柴油机排气管恒温进气的内流场数值模拟

采用汽车尾气温差发电技术是一种合理有效的节能方法,而温差发电器件的安装位置将直接影响传热效果。根据柴油机排气管道的内流特点,建立流动模型,利用FLUENT软件进行了数值模拟,根据计算仿真的结果,通过对速度场、压力场、温度场和湍动能的计算值的分析,精确的指出了热量利用的最佳区域。     

高层住宅厨房主支式集中排风系统的运行特性

目的 为探讨导致集中式排风系统排风量不足甚至出现倒烟的原因及确定最佳管道横截面积.方法 通过CFD方法模拟,建立层数为15层的仿真模型,分别计算了排风管道系统在几个不同规格截面积和设定不同的开机率条件下的典型气体流动工况.并且对照实验装置进行的实际测量数据,对模拟结果进行比较和修正.通过观察系统内压强和速度的分布,分析其排风效果.结果 400 mm×700 mm的管道截面积基本可以满足系统在各开机率下运行,其中30%开机率时,未开机用户全部无回流.而400 mm×500 mm、400 mm×600 mm两种截面积时,各工况下都有不同程度的回流.结论 主管道的截面积和开机率是影响系统排风效果的主要因素.     

金融发展差异与经济增长区域差异的关系

在分析区域金融发展差异与经济增长关系的基础上,运用Gini系数、对数离差均值(GE0)和Theil指标(GE1)的分析方法及面板数据协整检验、单位根检验的方法对我国东、中、西三个区域的金融与经济间的相互作用进行计量分析,得出区域间金融发展和经济增长差异的关系,分析区域金融发展与经济增长差异的成因,提出由于经济发展程度不同,应当将区域金融业发展区别对待的对策。     

水平井分段酸压管柱技术研究

针对建南气田水平井层段的非均质性差异和破裂压力高的特点,需要采取分段高压酸化压裂措施改造。设计水平井分段高压酸化压裂管柱,通过管柱受力分析,达到优化管柱设计,工艺可行,耐高压,易解封的目的,为水平井分段高压酸化压裂措施施工提供一种有效的管柱工艺技术。     

316L/POM复合材料FDM成型件成型质量的研究

提出了一种基于熔融沉积成型(FDM)的金属3D打印技术,使用FDM打印机打印金属/高分子复合材料,得到的打印坯通过后处理脱脂和烧结成为金属零件。使用正交试验方法研究了分层厚度、喷嘴温度、填充线宽、成型方向对打印坯尺寸精度的影响,使用扫描电子显微镜(SEM)观察了不同分层厚度的打印坯的内部结构。实验结果表明:打印坯的尺寸精度随着喷嘴温度和填充线宽的增大而提高,但成型方向对尺寸精度的影响并不明显;分层厚度是影响打印坯成型质量的主要因素,分层厚度越小,打印坯内部层间间隙越小,成型质量越高。     

任务级行动序列问题中的定性偏好研究

关注了一类典型行动序列,研究如何在动作集合上存在定性偏好,且偏好集合存在不一致性时开展规划。所考虑的行动序列问题称为任务级COA,以抽象层次的动作为基本要素,所考虑的定性偏好包括静态偏好和时序偏好,所讨论的规划目的是获得最大满意度的COA方案。首先建立了偏好与约束的归一化形式描述,在此基础上形成了COA方案设计算法;进一步,使用计算辩论技术排除偏好集合中的不一致性,形成用户接受度最高的COA方案。文中建立的以定性推理为基础的规划框架,实现了偏好解耦,能够适应不同的领域问题,是以定量计算为基础的传统规划算法的有效补充。通过快速响应卫星成像的COA案例,演示了算法的可行性。     

注塑整圆内侧倒扣塑料件的分步抽芯法

针对具有整圆内侧倒扣特征的塑料件,设计了一种新型的注塑模具分步抽芯机构,并使用Pro/Mechanism软件对该机构进行了运动模拟仿真,证明该分步抽芯机构的设计是切实可行的。     

继电保护信息系统终端设备智能测试系统

为了达到快速、精准的继电保护信息系统终端设备测试效果,设计一种继电保护信息系统终端设备智能测试系统。利用无线方式将数据采集模块所采集的终端设备数据传输至数据处理模块;利用信号处理算法除掉原始数据中的干扰数据,使其符合监测预警模块的要求;实现终端设备运行状态量变化实时监测,并发出预警等级信息;智能测试模块将高于监测预警指标的终端设备数据形成录波数据,利用保护装置结合录波数据获取保护运作行为结果,通过评价运作行为结果完成终端设备智能测试。实验结果表明,所研究的系统能够实现继电保护信息系统终端设备的智能化测试,提升测试终端设备的工作效率与电力企业的经济效益。     

基于改进Faster R_CNN的苹果叶片病害检测模型

在实际条件下,苹果叶片病害图像背景复杂且病斑较小,难以进行实时检测。针对该问题,提出一种改进的Faster R_CNN模型。通过特征金字塔网络将具有细节信息的浅层特征和具有语义信息的深层特征融合,以提取丰富的苹果叶片病害特征。同时采用精确感兴趣区域池化,避免感兴趣区域池化中2次量化操作对病斑较小的苹果叶片病害造成像素偏差。实验结果表明,该模型能对自然条件下5种苹果叶片病害进行有效检测,平均精度均值达82.48%,与Faster R_CNN、YOLOv3和Mask R_CNN模型相比,其平均精度均值分别提高了6.01、14.12和5.06个百分点。     

基于多尺度残差神经网络的葡萄叶片病害识别

葡萄叶片不同程度的病害具有一定的相似性,目前对于葡萄叶片病害的识别多为病害种类识别,对不同程度病害识别的研究较少,且传统识别方法对于不同程度病害识别准确率较低。提出一种基于多尺度残差神经网络（Multi-Scale ResNet）的葡萄叶片病害识别方法。对葡萄叶片病害图像进行数据增强与叶片区域标注后,使用Mask R-CNN提取葡萄叶片部位,通过引入多尺度卷积以改变ResNet底层对不同尺度特征的响应,利用加入的SENet提升网络的特征提取能力,并将图像输入Multi-Scale ResNet中进行识别。实验结果表明,该方法的平均识别准确率达到90.83%,相比ResNet18提高了2.87个百分点。