forces in a Tshaped drag bit considering the effective parameters such as bit geometry, crushed zone and contact frictions in drilling process. Based on the model, a method was used to estimate rock strength parameters such as cohesion, internal friction angle and uniaxial compressive strength of different rock types from operational drilling data. Some drilling tests were conducted by a portable and powerful drilling machine which was developed for this work. The obtained results for strength properties of different rock types from the drilling experiments based on the proposed model are in good agreement with the results of standard tests. Experimental results show that the contact friction between the cutting face and rock is close to that between bit end wearing face and rock due to the same bit material. In this case,the strength parameters, especially internal friction angle and cohesion, are estimated only by using a blunt bit drilling data and the bit bluntness does not affect the estimated results. 展开更多
关键词 ANALYTICAL model ROCK strength PARAMETERS SMALL-SCALE DRILLING data
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Analysis of the Grip Strength Data Using Anti-Diagonal Symmetry Models
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作者 Kiyotaka Iki 《Open Journal of Statistics》 2016年第4期590-593,共5页
For the analysis of square contingency tables with the same row and column ordinal classifications, this article proposes new models which indicate the structures of symmetry with respect to the anti-diagonal of the t... For the analysis of square contingency tables with the same row and column ordinal classifications, this article proposes new models which indicate the structures of symmetry with respect to the anti-diagonal of the table. Also, this article gives a simple decomposition in 3 ′ 3 contingency table using the proposed models. The proposed models are applied to grip strength data. 展开更多
关键词 Anti-Diagonal DECOMPOSITION Grip strength data Square Contingency Table SYMMETRY
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基于Voronoi图与改进TT-GAN的光伏时序数据增强方法
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作者 朱耿 蒋元元 +2 位作者 王波 贺旭 王晴 《浙江电力》 2026年第1期102-115,共14页
光伏场站量测数据的匮乏以及传感器故障、通信中断等造成的数据缺失,将影响功率预测的准确性与鲁棒性。因此,以构建统一多源域筛选机制与数据增强框架为目标,提出一种基于Voronoi图与改进TT-GAN(变换器生成对抗网络)的光伏时序数据增强... 光伏场站量测数据的匮乏以及传感器故障、通信中断等造成的数据缺失,将影响功率预测的准确性与鲁棒性。因此,以构建统一多源域筛选机制与数据增强框架为目标,提出一种基于Voronoi图与改进TT-GAN(变换器生成对抗网络)的光伏时序数据增强方法。基于Voronoi图与数据强度指标实现多场景下迁移学习源站点集的动态选取,构建迁移学习赋能的Transformer-GAN模型,改进模型优化处理结构与微调方法,基于自注意力机制与有监督训练增强其处理数据噪声与特征学习的能力,使其适应数据生成和数据修补的不同目标。实验结果表明,所提模型在现有光伏时序数据集基础上实现了数据质量提升,能够提高功率预测的准确性。 展开更多
关键词 数据增强 VORONOI图 数据强度 迁移学习 变换器生成对抗网络
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Effect of Sample Disturbance on Unconfined Compression Strength of Natural Marine Clays 被引量:15
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作者 刘汉龙 洪振舜 《海洋工程:英文版》 2003年第3期407-416,共10页
Quantitatively correcting the unconfined compressive strength for sample disturbance is an important research project in the practice of ocean engineering and geotechnical engineering. In this study, the specimens of ... Quantitatively correcting the unconfined compressive strength for sample disturbance is an important research project in the practice of ocean engineering and geotechnical engineering. In this study, the specimens of undisturbed natural marine clay obtained from the same depth at the same site were deliberately disturbed to different levels. Then, the specimens with different extents of sample disturbance were trimmed for both oedometer tests and unconfined compression tests. The degree of sample disturbance SD is obtained from the oedometer test data. The relationship between the unconfined compressive strength q u and SD is studied for investigating the effect of sample disturbance on q u. It is found that the value of q u decreases linearly with the increase in SD. Then, a simple method of correcting q u for sample disturbance is proposed. Its validity is also verified through analysis of the existing published data. 展开更多
关键词 correcting method degree of sample disturbance liquid limit natural marine clays natural water content oedometer test data unconfined compressive strength
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基于机器人应用的混凝土试件全自动抗压强度检测系统研究
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作者 刘江 孙宗波 +3 位作者 温超 刘亚齐 杜春林 杨文沁 《广东建材》 2026年第1期172-175,共4页
本文提出了一种基于工业机器人应用的混凝土试件抗压强度全自动检测系统,旨在提升检测效率和质量管理水平。该系统通过二维码技术绑定试件身份,工业机器人自动抓取并将试件送入压力试验机进行抗压强度测试。检测过程中的数据由系统自动... 本文提出了一种基于工业机器人应用的混凝土试件抗压强度全自动检测系统,旨在提升检测效率和质量管理水平。该系统通过二维码技术绑定试件身份,工业机器人自动抓取并将试件送入压力试验机进行抗压强度测试。检测过程中的数据由系统自动采集、处理并上传至生产管理系统,实现全过程的自动化管理与监控。该方法不仅大幅提高了检测效率,减少了人工干预,还通过自动化的数据处理与存储,有效避免了人为误差,确保了抗压强度数据的准确性与可靠性。此系统在提升生产自动化的同时,强化了混凝土试件抗压强度检测的质量控制,为建筑材料检测领域提供了高效、精确的解决方案。 展开更多
关键词 工业机器人 抗压强度检测 二维码技术 自动化管理 数据处理
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Connectivity-Based Data Gathering with Path-Constrained Mobile Sink in Wireless Sensor Networks 被引量:1
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作者 Abdullah I. Alhasanat Khaled D. Matrouk +1 位作者 Haitham A. Alasha'ary Ziad A. Al-Qadi 《Wireless Sensor Network》 2014年第6期118-128,共11页
The design of an effective and robust data gathering algorithm is crucial to the overall performance of wireless sensor networks (WSN). However, using traditional routing algorithms for data gathering is energy-ineffi... The design of an effective and robust data gathering algorithm is crucial to the overall performance of wireless sensor networks (WSN). However, using traditional routing algorithms for data gathering is energy-inefficient for sensor nodes with limited power resources and multi-hop communication protocols. Data gathering with mobile sinks provided an effective solution to this problem. The major drawback of this approach is the time and path constraints of the mobile sink, which limit the mobile sink to collect data from all sensor nodes and, then, data routing is still required for these unreachable parts by the mobile sink. This paper presents a new data gathering algorithm called Connectivity-Based Data Collection (CBDC). The CBDC algorithm utilizes the connectivity between sensor nodes so as to determine the trajectory of the mobile sink whilst satisfying its path constraint and minimizing the number of multi-hop communications. The presented results show that CBDC, in comparison with the LEACH-C algorithm, prolongs the network life time at different connectivity levels of sensor networks, varying number of sensor nodes and at different path constraints of the mobile sink. 展开更多
关键词 Wireless Sensor Network (WSN) data COLLECTION Algorithm RECEIVED Signal strength (RSS) and Mobile SINK
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基于机器学习的煤系地层TBM掘进巷道围岩强度预测 被引量:4
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作者 丁自伟 高成登 +6 位作者 景博宇 黄兴 刘滨 胡阳 桑昊旻 徐彬 秦立学 《西安科技大学学报》 北大核心 2025年第1期49-60,共12页
为研究全断面掘进机(TBM)掘进参数与煤系地层岩体力学参数之间的互馈关系,准确、实时预测巷道围岩强度特征,基于TBM掘进过程中的现场监测,通过岩-机互馈关系分析,确定模型的输入特征参数,并建立了对应的数据库;将梯度提升决策树(GBDT)... 为研究全断面掘进机(TBM)掘进参数与煤系地层岩体力学参数之间的互馈关系,准确、实时预测巷道围岩强度特征,基于TBM掘进过程中的现场监测,通过岩-机互馈关系分析,确定模型的输入特征参数,并建立了对应的数据库;将梯度提升决策树(GBDT)、随机森林(RF)、支持向量回归(SVR)3种机器学习算法作为基学习器,线性回归(LR)算法作为元学习器,提出了一种基于Stacking集成算法的预测模型,并对比分析了Stacking集成算法与单一机器学习算法模型的预测性能。结果表明:二值判别与箱线图可有效对原始数据进行预处理;模型的主要输入特征参数为刀盘推力F、刀盘扭矩T、贯入度FPI、刀盘转速RPM、刀盘振动加速度A;Stacking模型在测试集上的拟合优度可达0.976,而均方误差、平均绝对误差、平均绝对百分误差分别仅有0.031,0.148和0.092,与其他3种模型相比,其拟合优度最高,误差指标数值最小,集成模型具有更高的预测精度,能够有效地预测煤矿TBM掘进巷道围岩点荷载强度。研究验证了Stacking模型的准确性,可为煤矿TBM掘进参数控制和巷道支护参数调整提供科学的参考依据。 展开更多
关键词 煤矿全断面掘进机 TBM掘进参数 Stacking集成算法 数据预处理 围岩强度预测
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基于飞行参数的结构关键部位载荷孪生技术
8
作者 陈亮 黄蕾 +4 位作者 顾宇轩 郭聪 林可欣 管宇 宋健 《航空学报》 北大核心 2025年第19期96-105,共10页
为了有效监控飞机的健康,针对飞机服役过程中所受的复杂载荷条件,提出了基于飞行参数的结构关键部位载荷孪生技术。首先,基于相邻值填补、一维/多维数据异常检测、小波包分解和贝叶斯阈值去噪等方法完成光纤传感器数据优化治理;其次,基... 为了有效监控飞机的健康,针对飞机服役过程中所受的复杂载荷条件,提出了基于飞行参数的结构关键部位载荷孪生技术。首先,基于相邻值填补、一维/多维数据异常检测、小波包分解和贝叶斯阈值去噪等方法完成光纤传感器数据优化治理;其次,基于数据挖掘手段和线性回归法,建立了结构关键部位应变特征及相关参数提取方法;最后,针对影响飞机结构关键部位应变的相关飞行参数和特征,采用XGBoost模型训练相关飞行参数和特征到关键部位应变的映射关系,构建了飞行参数-应变的高精度孪生映射模型。高精度孪生映射预测模型以飞参和传感器数据作为原始输入,平均预测精度达到95%以上,能够高效准确对飞机结构健康状态进行监测。 展开更多
关键词 数字孪生 飞行参数 结构强度 映射模型 健康监控
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基于大数据的桥梁智能管理与维护框架 被引量:3
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作者 钟正强 汤聪 《土木工程学报》 北大核心 2025年第6期69-79,共11页
为有效处理桥梁监测数据,实现桥梁的智能维护决策和预测性维护,文章提出一种基于大数据的桥梁智能管理与维护框架。该框架首先对监测数据进行分类和等级分化,通过大数据建立数据储存和计算模型,然后根据数据分析生成桥梁各方面属性的权... 为有效处理桥梁监测数据,实现桥梁的智能维护决策和预测性维护,文章提出一种基于大数据的桥梁智能管理与维护框架。该框架首先对监测数据进行分类和等级分化,通过大数据建立数据储存和计算模型,然后根据数据分析生成桥梁各方面属性的权重,并结合了优势矩阵、IFAHP、λ-TOPSIS三种预测模型以决策出桥梁最优维护方案。以某座经过监测的大桥为例,将监测数据输入到该框架中。研究结果表明,经过模型处理的桥梁监测数据更直观地反映桥梁各种性能,并根据桥梁监测数据来决策桥梁维护方案;在进行1000次的模拟预测试验中,四种算法的平均预测精度分别为84.5%、83.8%、79.1%、78.4%;通过引入部分随机数进行试验,在随机数占比为10%和20%的训练数据集中,优势矩阵模型的预测精度稳定在71%,表明该框架有较强的抗干扰性。 展开更多
关键词 智能桥梁管理 大数据 桥梁维护方案 优势矩阵 λ-TOPSIS
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Influence of data analysis when exploiting DFN model representation in the application of rock mass classification systems 被引量:3
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作者 Takako Miyoshi Davide Elmo Steve Rogers 《Journal of Rock Mechanics and Geotechnical Engineering》 SCIE CSCD 2018年第6期1046-1062,共17页
Discrete fracture network(DFN) models have been proved to be effective tools for the characterisation of rock masses by using statistical distributions to generate realistic three-dimensional(3 D) representations of a... Discrete fracture network(DFN) models have been proved to be effective tools for the characterisation of rock masses by using statistical distributions to generate realistic three-dimensional(3 D) representations of a natural fracture network. The quality of DFN modelling relies on the quality of the field data and their interpretation. In this context, advancements in remote data acquisition have now made it possible to acquire high-quality data potentially not accessible by conventional scanline and window mapping. This paper presents a comparison between aggregate and disaggregate approaches to define fracture sets, and their role with respect to the definition of key input parameters required to generate DFN models. The focal point of the discussion is the characterisation of in situ block size distribution(IBSD) using DFN methods. An application of IBSD is the assessment of rock mass quality through rock mass classification systems such as geological strength index(GSI). As DFN models are becoming an almost integral part of many geotechnical and mining engineering problems, the authors present a method whereby realistic representation of 3 D fracture networks and block size analysis are used to estimate GSI ratings, with emphasis on the limitations that exist in rock engineering design when assigning a unique GSI value to spatially variable rock masses. 展开更多
关键词 data collection Discrete fracture network(DFN) Classification system Geological strength index(GSI)
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机器学习算法用于水泥强度预测的研究进展 被引量:1
11
作者 李自强 崔素萍 +4 位作者 马忠诚 王亚丽 王晶 刘云 乔志杨 《材料导报》 北大核心 2025年第5期191-202,共12页
水泥的强度是衡量其性能的重要指标之一,传统的基于人工定时采样测定的方法准确性好但存在较大的滞后性,不能及时调控水泥生产过程。机器学习可通过不同算法对水泥等流程工业的原料及产品检测数据、微观结构图像、工艺运行参数等多维生... 水泥的强度是衡量其性能的重要指标之一,传统的基于人工定时采样测定的方法准确性好但存在较大的滞后性,不能及时调控水泥生产过程。机器学习可通过不同算法对水泥等流程工业的原料及产品检测数据、微观结构图像、工艺运行参数等多维生产数据进行有目标的关联分析,建立水泥强度预测模型,可以解决人工检测方法的滞后性问题。本文通过梳理常用算法的基本工作原理和优势,归纳基于机器学习的水泥强度预测模型,探讨其应用效果和发展方向,以期为水泥强度预测模型的进一步优化和在水泥工业中的应用提供参考。 展开更多
关键词 水泥强度 大数据分析 机器学习 预测模型
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去中心化的室内定位众包数据质量控制方法
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作者 张学军 邝浚鑫 +3 位作者 李成泽 李梅 张斌 加小红 《浙江大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第9期1814-1825,共12页
现有基于区块链的众包指纹收集方法在数据质量控制共识、激励机制报酬分配方面缺乏对指纹数据本身分布特征的有效利用,从而影响数据收集质量.为此提出考虑指纹数据分布特征的去中心化的室内定位众包数据质量控制方法.根据指纹数据分布... 现有基于区块链的众包指纹收集方法在数据质量控制共识、激励机制报酬分配方面缺乏对指纹数据本身分布特征的有效利用,从而影响数据收集质量.为此提出考虑指纹数据分布特征的去中心化的室内定位众包数据质量控制方法.根据指纹数据分布特征设计数据质量控制共识算法,通过检索相同标签类内的历史数据估算指纹数据分布的特征参数,当用户提交的指纹数据向量与历史均值向量的带权均方差小于给定阈值时,将用户数据上链,若链上已有该数据则不上链以抵御重放攻击.为了保护用户身份隐私,将用户数据匿名上传并利用Schnorr协议验证区块所有权.根据用户提交的指纹分布与链上指纹分布的数据质量误差来确定合适的激励函数.在UJIIndoorLoc、MALL、WiFi-RSS这3个指纹数据集上的实验表明,与原始数据集相比,通过本研究方法筛选的指纹数据使室内定位模型的训练精度分别提升约10、3、10个百分点,有效提高了指纹数据采集的质量. 展开更多
关键词 室内定位 接收信号强度(RSS)指纹 区块链 众包收集 数据质量
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基于迭代式局部加权线性回归的汽车座椅滑轨剥离强度预测
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作者 陈钱 董兴建 +4 位作者 陈康康 刘文博 袁顺 吴培桂 倪洪斌 《机械工程学报》 北大核心 2025年第17期193-204,共12页
汽车座椅滑轨的剥离强度能够全面反映滑轨的安全强度,是汽车座椅安全评估的重要一环。现有的滑轨剥离强度获取方式主要为实物试验法和数值仿真法,但却存在成本高、耗时长、评估不全面等问题。因此,将数值仿真和统计回归相结合,建立包含... 汽车座椅滑轨的剥离强度能够全面反映滑轨的安全强度,是汽车座椅安全评估的重要一环。现有的滑轨剥离强度获取方式主要为实物试验法和数值仿真法,但却存在成本高、耗时长、评估不全面等问题。因此,将数值仿真和统计回归相结合,建立包含敏感性分析、数据集构建、回归模型预测的完整汽车座椅滑轨剥离强度预测框架,是解决上述难题的可行途径。具体而言,首先借助可解释的线性回归获取滑轨各几何变量的敏感性;然后以变量敏感性为基础构建评估工况差异程度的距离度量,提出基于稀疏原则的数据集合理构建方案;最后建立迭代式局部加权线性回归实现对滑轨剥离强度的精准预测,并以最近相邻样本距离为桥梁实现数据集补充代价的定量评估。实验结果表明,迭代式工况选取策略和距离加权策略有效降低了局部模型对近邻样本数量的敏感性,所提迭代式局部加权线性回归方法的预测表现优于同类局部回归方法和其他统计学习方法。同时,考虑数据获取成本,以间接对比的方式,验证了所提稀疏原则采样方法在数据集构建中的优越性。最终,所提剥离强度预测框架在150个仿真测试工况的平均误差为3.3 kN、平均误差率为4.3%,在3个实物测试工况的误差在2 kN以内,误差率在4%以内,预测结果较为优异。 展开更多
关键词 座椅滑轨 剥离强度 数据驱动 敏感性分析 局部加权线性回归
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基于力学特征的RC矩形实心及空心墩抗剪强度数据驱动模型
14
作者 李贵乾 吴畅 +1 位作者 庞彪 邵俊虎 《振动与冲击》 北大核心 2025年第19期176-192,201,共18页
为获得较准确的钢筋混凝土矩形墩抗剪强度预测模型,建立了包含755组剪切或弯剪破坏为主的实心墩及空心墩抗剪强度数据集;以混凝土、箍筋、纵筋及轴力的抗剪贡献为力学特征,构建了矩形实心及空心墩的抗剪强度数据驱动模型,并采用蒙特卡... 为获得较准确的钢筋混凝土矩形墩抗剪强度预测模型,建立了包含755组剪切或弯剪破坏为主的实心墩及空心墩抗剪强度数据集;以混凝土、箍筋、纵筋及轴力的抗剪贡献为力学特征,构建了矩形实心及空心墩的抗剪强度数据驱动模型,并采用蒙特卡洛法检验了模型的最佳参数空间;对既有模型、数据驱动模型的预测性能进行了评估与比较;并讨论了位移延性对抗剪强度的影响,抗剪强度模型安全评价,实心和空心墩抗剪强度统一化等问题。研究表明:建议的基于力学特征的线性模型可不考虑位移延性的影响,具有较强的实用性;绝大部分既有模型在平均意义上较大程度高估了实心墩的抗剪强度,而空心墩的预测结果均值总体较好,但两者的变异系数均较大;对686组实心墩和69组空心墩试验结果,建议的实心和空心墩抗剪强度模型预测值与试验值之比的均值、变异系数分别为0.996、0.137和1.035、0.166,给出了准确、稳定的预测结果,远优于既有模型;既有模型的安全可靠度偏低,建议的实心和空心墩抗剪强度模型采用0.82和0.76的折减系数后,安全可靠度均约达95%,安全性较高,经济性较好,可作为矩形墩抗剪能力设计和安全评估的参考;且实心和空心墩抗剪强度统一模型也具有较高的预测精度。 展开更多
关键词 钢筋混凝土(RC) 矩形实心墩 矩形空心墩 抗剪强度 数据驱动模型 蒙特卡洛方法
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大型舱段强度试验数字孪生超前预报方法
15
作者 徐子昱 胡轩玮 +4 位作者 刘崇 刘丽霞 田欣 唐小军 田阔 《宇航学报》 北大核心 2025年第9期1915-1922,共8页
针对大型舱段强度试验全场结果实时监测与精准预测难题,提出了一种数字孪生超前预报方法;其可在试验过程中实时构建高精度的强度数字孪生模型,在低载荷时实现高载荷下结构全场强度的超前预报。该方法包括离线和在线两个阶段:(1)离线阶段... 针对大型舱段强度试验全场结果实时监测与精准预测难题,提出了一种数字孪生超前预报方法;其可在试验过程中实时构建高精度的强度数字孪生模型,在低载荷时实现高载荷下结构全场强度的超前预报。该方法包括离线和在线两个阶段:(1)离线阶段,建立考虑载荷时间项的仿真预训练模型;(2)在线阶段,预测后续载荷下传感器数据,并通过多源数据融合模型构建高精度数字孪生模型进行监测和预报。最后,开展典型舱段结构水压强度试验。结果表明,数字孪生模型对结构强度实时监测和超前预报平均精度达92%,较仿真精度提升31%;单次数字孪生建模耗时仅占加载间隔7%,较仿真耗时减少2个数量级。所提方法具有高效、高精度优势,可为大型舱段强度试验评估提供智能化新手段。 展开更多
关键词 数字孪生 数据融合 强度评估 水压试验 超前预报
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基于数据统计分析的合金成分对螺纹钢屈服强度的影响 被引量:1
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作者 提唱 袁胜福 +3 位作者 郭福建 郝飞翔 李秀程 尚成嘉 《河北冶金》 2025年第2期63-68,74,共7页
为研究螺纹钢合金成分与力学性能的关系,通过螺纹钢的生产大数据进行系统分析。某厂通过添加V元素来达到螺纹钢性能要求,在不考虑Nb、Ti等其他微合金元素条件下,分析了C、Si、Mn、V、N五个元素对螺纹钢屈服强度的影响。从单元素、双元... 为研究螺纹钢合金成分与力学性能的关系,通过螺纹钢的生产大数据进行系统分析。某厂通过添加V元素来达到螺纹钢性能要求,在不考虑Nb、Ti等其他微合金元素条件下,分析了C、Si、Mn、V、N五个元素对螺纹钢屈服强度的影响。从单元素、双元素以及三元素三个方面分别讨论。结果表明:对螺纹钢屈服强度影响大小的元素依次为V>Si>Mn>N>C,随着五个元素含量的增加,螺纹钢屈服强度也增加。当考虑双元素复合对螺纹钢屈服强度的影响时,V、N组合效果最佳;同时考虑三种元素对屈服强度的影响,V+N+Mn效果最好,不加N的组合效果最差。 展开更多
关键词 数据统计 螺纹钢 屈服强度
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飞机结构强度试验数据分析算法
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作者 周季冰 燕晨耀 +2 位作者 杨慧慧 张清勇 米征 《失效分析与预防》 2025年第5期383-390,共8页
飞机结构强度试验的测量规模庞大,且试验中常会出现非试验件自身原因引起的无效应变数据,因此要求在试验数据分析时对无效数据及时筛选并剔除,为后续试验分析提供完整且有效的测量数据库,进而提高测量效率。现有的数据分析方法主要依据... 飞机结构强度试验的测量规模庞大,且试验中常会出现非试验件自身原因引起的无效应变数据,因此要求在试验数据分析时对无效数据及时筛选并剔除,为后续试验分析提供完整且有效的测量数据库,进而提高测量效率。现有的数据分析方法主要依据经验进行人工观察筛选,效率低且易出现疏漏。本文建立飞机结构强度试验数据库,提出一种基于支持向量机及人工神经网络等统计学习方法的数据分析算法流程,并对该算法进行对比验证试验。结果表明:基于统计学习的数据分析算法对于数据分析任务可以得到较为准确的分析结果,可较好完成测量数据初筛工作。使用该算法可有效提高测量数据分析的准确性和效率,为后续海量应变数据自动化处理软件的开发提供理论依据。 展开更多
关键词 全尺寸飞机 结构强度试验 数据分析 支持向量机 人工神经网络
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某地铁线地下段普通道床振源随机性研究
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作者 汪友晗 廖英英 +1 位作者 张培杰 张厚贵 《振动与冲击》 北大核心 2025年第8期309-314,共6页
长期以来对城市轨道交通引起的环境振动进行环境影响评价时,常采用HJ453的链式公式进行初步预测。其中,振动源强的选取对最终的预测结果、控制措施将产生决定性的影响。为揭示作为参考基准的普通整体道床振动源强选取原则,选取北京地铁... 长期以来对城市轨道交通引起的环境振动进行环境影响评价时,常采用HJ453的链式公式进行初步预测。其中,振动源强的选取对最终的预测结果、控制措施将产生决定性的影响。为揭示作为参考基准的普通整体道床振动源强选取原则,选取北京地铁某条线路4个测试条件相似的现场试验数据进行统计分析。研究结果表明:在经过统计假设检验后,振动源强仍然满足正态分布特征,表明采用一定置信系数的统计数据表征振动源强具有一定的合理性;即便在线路条件、行车速度、隧道埋深、车辆运营状态等条件相似的情况下,不同普通整体道床振动源强仍然表现出了较大的差异性,这表明工程类比法获取的小样本振源数据不能作为环评预测唯一的参考依据;如采用现行标准的均值来进行预测,传统采用80 dB的振动源强作为普通整体道床的参考数值可获得偏于保守的结果。 展开更多
关键词 地铁 现场测试 振动源强 数据分布 差异性
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建筑工程混凝土强度检测中回弹法的应用研究 被引量:5
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作者 郭浩 《现代工程科技》 2025年第9期129-132,共4页
基于华东地区某住宅项目工程实例,围绕回弹法在混凝土强度检测中的应用展开研究,旨在建立一套操作规范、修正合理、结果可靠的无损检测技术体系。阐述了回弹法的检测机理与换算原理,结合项目现场实际,系统梳理了从测区布设、操作流程到... 基于华东地区某住宅项目工程实例,围绕回弹法在混凝土强度检测中的应用展开研究,旨在建立一套操作规范、修正合理、结果可靠的无损检测技术体系。阐述了回弹法的检测机理与换算原理,结合项目现场实际,系统梳理了从测区布设、操作流程到数据处理与修正的完整技术路径,并使用HT-225T型回弹仪对多个构件实施实测。针对回弹值易受碳化、龄期、构件位置等因素影响的问题,构建了包含多因素修正参数的强度换算模型。在此基础上,选取部分构件进行钻芯检测,验证方法的有效性。结果表明,经修正后的回弹法检测强度与钻芯法误差控制在±3%范围内,评估结果稳定可靠。研究形成了“标准化操作+多因素修正+局部抽芯校验”的混凝土无损检测策略,为提高现场检测精度和工程质量控制水平提供了技术支撑。 展开更多
关键词 回弹法 混凝土强度 无损检测 数据修正
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基于数据驱动的搅拌摩擦焊对接接头强度预测
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作者 丁来顺 陈秋任 +3 位作者 刘勇 付条奇 吴坤 王显会 《焊接》 2025年第9期59-69,共11页
【目的】旨在探究数据驱动的方法对铝合金搅拌摩擦焊对接接头抗拉强度的预测效果。【方法】该文利用Python编程语言的决策树、随机森林、支持向量机和人工神经网络等机器学习算法,基于搅拌摩擦焊对接接头的试验数据,预测其抗拉强度。对... 【目的】旨在探究数据驱动的方法对铝合金搅拌摩擦焊对接接头抗拉强度的预测效果。【方法】该文利用Python编程语言的决策树、随机森林、支持向量机和人工神经网络等机器学习算法,基于搅拌摩擦焊对接接头的试验数据,预测其抗拉强度。对数据集进行特征分析后,选取包括材料各元素质量分数、焊接工艺参数、板材属性等12个关键参数作为输入特征进行抗拉强度的预测。【结果】结果显示,测试集的R^(2)达到0.92,测试集五折交叉验证R^(2)达到0.9。表明所采用的机器学习算法在预测搅拌摩擦焊对接接头抗拉强度方面表现出色。其中,随机森林算法的预测效果最好,测试集R^(2)为0.955,五折交叉验证R^(2)达到0.935,并通过5.82 mm厚的6082-T6铝合金板材的试验结果为试验数据外推验证集验证了该方法的无偏性。【结论】这表明,对于搅拌摩擦焊对接接头抗拉强度的预测,数据驱动的解决方案能够提升并优化传统解决方案的性能和效率。 展开更多
关键词 搅拌摩擦焊 6082铝合金 机器学习 热输入 强度预测 数据驱动
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