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为研究钢筋混凝土中钢筋参数对破片侵彻混凝土的影响,通过分析混凝土破坏模式、质量损失和破片剩余速度,得到不同钢筋配置情况下破片对侵彻混凝土的损伤规律。采用正交优化的方法研究了破片对不同钢筋配置(间隔、钢筋直径和嵌埋深度)混凝土的侵彻效果。研究结果表明:在破片不接触钢筋时,各参数对破片剩余速度影响小,利用PLS分析方法得到钢筋间距此时的影响最大,其回归系数为-0.79;破片接触混凝土时钢筋直径对剩余速度影响最大,在中间及交界处位置的平均侵蚀质量分别减少24.1%和31.6%,平均剩余速度分别减少83.2%和97.1%。得到了3种位置下最佳的钢筋抗破片侵彻参数,研究结果对于防护破片侵彻的钢筋混凝土结构参数设计提供了参考依据。 相似文献
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随着人工智能技术的兴起,基于深度学习的网络入侵检测系统已广泛应用,但神经网络模型很容易受到对抗扰动的影响。攻击者通过在网络流量中添加微小的扰动来构建对抗样本,使得入侵检测系统对其错误分类。论文基于GAN进行设计与改进,提出了一种对抗样本生成模型AdvWGAN,该模型针对恶意流量生成满足网络流量特性的对抗性恶意流量,并对黑盒入侵检测系统进行对抗攻击。实验表明:AdvWGAN能够在保证网络流量真实有效的前提下实现对深度学习入侵检测模型的有效黑盒攻击。 相似文献
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云区的存在严重影响了航拍图像的后期解译工作,如何高质量地去除云区干扰是当前航拍图像研究的重要内容之一。随着深度学习等技术的成熟和专用数据集的出现,航拍图像去云任务引起了研究者的广泛关注,也取得了阶段性成果。首先,介绍了几种常用数据集,结合数量、分辨率大小、获取媒介及特点进行了对比分析,同时给出了下载链接;然后,依据去云模型是否使用深度学习方法将去云方法分为基于经典理论的去云方法和基于深度学习的去云方法,突出阐述了基于深度学习的方法,并按照互补数据来源、应用场景、使用数据集、自身特点对各方法进行对比分析,重点对相关模型进行了说明,之后,介绍了常用的几种评价指标。最后,对现有方法中存在的问题进行讨论分析,并对未来的发展方向进行了展望。 相似文献
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基于神经网络的装备维修资源保障能力评估 总被引:4,自引:0,他引:4
构建了维修资源保障能力评估指标体系。应用人工神经网络及BP网络的理论和方法,建立了维修资源保障能力评估的BP神经网络模型;提出了应用特尔菲法与层次分析法相结合确定各指标权重,并采用变权综合法思想构造神经网络训练样本的方法。最后进行了实例评估,结果表明该模型可较好地克服人为因素和模糊随机性的影响,具有很高的可信度。 相似文献
570.