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提出了将Sobel边缘检测算子与深度卷积神经网络(CNN)算法结合的方法(E-ConvNet),用于污染场地的ERT反演过程.通过Sobel算子提取污染区域视电阻率数据的边缘特征作为CNN的先验信息,提高E-ConvNet的计算效率及识别精度.在5种理论模型(单异常体、双异常体及含双异常体的层状结构)和现场实例上测试了E-ConvNet算法的性能,并与最小二乘算法(LS)比较.测试结果表明:E-ConvNet能够准确识别污染处的面积、位置及阻值,其识别精度和计算效率均优于LS.E-ConvNet的单异常识别准确率为81.8%~84.9%,而LS则仅为9.6%~36.2%;多异常识别准确率为68.6%~84.4%,LS仅为2.8%~27.6%;E-ConvNet用时约为112~190ms,LS耗时为6000~7000ms.因此,在污染场地调查工作中,E-ConvNet能够准确高效地反演出污染区域的位置及范围,为开展后续评估/修复工作提供技术支持. 相似文献
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为了提高芳纶无纺布的防刺性能,通过热压法制备碳化硅颗粒增强夹层防刺复合材料,将碳化硅颗粒与芳纶无纺布结合,探究碳化硅颗粒直径、含量及热压工艺对防刺性能的影响,并结合复合材料的刺口形貌和刺破强力-位移曲线图分析防刺机理。结果表明,复合材料的防刺性能随着颗粒目数的增大和含量的增加呈现出先增大后减小的趋势,当碳化硅颗粒目数为80目,含量为18 g时材料的刺破强力达到78.4 N,相较于未添加碳化硅颗粒的材料提高了124%。 相似文献
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