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为了确保深水爆炸试验容器在服役期间的安全性,提出了一种基于智能预测的随机-区间动态可靠性模型,通过动态测试数据建立了容器响应的广义回归神经网络(general regression neural network,GRNN)预测模型,获得了容器的最大应变区间变量,同时考虑容器结构的随机特性,开展了现役深水爆炸试验容器的可靠性分析,并分别采用3种方法进行了可靠性指标计算。分析结果表明,对于深水爆炸试验容器这类高可靠性且缺乏样本数据的结构,建立基于动态预测的混合可靠性模型,并通过区间计算可靠性指标的方法简便、可行;模型的区间变量随着结构动态测试数据的变化而变化,且对结构的不确定性分析也是动态的,因此得到的容器可靠性也随着其服役过程不断推进,具有动态特性,可以更好地反映容器在服役期间的性能变化,为容器的使用维护提供决策依据。 相似文献
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针对目前直方图均衡算法难以实现,且易造成亮度饱和等问题,本文提出了一种范围限制的自适应亮度保持多阈值直方图均衡算法。首先,对输入图像进行适当平滑,从而获得它的直方图峰值点个数(N+1)。然后,对Otsu算法进行N阈值扩展,并通过这种方法获得图像的N个分割阈值,从而按照此阈值对图像进行分割。为了能够最大程度地保持输入图像的亮度,利用输入图像和输出图像的均值亮度最小误差(AMBE)准则,重新计算了图像的均衡范围。最后,利用新的均衡范围分别对每一个子图像进行均衡。实验表明,使用本算法处理Lena图的绝对均值亮度误差为0.416 4,明显优于使用RLBHE算法的0.629 5。本算法能够获得更清晰的图像细节,同时图像的整体亮度保持的也较好。 相似文献
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