转速对齿轮泵内流场空化强度的影响

针对齿轮泵中齿轮转速在500~3652 r/min的变转速条件下工作的实际工况,该文通过实验的方法研究了转速对某型齿轮泵内流场空化强度的影响。使用现有的齿轮泵测试实验台,对在齿轮泵转速改变的条件下,齿轮泵内流场的空化强度改变进行监测。由于空化无法直接测量,该文根据空化诱导振动理论对齿轮泵的振动进行测量,得到了齿轮泵内流场空化强度随齿轮转速上升而增强的规律。通过Pumplinx软件对内流场进行建模,利用软件特有的空化损伤模块进行了仿真验证,仿真结果表明齿轮泵内流场空化强度随齿轮转速上升而增强,与实验所得规律一致。本文所总结的规律对减弱齿轮泵内流场空化强度,提升使用寿命具有一定的参考作用。     

基于同步深度监督的多尺度肺结节分类

针对在肺结节分类中容易产生过拟合的问题,提出一种基于同步深度监督的多尺度肺结节分类方法。解决梯度消失问题,最小化分类错误并实现同一框架中同步训练多尺度肺结节图像,提高肺结节分类精确度。改进经典的AlexNet网络,使其更适合肺结节图像分类;将同步深度监督(SDS)策略纳入到AlexNet架构中,向隐藏层提供集成的同步监督;通过多尺度空间金字塔策略提取多尺度肺结节图像特征。实验结果表明,该方法的准确性达到93.68%,且在准确性、敏感度、特异度、ROC曲线下面积值上均优于其他分类方法。     

虚拟仿真实验教学体系中的几点问题思考

针对虚拟仿真教学的现状,总结虚拟仿真背景下实验教学体系中存在的"四重四轻"问题,结合自身实际情况给出针对性的建议,旨在探索出一套较为全面的实验教学方案,改善高校实践创新意识薄弱的现状,提高学生主动求知的愿望,营造一个不断优化的实验教学环境。     

适应温度变化的石英晶体微天平微小颗粒测量技术

在石英晶体微天平QCM(Quartz Crystal Microbalance)表面涂敷粘性(Sticking)聚合物形成粘性薄膜QCM(SQCM),有利于实现微小颗粒的精确测量,但测量结果受温度影响较大.针对该问题,基于SQCM简谐振动力学模型的分析,建立了粘性薄膜弹性系数与温度之间的关系,有效反映温度变化对SQCM谐振角频率的影响.在-25℃~60℃温度变化范围内进行了实验测试,分别拟合了SQCM空载频-温特性曲线和带载质量灵敏度系数-温度曲线,形成查询修正的依据,从而使得SQCM测量微小颗粒具有宽温度范围的适应性和准确性.     

恒定微压下微小流量的非定常流测量方法

为了精确测量微小流道中的微小流量,提出了用非定常流等效定常流进行恒定微压下微小流量测量的新方法,推导出了非定常流等效定常流进行微小流量测量时的水头适用条件.利用流体力学拉格朗日积分建立非定常流的非线性微分方程,用Matlab软件对非线性微分方程进行了数值解析,得出该测量方法的理论误差,数值结果表明在不考虑测试管段沿程阻力的条件下,被测试件过流面积与测试管断面积比值越小,非定常流与定常流条件下的测量结果差别越小.依据所提出的测量方法建立微小流量非定常流测量装置,实测结果与理论计算结果吻合良好.计算和试验表明:在满足水头适用条件且被测试件过流面积与测试管断面积比值小于3.422%时,非定常流测量方法测试精度可保证在2.27%以内.     

数据库负载自适应的体系结构设计

针对数据库负载自适应模型WAAD进行软件设计,用delphi语言编写了一个数据库负载自适应模型的实验平台软件,通过实验表明,该软件起到了控制数据库负载的作用,提高了用户的满意率。     

汽轮机叶片结构阻尼研究发展现状及展望

叶片的安全一直是保证汽轮机正常运行的关键.随着汽轮机组单机功率的增大,尤其是近来超超临界机组的发展,末几级叶片越来越长,相应地降低了叶片的刚性,不但使叶片运行时扭转恢复角增大,也降低了叶片抵抗振动应力的能力,采用各种阻尼结构以提高叶片抵抗振动疲劳的能力是各个汽轮机制造厂家广泛采用的方法.在广泛收集有关研究资料的基础上,首先总结了汽轮机叶片中广泛采用的摩擦阻尼理论及试验研究成果,然后介绍了碰撞阻尼结构尤其是一种新的具有自调谐作用碰撞阻尼的一些机理及应用情况.最后对进一步研究汽轮机叶片干摩擦阻尼和碰撞阻尼提供了一些看法.     

YOLOv3融合图像超分辨率重建的鲁棒人脸检测

复杂场景中的人脸检测由于受到图像质量、人脸尺度和光线等因素影响,精准地定位小人脸、避免漏检、误检是一件极具挑战性的任务。提出了一种基于YOLOv3、融合图像超分辨率重建技术的两级人脸检测模型SR-YOLOv3。针对场景中小人脸目标的漏检问题,利用K-means++算法对先验框进行聚类分析,设置更小尺寸的先验框来捕获小人脸信息;针对模糊小尺度人脸的误检问题,采用Darknet53作为主干网络,融入SRGAN图像超分辨率重建模块对低分辨率的人脸进行数据增强,形成一个可以提高低分辨率小人脸检测性能的检测网络。利用WIDERFACE数据集对SR-YOLOv3模型进行训练和测试,并与MTCNN、CMS-RCNN、HR、S3FD算法相比,验证了提出的模型具有更高的检测精确度,尤其是在hard子集上的性能提升最为明显。SR-YOLOv3能够有效地利用人脸信息,精准检测出复杂场景中的难检测人脸目标,具有很好的鲁棒性。     

基于贝叶斯和cGAN的甲状腺结节生成方法

为克服小样本医学图像数据集对训练强大的超声图像中甲状腺结节的自动分割或分类的深度学习模型的限制,提出一种基于贝叶斯神经网络和条件生成对抗网络(cGAN)的数据生成方法.构建cGAN并以修改的结节掩膜作为条件,通过在真实样本上训练生成器生成具有不同特征的结节.使用贝叶斯神经网络识别出最有价值的生成样本,并用其构建新的数据集训练模型进行结节的分割和分类.实验结果表明,提出方法仅使用约35％的真实样本即可实现令人满意的分割和分类性能.