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针对流体输送埋地管道泄漏问题,设计了一种利用管道机器人携带封堵气囊进行快速应急封堵修复的埋地管道泄漏内封堵装置。采用矩阵变换方法建立了牵引系统驱动轮过弯方程,利用MATLAB软件对过弯方程进行了验证,同时利用ADAMS软件仿真分析过弯路径与驱动轮转角对牵引系统行走速度的影响。研究结果表明:由两个串联封堵器组成的应急封堵系统可满足复杂工况下的管道泄漏封堵要求;牵引系统驱动轮在弯管内部行走时,单轮速度呈周期性变化,但三个驱动轮整体周期运动特性一致;驱动轮转角在25°~40°时,牵引系统行走速度与驱动轮转角成正比,且转角为30°时驱动效果最好。该内封堵装置的结构设计可为管道泄漏应急封堵领域装备的研发提供重要参考。 相似文献
105.
为抑制铝碳质长水口使用过程中石墨的氧化,其表面会涂覆含 20%~30%Al2O3的抗氧化涂层,但切割丝钢等特种钢冶炼过程必须严格控制钢液中夹杂的 Al2O3的含量,因此需要制备低氧化铝含量的抗氧化涂层。本文通过调节涂料组成、加水量和水玻璃加入量制备了低铝抗氧化涂层,并利用扫描电镜分析了抗氧化实验后试样断口的显微结构。结果表明:以粘土粉、钾长石粉和硅砂为主要原料,添加 10%硼砂的涂料可在 800 ℃形成良好的釉层,此时涂料中 A12O3的含量可降至 12%,得到了低铝涂料;当加入占涂料质量 80%的水和 40%的水玻璃时,涂层具有最佳的涂覆性能和抗氧化性能,涂层和长水口基体结合致密,保护了长水口中的石墨不被氧化。 相似文献
106.
The application of deep learning in the field of object detection has
experienced much progress. However, due to the domain shift problem, applying an
off-the-shelf detector to another domain leads to a significant performance drop. A
large number of ground truth labels are required when using another domain to train
models, demanding a large amount of human and financial resources. In order to avoid
excessive resource requirements and performance drop caused by domain shift, this
paper proposes a new domain adaptive approach to cross-domain vehicle detection. Our
approach improves the cross-domain vehicle detection model from image space and
feature space. We employ objectives of the generative adversarial network and cycle
consistency loss for image style transfer in image space. For feature space, we align
feature distributions between the source domain and the target domain to improve the
detection accuracy. Experiments are carried out using the method with two different
datasets, proving that this technique effectively improves the accuracy of vehicle
detection in the target domain. 相似文献
108.
Neural Machine Translation (NMT) is an end-to-end learning approach for
automated translation, overcoming the weaknesses of conventional phrase-based translation
systems. Although NMT based systems have gained their popularity in commercial
translation applications, there is still plenty of room for improvement. Being the most
popular search algorithm in NMT, beam search is vital to the translation result. However,
traditional beam search can produce duplicate or missing translation due to its target
sequence selection strategy. Aiming to alleviate this problem, this paper proposed neural
machine translation improvements based on a novel beam search evaluation function. And
we use reinforcement learning to train a translation evaluation system to select better
candidate words for generating translations. In the experiments, we conducted extensive
experiments to evaluate our methods. CASIA corpus and the 1,000,000 pairs of bilingual
corpora of NiuTrans are used in our experiments. The experiment results prove that the
proposed methods can effectively improve the English to Chinese translation quality. 相似文献
109.
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