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陈鹏

作品数:3 被引量:2H指数:1
供职机构:西南交通大学土木工程学院更多>>
发文基金:国家自然科学基金更多>>
相关领域:建筑科学交通运输工程环境科学与工程理学更多>>

文献类型

  • 3篇中文期刊文章

领域

  • 2篇建筑科学
  • 1篇交通运输工程
  • 1篇环境科学与工...
  • 1篇理学

主题

  • 2篇神经网
  • 2篇神经网络
  • 1篇优化计算
  • 1篇神经网络技术
  • 1篇水质
  • 1篇水质检测
  • 1篇填充墙
  • 1篇铁路
  • 1篇铁路既有线
  • 1篇铁路曲线
  • 1篇图像
  • 1篇图像处理
  • 1篇曲线整正
  • 1篇紫外
  • 1篇紫外-可见吸...
  • 1篇网络
  • 1篇吸收光谱
  • 1篇吸收光谱法
  • 1篇裂缝
  • 1篇卷积

机构

  • 3篇西南交通大学

作者

  • 3篇陈鹏
  • 1篇苏启旺
  • 1篇杨顺生

传媒

  • 1篇环境工程
  • 1篇建筑科学
  • 1篇四川建筑

年份

  • 1篇2023
  • 1篇2016
  • 1篇2004
3 条 记 录,以下是 1-3
排序方式:
铁路既有曲线整正优化计算方法的研究被引量:1
2004年
通过对我国现行铁路曲线整正理论与方法进行了分析 ,结合国内外铁路实践的经验 ,提出了一种新的优化设计方法———渐伸线法。通过验证 ,效果较好 。
陈鹏
关键词:铁路既有线铁路曲线优化计算
基于ZYNQ图像处理研制便携式水质检测系统
2023年
综合光电检测技术和光谱分析技术中的紫外-可见吸收光谱法,研制多参数便携式地表水水质检测系统,能够现场快速检测出磷酸盐、亚硝酸盐、化学需氧量(COD)和NH3-N水质参数。对水体中吸收特征波长在可见光部分的物质,使用摄像头采集其可见光谱,并对其可见光谱图像的灰度图进行卷积神经网络建模,吸收特征波长在紫外波段的物质,通过光电检测技术测其浓度值,将建立的卷积神经网络模型移植到ZYNQ中,结合紫外光电传感器,将被检测物质的浓度值通过LCD显示出来,以此实现水质检测仪的便携性。结果表明:所得卷积神经网络预测值为样本溶液在8种浓度值输出类型中的倾向值,准确率最高为100%,最低为40%。COD浓度值的最高误差为10%,证实该检测系统具有很好的实用价值。
孙冰洋杨顺生陈鹏张大文
关键词:紫外-可见吸收光谱法水质检测卷积神经网络
基于神经网络技术的填充墙裂缝开展预测研究被引量:1
2016年
为探索框架填充墙在地震作用下开裂模式,提出了墙体高宽比和梁柱线刚度比作为预测参数,基于已收集的试验研究成果,运用了神经网络技术对上述参数不同组合下的填充墙裂缝开展进行了预测研究,通过所定义的评价预测结果的指标,比较了不同预测参数组合时框架填充墙裂缝开展模式,并在此基础上对预测结果进行验证。分析结果表明:在使用墙体高宽比和梁柱线刚度比的双参数组合时,填充墙裂缝预测的开裂模式与实际裂缝发展吻合较好,它能较准确地预测框架填充墙开裂模式,可为设计提供参考。
苏启旺陈鹏彭祖昭罗道儒
关键词:填充墙裂缝神经网络
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