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772.
773.
774.
考虑碳纳米管(carbon nanotubes,CNTs)的尺度效应,研究宏观尺度下碳纳米管增强复合材料(carbon nanotubes reinforced composites,CNTRCs)梁的弯曲和屈曲行为。在EMT(Eshelby-Mori-Tanaka)方法的基础上,利用非局部理论提出了可表征CNTs尺度效应的非局部EMT本构模型。根据Timoshenko梁理论,采用哈密顿原理得到CNTRCs梁的静力学微分方程和边界条件。求解简支边界条件下CNTRCs梁的弯曲响应和极限屈曲载荷,并与文献进行对比验证所建模型和求解方法的正确性。分析了CNTs的尺度效应参数和体积分数以及复合材料梁的长细比等因素对简支CNTRCs梁弯曲响应和极限屈曲载荷的影响规律。结果表明,考虑CNTs的尺度效应会削弱结构等效刚度,且CNTs体积分数和尺度效应参数对大长细比CNTRCs梁的弯曲响应和极限屈曲载荷的影响幅度较大。 相似文献
775.
已有基于卷积神经网络的目标检测算法倾向于提取目标纹理特征,而非结构特征;因此,已有方法不能实现变纹理目标的可靠检测.针对此问题,提出基于纹理随机化的结构主导 目标检测方法,采用仿真纹理随机化方法减弱网络模型对纹理特征的拟合,实现基于结构特征的变纹理目标可靠检测.利用目标的三维模型,借助Blender渲染引擎,完成纹理随... 相似文献
776.
当前的多模态少样本学习方法忽视了属性间差异对正确识别样本类别的影响。针对这一问题,提出一种利用多模态交叉解耦的方法,通过解耦不同属性语义特征,并经过特征重建学习样本的本质类别特征,缓解类别属性差异对类别判别的影响。在两个属性差异较大的基准少样本数据集MIT-States和C-GQA上进行的大量实验表明,所提方法较现有方法有较大的性能提升,充分验证了方法的有效性,表明多模态交叉解耦的少样本学习方法能够提升识别少量测试样本的分类性能。 相似文献
777.
为了提高炮兵火力打击效能,提出了小生境遗传算法与模糊多目标决策相结合的混合算法,建立了多指标下的炮兵火力分配模型,并阐述了混合算法设计,给出了应用举例,结果表明,与传统的单指标下的炮兵火力最优分配相比,该方法更符合战场实际情况。 相似文献
778.
779.
780.
在太赫兹频段,研究金属目标表面粗糙度对雷达散射截面(Radar Cross Section,RCS)的调制作用,对粗糙金属目标的RCS缩比测量具有重要意义.通过研究太赫兹粗糙金属目标镜面RCS随粗糙度的变化规律,结合相干、非相干散射理论,在基尔霍夫近似法的基础上,提出一种特定参数区间粗糙金属目标镜面RCS的预估方法,并... 相似文献