【摘 要】
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为提高热误差预测精度和鲁棒性,提出一种基于注意力机制和深度学习网络的数控机床热误差预测模型.采用数据转化策略,将数控机床原始温度数据转化为温度图像,直接作为深度学习网络的输入;提出一种基于注意力机制的温度敏感点识别网络,根据温度测点与热误差关联程度,赋予各温度测点不同的权值,避免了温度测点人为选取的弊端;建立12层深度CNN学习预测网络,利用其强大的图像特征学习能力,挖掘温度图像与热误差的非线性映射关系,无需对温度关键点进行预选择,保留了更多的热误差与机床温度特征关系,显著提高了模型预测精度.引入Drop
【机 构】
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重庆理工大学 机械工程学院,重庆 400054
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为提高热误差预测精度和鲁棒性,提出一种基于注意力机制和深度学习网络的数控机床热误差预测模型.采用数据转化策略,将数控机床原始温度数据转化为温度图像,直接作为深度学习网络的输入;提出一种基于注意力机制的温度敏感点识别网络,根据温度测点与热误差关联程度,赋予各温度测点不同的权值,避免了温度测点人为选取的弊端;建立12层深度CNN学习预测网络,利用其强大的图像特征学习能力,挖掘温度图像与热误差的非线性映射关系,无需对温度关键点进行预选择,保留了更多的热误差与机床温度特征关系,显著提高了模型预测精度.引入Dropout正则化方法和Adam优化算法,对深度卷积神经网络的结构与参数进行了优化,以提高热误差模型的精度与泛化能力.该方法在对G460L型数控车床的热误差验证中表现出较高的预测精度.与基于BP神经网络、多元回归、CNN网络等热误差模型比较,本文方法在泛化性性能上表现更优.
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堰塞体一般在自然力作用下瞬间形成,堆积体具有空间结构复杂、坝料级配宽泛、稳定性差、易在水流冲刷下发生溃决等特点.堰塞体作为一种重大的水旱自然灾害,其安全评价和灾害预测是国内外学者关注的焦点,目前尚有很多问题需要解决,包括:1)堆积体由天然宽级配土石料构成,表现出显著的状态相关性,缺乏正确描述这种宽级配堆石料状态的相关剪胀理论与本构模型;2)堰塞体形成后,会受上游堰塞湖水位抬升、持续非稳定渗流、湖区滑坡涌浪、后期地震等外荷载作用的影响,缺乏稳定性评判的标准和方法;3)堰塞体缺乏必要的洪水溢流设施,容易发生溃
深刻认识采动应力路径下岩体力学响应的卸载速率效应,是科学界定实际工作面推进最优速率的重要基础.基于平煤矿区煤岩初始地应力环境,定量分析了千米级赋存深度煤岩保护层开采条件下应力演化特征,展开更为符合真实应力状态的不同卸载速率下煤岩体力学行为试验测试;同时,与未考虑采动试验结果进行对比分析.研究结果表明:1)常规三轴压缩试验,试样强度受卸载速率影响较小,在卸载速率为1～4 MPa/min时,强度并无明显变化;达到5 MPa/min时,强度才有明显的上升,约为115 MPa.2)随卸载速率增加,采动过程中煤岩体
微波辅助混凝土骨料回收是一项污染少、能耗低的新型绿色技术.为探究微波辐射条件下含水率变化对混凝土加热效果及强度弱化的影响规律,分析微波加热完成后混凝土内部骨料与砂浆的分离效果,采用不同加热路径对混凝土试块进行加热,获得试块的升温特性,并利用单轴压缩试验得到不同含水率试块加热完成后的抗压强度.试验表明:微波辐射功率和含水率是影响混凝土破碎的2个重要因素;试块在含水率相对较高时,采用高功率微波连续加热混凝土,试块在短时低温下就会爆裂,骨料与砂浆分离界面明显,可以从破碎后的混凝土中剔选出较多砂浆附着率低的完整骨
探索岩体中流体的流动机理对解决隧道开挖和地下工程施工过程中的突涌水问题具有重要意义,定量描述岩石单裂隙受压剪共同作用下的渗流特性是理解裂隙渗流机理的基础,但已有研究尚未建立应力、位移、开度、惯性系数等关键控制参数之间的定量关系.本文制作了含单裂隙的花岗岩试样,采用固定剪切位移后逐渐增加法向应力的方式开展变水头渗流试验,得到裂隙渗透率的演化规律;通过高精度3维轮廓仪获取裂隙表面的形貌数据,在自主开发的基于接触力学变分原理框架的裂隙受压变形计算程序的基础上,表征不同剪切错位和不同应力条件下裂隙面的变形特性和内
震损后的古塔结构整体性差,再次受到地震作用时易发生严重破坏,甚至倒塌.采用刚性围箍对古塔砌体进行约束增强,可改善古塔砌体的受力性能.为研究受损古塔砌体采用围箍约束后的抗震性能,设计制作3个古塔子结构模型试件进行拟静力试验,观察了受损试件及其采用角钢围箍约束后的破坏现象,测试约束后试件的荷载?位移曲线;建立数值模型,计算模型试件的应力、应变及变形;通过与试验结果对比,分析约束后古塔砌体的破坏模式、承载力、刚度及延性较震损前的变化关系等.结果表明:刚性围箍装置可有效限制塔体试件在水平荷载作用下的变形和斜裂缝的
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