随着钢管加工制作工艺的发展,矩形钢管结构的应用也越来越普及。因此,对矩形钢管截面在复杂内力下的极限承载力相关关系的准确了解就显得很有必要。简述了矩形截面钢管极限承载力的研究现状,对矩形管截面塑性极限状态下的弯矩-剪力相关关系进行了推导,并通过有限元参数分析,以截面高跨比和腹板-翼缘面积比为参数,分析了剪力对矩形管截面极限弯矩的影响。最后,给出了轴力、弯矩、剪力和扭矩共同作用下矩形管截面的极限承载力相关关系表达式,并绘制了可供结构设计使用的复杂内力下的极限承载力相关曲面。
针对目标跟踪过程中发生遮挡时跟踪出现偏差的情况，在传统MeanShift跟踪算法的基础上引入极限学习机（extreme learning machine，ELM），提出了基于ELM与Mean Shift的目标跟踪算法。该算法根据过去3个时刻的目标位置信息。利用ELM预测出目标当前可能位置，代替目标前一时刻位置作为Mean Shift迭代起始点，并在邻域范围内进行迭代，得到目标的真实位置。实验结果表明，与现有的改进算法相比，新算法减少了迭代次数和运算时间，同时在遮挡情况下能够准确定位目标位置并进行跟踪，提高了跟踪系统的实时性和鲁棒性。
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