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更新时间:2024.04.20
具有硬壳层的涵洞地基极限承载力分析

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针对目标跟踪过程中发生遮挡时跟踪出现偏差的情况,在传统MeanShift跟踪算法的基础上引入极限学习机(extreme learning machine,ELM),提出了基于ELM与Mean Shift的目标跟踪算法。该算法根据过去3个时刻的目标位置信息。利用ELM预测出目标当前可能位置,代替目标前一时刻位置作为Mean Shift迭代起始点,并在邻域范围内进行迭代,得到目标的真实位置。实验结果表明,与现有的改进算法相比,新算法减少了迭代次数和运算时间,同时在遮挡情况下能够准确定位目标位置并进行跟踪,提高了跟踪系统的实时性和鲁棒性。

PHC管桩竖向极限承载力预测分析

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对三种曲线预测模型进行介绍,建立求解模型。依据天津地区PHC管桩静载荷试验数据,利用GRG优化程序求解模型参数,计算PHC管桩竖向极限承载力预测值。通过对三种曲线模型的预测精度进行对比分析,证明Usher曲线模型预测结果更为安全、可靠。

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