检索结果-南通市图书馆

基于离散元法的沙漏型FPSO海冰载荷特性研究

同方学位论文库评论

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

海洋工程 2024年

作者：李昊刘俊王文华上海交通大学船舶海洋与建筑工程学院大连理工大学船舶工程学院

北极地区油气资源储备丰富，然而海冰坏境给极地海洋装备作业带来了重大挑战。当前对极区油气开发核心装备FPSO的冰载荷特性研究并不充分。为了实现平台在极地区域安全运行，提出将沙漏型FPSO投入极区使用。利用平台和海冰相互作用的离... 详细信息

北极地区油气资源储备丰富，然而海冰坏境给极地海洋装备作业带来了重大挑战。当前对极区油气开发核心装备FPSO的冰载荷特性研究并不充分。为了实现平台在极地区域安全运行，提出将沙漏型FPSO投入极区使用。利用平台和海冰相互作用的离散元分析方法，数值模拟沙漏型FPSO与典型海冰的作用过程，分析不同装载吃水下的沙漏型FPSO冰载荷时域特性，并选取多工况与相同功能的传统圆筒型FPSO的冰载荷进行对比，基于正交试验设计法，讨论典型冰况下的海冰速度、海冰密集度、海冰厚度等冰况参数对沙漏型FPSO所受冰载荷的影响。结果表明：当装载吃水位于沙漏型FPSO的腰线以上时，冰载荷较小且具有优良的工作性能；沙漏型FPSO基于其外形特点相较圆筒型FPSO在抗冰性能上具备显著优势；典型冰况中海冰速度对沙漏型FPSO的冰载荷影响最显著，海冰密集度次之，且两者相互作用明显。研究可以为极区FPSO的设计和运行提供科学依据和技术支持。

关键词：沙漏型FPSO 海冰载荷 DEM数值模拟正交试验方差分析

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

虚实结合的行人重识别方法

计算机研究与发展 2024年

作者：祁磊任子豪刘俊汐耿新新一代人工智能技术与交叉应用教育部重点实验室(东南大学)

近年来，随着城市化进程的加速和社会经济的发展，公共安全问题也愈发引起人们的关注.为了保障社会稳定和公民生命财产安全，各地政府开始大力推进智能安防和智慧城市的建设.行人重识别就是构建智慧城市的核心技术之一，对安防监控和刑... 详细信息

近年来，随着城市化进程的加速和社会经济的发展，公共安全问题也愈发引起人们的关注.为了保障社会稳定和公民生命财产安全，各地政府开始大力推进智能安防和智慧城市的建设.行人重识别就是构建智慧城市的核心技术之一，对安防监控和刑事调查申请具有重要意义.行人重识别旨在检索不同摄像头下捕捉到的特定人物.然而，由于光照、视角、遮挡和姿势等造成的类内差异，行人重识别在计算机视觉领域仍然是一项具有挑战性的任务.受限于数据和标记匮乏，已有的全监督行人重识别任务在模型层面上改进的方法效果基本达到瓶颈.引入更复杂多样且标记易获得的大型虚拟数据集来进行辅助训练，并提出了一种基于摄像头感知的非对称领域对抗学习方法，同时缓解领域间差异和多摄像头间类内差异的影响，使模型从更丰富多样的数据中学到摄像头差异无关的特征表示.此外，为了缓解虚拟数据集夹带的误导信息带来的不利影响和对抗训练中真实世界数据集的分布向虚拟数据集的数据分布发生偏移的问题，提出使用基于真实数据训练的辅助网络来约束主干网络的训练.实验在2个公开的数据集上进行验证，表明了该方法的有效性.

关键词：行人重识别对抗学习知识蒸馏图像检索计算机视觉

冰区加强结构非线性强度校核方法规范对比研究

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

海洋工程 2024年

作者：陈香淦李昊刘俊曾佳上海交通大学海洋工程国家重点实验室中国船舶及海洋工程设计研究院

冰区船舶在航行过程中可能与海冰相互作用而发生结构永久性损伤，各船级社对冰载荷作用下的极地船舶强肋骨和承载纵桁的非线性直接强度校核提出了新的要求，但相关规定差异较大。通过对比主要船级社规范和指南中与强肋骨和承载纵桁非线... 详细信息

冰区船舶在航行过程中可能与海冰相互作用而发生结构永久性损伤，各船级社对冰载荷作用下的极地船舶强肋骨和承载纵桁的非线性直接强度校核提出了新的要求，但相关规定差异较大。通过对比主要船级社规范和指南中与强肋骨和承载纵桁非线性直接强度校核相关的要求，解读各规范对于结构模型化方法、材料模型以及强度校核衡准之间的差异。选取冰带纵桁作为研究对象，通过实例计算探究这些差异对于强度校核结果的影响，分析各规范强度校核衡准的相对安全水平及适用性。结果表明，材料模型对非线性强度分析结果有一定影响，硬化模量较大时影响较为显著。俄罗斯船级社的强度校核衡准相较于其余船级社更加保守，采用永久变形量作为衡准进行非线性强度校核容易导致对结构安全度的误判。研究成果能够为极地船舶的结构设计提供参考。

关键词：冰区加强冰带纵桁非线性有限元强度校核规范对比

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

遥感图像小样本舰船识别跨域迁移学习算法

遥感学报 2024年第3期28卷 793-804页

作者：陈华杰吕丹妮周枭刘俊杭州电子科技大学通信信息传输与融合技术国防重点学科实验室杭州310018

跨域迁移学习旨在利用现有公开数据集,突破源域和目标域样本类别空间须一致的约束,提升目标域样本的识别精度。针对现有跨域迁移学习算法应用于遥感图像小样本舰船目标识别时存在的迁移类别受限和负迁移问题,本文提出一种基于源域样本... 详细信息

跨域迁移学习旨在利用现有公开数据集,突破源域和目标域样本类别空间须一致的约束,提升目标域样本的识别精度。针对现有跨域迁移学习算法应用于遥感图像小样本舰船目标识别时存在的迁移类别受限和负迁移问题,本文提出一种基于源域样本相关性排序的跨域迁移学习算法:首先将目标域样本逆向加入源域分类任务中,根据加入前后各类别源域样本的识别精度变化情况,对源域样本进行相关性排序,将其划分为强/弱/负相关样本;然后采取自监督联合学习策略,在目标域分类网络中引入自监督角度预测辅助分支,筛选出的强相关源域样本仅参与该辅助分支的训练,不改变目标域主分类网络的结构。算法通过相关性排序去除了弱/负相关源域样本,有效避免了负迁移;引入自监督角度预测辅助分支,在保持主分类网络结构完整性的同时,充分利用了强相关源域样本的有效信息,学习到更具泛化能力的目标特征。实验结果显示:在遥感舰船小样本目标数据集上,提出的算法优于跨域迁移学习中广泛使用的Fine-tune (微调)算法;与仅使用主分类网络的目标域识别算法相比,遥感舰船目标识别精度提升了17.59%。

关键词：遥感舰船识别小样本学习跨域迁移学习相关性排序自监督学习

维普期刊数据库

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

外中耳畸形伴咽鼓管全程扩大畸形的CT表现

中华耳鼻咽喉头颈外科杂志 2024年第2期59卷 152-157页

作者：刘俊华张放沙炎复旦大学附属眼耳鼻喉科医院放射科上海200031

目的探讨外中耳畸形伴咽鼓管全程扩大畸形患者的CT特征。方法该研究为横断面研究,回顾性分析2017年1月至2021年12月复旦大学附属眼耳鼻喉科医院19例(20耳)外中耳畸形伴咽鼓管全程扩大畸形患者的临床特征和CT影像学资料,其中男15例、女4... 详细信息

目的探讨外中耳畸形伴咽鼓管全程扩大畸形患者的CT特征。方法该研究为横断面研究,回顾性分析2017年1月至2021年12月复旦大学附属眼耳鼻喉科医院19例(20耳)外中耳畸形伴咽鼓管全程扩大畸形患者的临床特征和CT影像学资料,其中男15例、女4例,年龄5~16岁,平均9.5岁。选取50例外中耳畸形但咽鼓管无扩大患者(男32例、女18例,年龄5~16岁,平均9.2岁)作为外中耳畸形对照组,另外选取20例(40耳)因耳鸣、耳痛等就诊、耳部CT正常的患者(男12例、女8例,年龄5~16岁,平均12.5岁)作为耳部CT正常对照组。测量患者及正常对照组CT影像上咽鼓管骨性段横径、长度、咽鼓管总长度、软骨段与骨性段夹角、软骨段与水平面夹角,并应用SPSS 27.0软件进行统计分析和比较。结果根据扩大咽鼓管与鼓室的关系将外中耳畸形伴咽鼓管全程扩大患者分为相通组和不通组,二组均显示男性好发、左侧好发,半面短小畸形发生率高等特点。CT表现为咽鼓管呈长管状含气管腔,11耳(相通组4耳,不通组7耳)咽鼓管在颅底区分叉,上部骨管向前上延伸至蝶骨体,下部向下延续为咽鼓管软骨段,沟通鼻咽腔,6耳伴蝶骨体乳突样气房。咽鼓管全程扩大患者中耳畸形程度较咽鼓管无扩大的外中耳畸形对照组更严重,尤其是不通组;相通组中耳炎发生率低于对照组,4例不通组患者曾患扩张咽鼓管炎症。与耳部CT正常对照组相比,咽鼓管扩大畸形组患者骨性段较长,而总长度较短,不通组尤甚;骨性段与软骨段角度缩小、软骨段与水平面角度增大,差异均有统计学意义(P值均<0.05)。结论外中耳畸形伴咽鼓管全程扩大畸形较为少见,男性好发、左侧好发,患侧半面短小畸形发生率高,中耳畸形程度较普通外中耳畸形更严重,尤其是与鼓室不通组;相通组中耳炎发生率明显低于普通外中耳畸形患儿,不通组可能伴扩张咽鼓管炎症。

关键词：咽鼓管先天畸形外中耳畸形体层摄影术,X线计算机

维普期刊数据库

基于改进WGAN考虑特征分布相似性的小样本负荷预测方法

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

控制理论与应用 2024年第4期41卷 597-608页

作者：卢俊菠刘俊峰罗燕曾君华南理工大学自动化科学与工程学院广东广州510640 华南理工大学电力学院广东广州510640

对于综合能源系统中新接入用户,其往往由于历史数据匮乏而难以建立精准的短期负荷预测模型.本文基于迁移学习理论,提出了一种基于改进Wasserstein生成对抗网络(WGAN)的小样本负荷预测方法.首先,本文采用最大信息系数法量化各影响特征与... 详细信息

对于综合能源系统中新接入用户,其往往由于历史数据匮乏而难以建立精准的短期负荷预测模型.本文基于迁移学习理论,提出了一种基于改进Wasserstein生成对抗网络(WGAN)的小样本负荷预测方法.首先,本文采用最大信息系数法量化各影响特征与负荷的相关性强弱.接着,将源域特征序列进行分割,计算各分割子序列与目标域小样本的实序列编辑距离确定初始源域.然后,引入卷积神经网络和长短期记忆模型建立源域预测网络.通过WGAN对齐目标域和源域负荷特征的空间分布,并在最优传输代价函数中加入局部特征损失以提高训练的稳定性和快速性.最后,将对抗训练后网络用于目标域负荷预测.采用该方法对某地区小样本负荷进行实验,结果表明,本文所提算法与其他预测模型相比能达到更高精度.

关键词：负荷预测迁移学习小样本改进Wasserstein生成对抗网络特征分布最优传输