基于1D-CNN-SVM的钢丝绳损伤识别方法

为实现对钢丝绳损伤的高效、精准识别,提出一种基于1D-CNN-SVM的钢丝绳损伤识别模型。使用一维卷积神经网络对损伤的漏磁检测信号进行特征提取,然后输入到支持向量机中进行缺陷分类,通过将不同工况速度下的数据集代入该模型,检验所提模型的缺陷识别能力。试验结果表明,相较于1D-CNN,1D-CNN-ELM,1D-CNN-LTSM等模型,所提模型的准确性和可靠性更高,对各类损伤的识别准确率均不小于97%,体现出较强的泛化能力。

住宅的空间设计与节能

建筑是用能大户，建筑节能是发展建筑业的需要。在发达国家，适宜的室温已经成为一种基本的需要。我国是发展中国家，根据国家的经济实力，过去国家规定长江以南地区为非采暖区，而长江以南的许多地方冬季潮湿寒冷，夏天闷热，寒冷和酷暑使人很不舒适。随着国家建设和经济的发展，生活质量不断提高，人们对改善大气环境和对建筑热环境的要求也不断提高。长江以南的许多地区用上了空调，住宅建筑耗能迅速增长，其增长速度大大地高于能源生产的增长速度。住宅节能的重要意义已逐步受到重视。如何在住宅建筑设计中，更好地利用自然能源，提高住宅建筑中能源利用效率，是建筑师需要探讨的课题。