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本文探索Sony Venice摄影机关于"机头机身分离"以及"双原生感光度"这两项革命性的技术功能,在实际电影拍摄创作中的应用。设计了与电影拍摄要求近似的短片段落拍摄,包含日景场景、低照度场景、动作场面、情感场面等典型拍摄内容,进行实地拍摄检验。基本按预期的设计和规划完成了拍摄,拍摄样片达到较高的技术水准和艺术品质。Sony Venice摄影机的双原生感光度是非常实用的一项功能,特别是在低照度条件下提高拍摄效率;机头机身分离的功能可以创作出新的手持摄影风格,但是需要加装第三方附件配合实用。 相似文献
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针对一种集旋风分离器和内置颗粒床优势于一体的新型耦合气固分离装备在无灰负荷及固定床操作条件入口环形空间、分离空间和灰斗内静压场进行研究。结果表明,静压沿周向为非对称分布,轴向为非均匀分布,径向则呈中心低两侧高分布;且存在着静压分布的降压区(0?~180?,以入口处为0?)和增压区(180?~360?);装备中心的负压及旋流作用在轴向高度H=6.41D(D为旋风壳体内径)以下对静压的影响不再显著;内置颗粒床外壁附近存在“滞留层”,有利于提高装备的分离性能。根据实验数据给出了静压周向分布和静压轴向分布的经验公式。 相似文献
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常规旋流器锥段为直线型锥或单一曲线型锥,在生产中伴有不同程度的底流夹细和溢流跑粗,分离精度有待提高。综合2种曲线锥各自的特征和优点,提出了一种复合曲锥旋流器,其上锥段向轴心内凹,下锥段由轴心向外凸。采用数值模拟的方法对比分析了直线型锥和复合曲锥旋流器流场及分离性能的变化,发现随着曲率指数n由1增加到3,在上锥段切向速度和外旋流轴向速度增加,在下锥段切向速度和外旋流轴向速度降低,促进了密度层更合理的分布,分离粒度由19.38μm增加到24.91μm,分离精度由0.517提高到0.649,其中5μm颗粒的底流回收率由6.98%降低到2.40%,改进效果明显。 相似文献
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结合深度学习理论,将一维卷积神经网络运用于振动信号故障诊断,相较于传统方法,提取特征简单且高效。为进一步优化一维卷积结构,弥补其在信号所有位置的寻找模式,联系周期内的故障特征,提出一种新型DSCNN-GRU网络。该模型融合了深度可分离卷积的轻量快捷,降低了一维卷积结构参数;加入门控机制,可记忆分析故障点的信号特征,联系周期内的信号关系,更好地捕捉信号故障特征,提升对时间序列的敏感性。提出一种跟踪梯度优化Adam算法,解决模型随时间窗振荡问题。通过采集的减速机滚动轴承数据研究表明,该算法平均故障识别率可达94%以上,分类效果明显,泛化能力强。 相似文献