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1 背景rn2012年,神经网络之父Geoffrey Hinton的学生Alex Krizhevsky,通过改进的LeNet在视觉领域竞赛ILSVRC 2012中摘下桂冠.在百万量级的ImageNet数据集合上,改进的LeNet效果大幅度超过传统方法,从此引爆深度学习在各个场景中的应用.
深度学习与工业场景之间的“语义鸿沟”及相应创新举措
【摘 要】
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1 背景rn2012年,神经网络之父Geoffrey Hinton的学生Alex Krizhevsky,通过改进的LeNet在视觉领域竞赛ILSVRC 2012中摘下桂冠.在百万量级的ImageNet数据集合上,改进的LeNet效果大幅度超过传统方法,从此引爆深度学习在各个场景中的应用.
【机 构】
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凌云光技术股份有限公司
【出 处】
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自动化博览
【发表日期】
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2021年12期
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基于全车模型与弹性层状体系道路模型的动态响应,首先,确定了道路动态检测区域为距离轮胎?路面接触点0.4～0.8 m处;其次,分析该测试区域内面层模量、面层厚度和基顶当量回弹模量对路表应变和基频的影响规律,发现路表应变随着面层模量、面层厚度和基顶当量回弹模量的增加而减小,但基频随面层厚度的增加而降低,随面层模量和基顶当量回弹模量的增加而增长;然后,借助大量的数值模型建立了距离车轮不同位置处的路表应变拟合公式、道路基频拟合公式、基顶当量回弹模量拟合公式;最后,借助现场测试结果验证了本研究方法的适用性和可靠性,
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为更深入地揭示转子进动的轨迹特征,提出了关于转子进动轨迹的2个定理.定理1表明,转子进动的任一阶轨迹分量所围面积可直接由同阶频率成分构成的轨迹方程系数矩阵行列式求得.定理2证明,转子进动轨迹矢径在单位时间内所扫过的面积是恒定的,而与起始点无关.同时,提出了欧拉复向量的内积法则,即2个欧拉复向量的内积等于2个复向量的幅值与欧拉角之差的余弦三者之积,且符合交换律.利用2个定理和内积法则对转子进动理论进行了补充和完善.结果表明,在转子的运动中,作用力所做的功关于转子的进动是正交的.所得结论对于揭示转子的进动规律
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