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高层房屋建筑施工技术要点
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作者 高亚丽 田春明 +1 位作者 张小玮 杨海红 《江苏建材》 2024年第4期115-117,共3页
文章以山西省太原市某高层住宅工程为例,从深基坑支护、地基处理以及大体积混凝土施工等方面,详细阐述具体的施工技术要点与注意事项,以期为相关从业人员提供参考,全面提高高层房屋建筑施工质量,打造高品质建筑产品。
关键词 高层房屋建筑 深基坑支护 地基处理 大体积混凝土施工
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一种基于多模态OAM波束的目标特征智能识别方法 被引量:5
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作者 周宁宁 朱士涛 +2 位作者 年毅恒 田春明 张安学 《雷达学报(中英文)》 CSCD 北大核心 2021年第5期760-772,共13页
高效率目标探测需要借助探测信号的低相关性空间调制,调制数量大且具有时间独立性。携带轨道角动量(OAM)的涡旋波束具有无穷多种模态且不同模态之间相互正交,借助强色散材料可以实现频率域的多模态OAM波束产生。该文首先对OAM的传播特... 高效率目标探测需要借助探测信号的低相关性空间调制,调制数量大且具有时间独立性。携带轨道角动量(OAM)的涡旋波束具有无穷多种模态且不同模态之间相互正交,借助强色散材料可以实现频率域的多模态OAM波束产生。该文首先对OAM的传播特性进行推导,给出了符合探测需求的多模态OAM波束源特征;在此基础上,研究了不同模态的OAM波束在3种不同应用场景下目标反射回波信号特性,采用卷积神经网络对不同反射场景下的数据特征进行提取,实现了对未知场景的判断及场景内的目标识别,并进行了抗噪性能分析。实验结果表明:理想状态下,网络对目标场景判断的准确率可达97:5%;各反射场景中的两个相邻目标的间隔大于某一阈值时,网络对目标位置的识别准确率均高于80%。但目标识别效果有环境依赖性,当SNR<20 dB时,3种场景内的目标识别准确率均大幅降低。 展开更多
关键词 空间调制 轨道角动量(OAM) 多模态涡旋电磁波 卷积神经网络 特征提取 目标识别
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基于贝叶斯算法的天线端到端优化 被引量:6
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作者 田春明 杨安 +2 位作者 叶乐 李建星 贺雨晨 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2021年第12期3413-3419,共7页
在确定天线的拓扑结构以后,通常需要对天线的结构参数开展反复的优化才能达到设计目标,快速有效的优化算法有利于缩短天线的设计周期。在建立综合目标函数的基础上,同时考虑天线的多个优化目标和限制条件,使用贝叶斯优化算法对天线进行... 在确定天线的拓扑结构以后,通常需要对天线的结构参数开展反复的优化才能达到设计目标,快速有效的优化算法有利于缩短天线的设计周期。在建立综合目标函数的基础上,同时考虑天线的多个优化目标和限制条件,使用贝叶斯优化算法对天线进行端到端优化。基于在线更新的数据集,高斯过程估计出目标函数的后验分布,进而使用获得函数进行迭代。通过两种天线模型对提出的优化算法进行仿真验证,结果表明,由于建立了天线参数到综合目标函数的映射关系,整个优化过程以端到端的方式实现,与传统的优化方法相比,所提算法的优化结果和优化速度都具有明显的优势。 展开更多
关键词 天线优化 多目标优化 端到端 贝叶斯优化算法
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Multi-fidelity Bayesian algorithm for antenna optimization
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作者 LI Jianxing YANG An +2 位作者 tian chunming YE Le CHEN Badong 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2022年第6期1119-1126,共8页
In this work,the multi-fidelity(MF)simulation driven Bayesian optimization(BO)and its advanced form are proposed to optimize antennas.Firstly,the multiple objective targets and the constraints are fused into one compr... In this work,the multi-fidelity(MF)simulation driven Bayesian optimization(BO)and its advanced form are proposed to optimize antennas.Firstly,the multiple objective targets and the constraints are fused into one comprehensive objective function,which facilitates an end-to-end way for optimization.Then,to increase the efficiency of surrogate construction,we propose the MF simulation-based BO(MFBO),of which the surrogate model using MF simulation is introduced based on the theory of multi-output Gaussian process.To further use the low-fidelity(LF)simulation data,the modified MFBO(M-MFBO)is subsequently proposed.By picking out the most potential points from the LF simulation data and re-simulating them in a high-fidelity(HF)way,the M-MFBO has a possibility to obtain a better result with negligible overhead compared to the MFBO.Finally,two antennas are used to testify the proposed algorithms.It shows that the HF simulation-based BO(HFBO)outperforms the traditional algorithms,the MFBO performs more effectively than the HFBO,and sometimes a superior optimization result can be achieved by reusing the LF simulation data. 展开更多
关键词 antenna optimization Bayesian optimization(BO) multiple-output Gaussian process multi-fidelity(MF) low-fidelity(LF)simulation reuse
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