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内压等径大开孔壳体应力集中的有限元分析 总被引:1,自引:0,他引:1
应用ANSYS有限元程序,选取空间壳体单元SHELL63,对内压容器壳体上的等径大开孔接管结构进行应力分析,得到接管部位的应力分布规律和孔边应力集中系数方程式.讨论SCF,结果表明仅用SCF来判断最大应力值不合理.工程应用表明:采用有限元分析软件能够很好地解决设备大开孔问题,为合理设计和类似结构在一定条件下能否安全使用提供了重要参考依据. 相似文献
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分词是中文自然语言处理中的一个关键基础技术。通过基于字的统计机器学习方法学习判断词边界是当前中文分词的主流做法。然而,传统机器学习方法严重依赖人工设计的特征,而验证特征的有效性需要不断的尝试和修改,是一项费时费力的工作。随着基于神经网络的表示学习方法的兴起,使得自动学习特征成为可能。该文探索了一种基于表示学习的中文分词方法。首先从大规模语料中无监督地学习中文字的语义向量,然后将字的语义向量应用于基于神经网络的有监督中文分词。实验表明,表示学习算法是一种有效的中文分词方法,但是我们仍然发现,由于语料规模等的限制,表示学习方法尚不能完全取代传统基于人工设计特征的有监督机器学习方法。 相似文献
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事件抽取可以帮助人们从海量的文本中快速、准确地获取感兴趣的事件知识。然而,目前事件抽取的研究主要集中在从单一句子中抽取事件,由于事件构成的复杂性和语言表述的多样性,多数情况下多句才能完整地描述一个事件。因此,从篇章中抽取出完整的结构化事件信息,显得更有价值和意义。该文首先利用基于注意力机制的序列标注模型联合抽取句子级事件的触发词和实体,与独立进行实体抽取和事件识别相比,联合标注的方法在F值上提升了1个百分点。然后利用多层感知机判断实体在事件中扮演的角色。最后,在句子级事件抽取的基础上,利用整数线性规划的方法进行全局推理,融合句子级事件信息,实现篇章级事件抽取,与基线模型相比,这种基于全局推理的篇章级事件抽取在F值上提升了3个百分点。 相似文献
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内压圆筒上矩形大开孔接管三维有限元分析与强度评定 总被引:1,自引:0,他引:1
采用有限元法,对某冷却器的矩形开孔部位在有补强和没有补强的2种结构下进行应力计算和强度分析,并在应力分析结果的基础上用线处理法对危险部位进行强度校核,同时对矩形开孔边应力分布规律和补强结构进行了讨论.结果表明:矩形开孔部位应力集中严重,需要给以补强. 相似文献
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