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位于中国西南腹地的历史文化名城--贵州省遵义市,红色韵味十足。1935年,遵义老城子尹路96号,在这幢中西合璧的砖木结构二层楼房中,中央政治局召开了挽救党、挽救红军、挽救中国革命的遵义会议,中国革命在这里转折。
传承“红军精神”当好“红军传人”
【摘 要】
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位于中国西南腹地的历史文化名城--贵州省遵义市,红色韵味十足。1935年,遵义老城子尹路96号,在这幢中西合璧的砖木结构二层楼房中,中央政治局召开了挽救党、挽救红军、挽救中国革命的遵义会议,中国革命在这里转折。
【出 处】
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中国消防
【发表日期】
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2021年5期
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对海洋平台的健康状况进行客观合理的评估是保障海洋平台正常安全运作的重要前提。针对海洋平台日益突出的健康状况评估问题,提出了一种基于深度学习模型的海洋平台健康状况预测方法。在该模型中应用Adam算法优化各网络层之间的权重和参数,并在网络训练中加入了批量归一化层加快模型收敛速度,提高预测的精度,采用ReLu激活函数避免深度学习模型在迭代时梯度衰减,缓解过拟合现象的发生。通过对海洋平台的历史监测数据进行了仿真验证,结果表明基于深度学习模型预测的准确率高达93.8%,并且预测误差大都在0.1~0.3之间浮动,可以
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针对提出的新型(3-RPR+R)&UPS并联机构,首先,利用解析矢量法建立了其位置逆解方程;其次,基于螺旋理论对该并联机构约束力螺旋进行了分析,并在分析各约束力螺旋所产生弹性变形的基础上,构建了各驱动支链约束力螺旋系刚度矩阵;随后,又根据机构动平台力平衡条件得到了该机构整体刚度矩阵和柔度矩阵,建立了该并联机构刚度模型;最后,利用MATLAB软件对该并联机构刚度模型进行了数值求解,结果表明该并联机构约束力/力偶螺旋产生的变形相对较大且占主导地位,在机构刚度分析中不可忽视。
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