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1.
在液压支架对接焊缝缺陷的检测中,传统的超声相控阵二维检测得到的缺陷信息单一,无法直观反映缺陷在三维空间中的位置、形态及尺寸。采用全聚焦相控阵三维成像技术对对接焊缝中的缺陷进行检测。设计了含有内部裂纹、根部未焊透、夹渣3种缺陷的试块,分别用线阵探头与面阵探头对试块进行了检测,以此来验证全聚焦三维成像对缺陷的检测效果。通过比较得出,全聚焦三维成像能够更准确地检测出缺陷的位置、大小信息。  相似文献   
2.
A pattern net assisted mapping artificial neural network (PAMANN) model for estimation of parameters in problem with large data (1300 × 121 matrix size) is reported. A pattern net-based multilayer perceptron neural network (MLPNN) model for clustering the data, followed by mapping MLPNN model for mapping the target with the input, is developed as PAMANN model. A heat transfer problem with combined mode conduction and radiation in porous medium is solved numerically, and is called direct model. In the inverse model, a PAMANN model is developed by using data generated through the direct model. The PAMANN model is able to estimate two parameters (extinction coefficient β and convective coupling P2) after taking temperature profile as input. The model is tested for different number of neurons in hidden layer, and different levels of noise in input data. Twelve different algorithms are explored in training of mapping MLPNN, and compared for performance. Levenberg–Marquardt algorithm is found to estimate the parameters with high accuracy, but took high CPU time. Bayesian regularization is found to consume very high CPU time with moderate accuracy in estimation of parameters. Variations in hidden layer neuron number and noise in input data, were done to analyze the performance of mapping MLPNN with different training algorithms. Algorithms O-Step Secant, conjugate gradient with Polak-Ribiére updates, and conjugate gradient with Fletcher-Reeves updates are able to handle all variations of noise and number of neurons in hidden layer, with good accuracy of estimation and low CPU time consumption. Under high computational resource LM algorithm can be used for all cases. Up to 0.99132 value of regression coefficient is obtained in mapping MLPNN model with 15 hidden neurons, indicating the high accuracy of the model. With the help of PAMANN model, highly accurate (absolute error 1.78%) estimation of parameters is obtained. The model can handle upto 1% noise in input data, while giving accurate results.  相似文献   
3.
针对热镀锌机组连续退火过程中带钢C翘导致镀层不均的问题,研究了热镀锌冷却过程核心工艺对带钢C翘板形的影响机理,建立了喷嘴冷却模型、喷嘴与带钢实际垂直距离分布模型等关键工艺模型,提出以翘曲抑制率、翘曲控制灵敏度为量化指标的C翘影响模型,给出了完整的风机关键工艺参数综合优化方法,实现了带钢精细化分区冷却控制。某热镀锌机组的应用表明该方法可有效降低机组出口带材翘曲程度。  相似文献   
4.
针对现有频谱分离方法进行声学场景分类研究时其分类准确率不高的问题,提出了一种基于梅尔频谱分离和长距离自校正卷积神经网络(long-distance self-calibration convolutional neural network, LSCNet)的声学场景分类方法。首先,介绍了频谱的谐波打击源分离原理,提出了一种梅尔频谱分离算法,将梅尔频谱分离出谐波分量、打击源分量和残差分量;然后,结合自校正神经网络和残差增强机制,提出了一种长距离自校正卷积神经网络;该模型采用频域自校正算法以及长距离增强机制来保留特征图原始信息,通过残差增强机制和通道注意力增强机制加强了深层特征与浅层特征间的关联度,且结合多尺度特征融合模块,以进一步提取模型训练中输出层的有效信息,从而提高模型的分类准确率;最后,基于Urbansound8K和ESC-50数据集开展了声学场景分类实验。实验结果表明:梅尔频谱的残差分量能够针对性地减少背景噪音的影响,从而具有更好的分类性能,且LSCNet实现了对特征图中频域信息的关注,其最佳分类准确率分别达到90.1%和88%,验证了该方法的有效性。  相似文献   
5.
目前许多多标签文本分类方法主要关注文档表示,而丢失了大量标签相关的语义信息,导致分类效果不理想。针对以上问题,提出一种基于标签推理和注意力融合的分类方法,挖掘文档中与标签相关的特征以及相似标签之间的相关性,学习标签信息进行标签推理,同时采用注意力机制自学习地融合文档表示和标签表示,最终完成多标签分类任务。在AAPD和RCV1-V2数据集上进行实例验证,该方法的F1值分别达到了0.732和0.887,与其他最新方法相比其准确度均有提升,实验结果证明了标签推理和注意力融合策略的有效性。  相似文献   
6.
7.
本文针对钽铌选厂不同入选原矿的选矿结果差异开展了对入选原矿分类的研究。在物料平衡分析的基础上,以最小化物料平衡误差为目标,建立了面向求解生产所有环节物料变化系数的数学模型,并运用差分进化算法进行运算求解;根据求解出的不同入选原矿的物料变化系数,运用聚类的方法进行入选原矿的分类,确定不同类别入选原矿的物料变化系数。  相似文献   
8.
借鉴国内外相关甲烷排放核算研究成果和实践经验,结合中国城镇燃气典型输配系统的工艺特点,进行甲烷排放源识别及分类研究。研究表明,城镇燃气典型输配系统从门站进站管道到用户燃气表之间的所有设施、设备、组件及连接处都存在甲烷排放的可能,按照排放类型分为逃逸排放和放散排放;按照设施类型分为埋地燃气管道排放、燃气厂站排放和终端用户排放。根据国内外文献调研,不同设施类型中的材料材质、设备类型是影响甲烷排放量的重要因素,因此将排放源细分为6个一级排放源,21个二级排放源,72个三级排放源,为城镇燃气典型输配系统排放清单编制奠定基础。  相似文献   
9.
10.
借鉴国内外相关甲烷排放核算研究成果和实践经验,结合中国城镇燃气典型输配系统的工艺特点,进行甲烷排放源识别及分类研究。研究表明,城镇燃气典型输配系统从门站进站管道到用户燃气表之间的所有设施、设备、组件及连接处都存在甲烷排放的可能,按照排放类型分为逃逸排放和放散排放;按照设施类型分为埋地燃气管道排放、燃气厂站排放和终端用户排放。根据国内外文献调研,不同设施类型中的材料材质、设备类型是影响甲烷排放量的重要因素,因此将排放源细分为6个一级排放源,21个二级排放源,72个三级排放源,为城镇燃气典型输配系统排放清单编制奠定基础。  相似文献   
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