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1.
选取位于粤东、闽西南地区的韩江流域为研究对象,基于CA-Markov模型对2050年流域土地利用空间格局进行预测,构建SWAT分布式水文模型,以未来土地利用情景和气候变化情景为变量进行水文模拟,分析不同情景下韩江生态流量的时空演变特征。结果表明,未来城镇化扩张将使梅江支流中上游成为韩江流域内生态流量对土地利用变化最为敏感的区域;土地利用和气候变化将导致韩江流域枯水期流量整体减小,枯水期流量对环境变化更加敏感;韩江流域生态流量变化特征将呈现从西南到东北由升到降的趋势,梅江支流中上游地区的生态流量将得到改善;梅江和汀江两大支流上游区域生态流量对气候变化更为敏感;韩江流域径流总量下降,但丰枯流量分化加剧,长期来看枯季生态流量保障风险可能进一步增大。 相似文献
2.
为了能够实时地采集、处理、显示视频,设计并实现了一种基于双PowerPC硬核架构的实时视频处理平台;用硬件实现视频的预处理算法,并以用户IP核的形式添加到硬件系统中,上层的视频处理软件程序则直接从存储器中调用预处理后的图像数据;重点介绍了在FPGA上构建双PowerPC硬核架构的硬件系统;采用乒乓控制算法缓存一行图像数据;用DMA的方式将图像数据保存在存储器中;以边缘检测作为视频预处理算法的一个实例,在平台上实现,实验结果表明,用本平台实现仅需40ms;本平台能够实时处理视频,具有较高的实用价值。 相似文献
3.
配电网中三相电压不平衡对异步电动机损耗会造成较大影响。运用等效电路公式分析三相电压不平衡影响下电动机损耗存在精度不稳定、需要参数过多且数学模型过于复杂等问题。针对以上问题,提出一种基于注意力机制和卷积神经网络(CNN)的异步电动机损耗评估方法。该方法将实测电机数据作为输入,引入注意力机制为输入特征赋予不同权重;采用卷积层和全连接层组成的CNN构架对异步电动机实测数据进行学习,最后完成损耗评估。以现场试验得到的电机损耗数据作为实际算例,该方法评估损耗与实测损耗平均误差仅为0.717%和0.549%,并与其他典型机器学习算法进行对比,结果表明所提方法具有更好的损耗评估性能。 相似文献
4.
5.
风力发电机组机舱底座强度与模态分析 总被引:2,自引:0,他引:2
为了得到风力发电机组机舱底座的强度、刚度校核与优化设计的有效分析方法,应用ANSYS有限元分析软件对风力发电机组机舱底座强度和动力特性进行分析.研究了风力机机舱底座结构有限元分析中的关键技术处理问题,即网格划分、外载荷处理、边界约束处理及计算技巧.分析了750kW风力机机舱底座的静强度和固有频率与振型,根据计算结果进行了强度校核,满足了材料的强度要求,得出了底座前10阶固有频率和对应的模态,并根据计算变形与模态形状,提出了对底座结构进行优化的建议. 相似文献
6.
针对传统种植方法容易产生植入位置不正和虚拟设计手术难转移问题,文章设计一种基于VTK可视化类库实现新型的CT图像三维虚拟牙种植导航系统;通过对能提供详细软组织,植入区牙颌骨及相邻解剖结构的CT数据进行预处理,三维重建,三维切割与测量;医生能在此系统中参考种植体、邻牙及相关牙骨结构,进行虚拟种植体植入位置、尺寸、角度的设计并通过配准融合的方法生成种植导航导板;实验结果表明:该系统能真实直观地再现牙颌骨全貌,准确地把虚拟手术转化到实际手术中,提高了牙种植修复效果。 相似文献
7.
通过对广州市有代表性的写字楼进行3个年度全年能耗抽样调查,分析了2栋大型办公类公共建筑全年的建筑能耗组成和变化规律。指出此两栋大型办公类建筑按实际使用面积计算的全年平均总能耗为149.3 kWh/m2和115 kWh/m2,全年空调能耗占建筑总能耗的比例分别为49.2%和38.5%。由于所使用的能耗调查方法详细,调查对象具有代表性,因此,能耗分析结果可作为广州地区办公类公共建筑能耗数据库的一部分或为其提供参考。此外,通过和其他相关文献研究结果的对比,指出了夏热冬暖气候区建筑节能的途径。 相似文献
8.
为保证主机基座满足原油转驳船(Crude Transfer Vessel, CTV)正常工作时的强度要求,建立CTV主机基座的三维仿真模型。采用Sesam软件在多种载荷施加状态下对主机基座的应力分布和自振性进行分析和校核。结果表明,主机基座区域应力最大值为237 MPa,低于最大许用应力284 MPa。当主机正常工作时,基座各节点振动位移不超过3 mm,且固有频率处于危险共振频率区间外,不会产生有害振动。主机基座结构强度符合CTV船体技术要求。 相似文献
9.
针对当前电路板切割路径生成方法效率低、自动化程度低等特点,设计一种基于机器视觉的快速切割路径生成系统。利用图像采集装置获取加工视场,通过图像编辑器对加工视场进行编辑,系统自动生成加工程序,加工参数可复用,加工路径可动态模拟。测试结果表明,该系统操作简单、快捷、自动化程度高。 相似文献
10.
迭代重加权最小二乘支持向量机快速算法研究 总被引:3,自引:0,他引:3
迭代重加权(Iteratively Reweighted)方法是提高最小二乘支持向量机(LS-SVM)稳健性的重要手段,但由于涉及到多次加权和重复训练,该方法需要大量运算,无法广泛应用.通过数值推导,获得了求解迭代重加权最小二乘支持向量机(IRLS-SVM)的快速算法,大幅度减少了其运算复杂度.引入了3种经典的加权函数,并在多个仿真数据集和实际数据集上进行实验,证实了IRLS-SVM能获得相当稳健的学习结果,所提出的快速算法也确实能够大幅度减少训练时间.实验结果同时表明,在快速训练算法的框架下,3种不同的权重函数可能要求不同的训练时间. 相似文献