基于自复位支撑模型的敏感性分析

来源 :济南大学学报(自然科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户:wlf844767898
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为了研究自复位支撑模型在建筑结构发生较大变形后,能够较快地使结构耗散能量并回归初始位置的特性,利用直接微分法,推导实现自复位支撑模型响应的参数敏感性分析算法,并通过二次开发,将自复位支撑模型嵌入非线性有限元软件OpenSees.结果表明:采用自复位支撑模型不仅可以弥补结构因较大灾害而永久丧失承载功能的不足,还有助于减少结构的最大变形和残余变形;基于直接微分法的计算结果与有限差分法计算结果的对比验证了基于直接微分法的敏感性分析算法的正确性、精确性和高效性.
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为了满足光学航拍图像中电力线检测的实时性和高精度,提出了一种轻量级Fast-Unet网络电力线检测方法.它以Unet语义分割网络为基础,添加金字塔池化结构增强特征上下文信息的融合.设计深度可分离残差卷积运算,增加了网络深度且进一步减少了网络参数量.使用多损失函数训练Fast-Unet网络,缓解图像中前景与背景类别分布极度不平衡的问题.实验结果表明,相较于Unet算法,模型参数量大幅减少,运算速度明显提升.Fast-Unet满足了实际应用需求,且模型参数体积得到了有效压缩,更容易部署于各种嵌入式系统,对于提
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为了提高风力发电预测的准确性,依据某近海地区风电场出力数据,提出基于深度时间卷积网络的风电功率组合预测模型;利用自适应集成经验模态分解对风电功率序列进行特征提取,得到若干本征模态分量,通过排列熵相关理论计算各模态分量的复杂度,根据复杂度进行序列重构,并输入至改进余弦退火算法优化的深度时间卷积网络中进行风电功率分析与预测.结果表明,该模型与其他模型相比具有较好的预测效果,能够有效提高超短期风电功率预测精度.
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