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1.
针对炭砖为主要原料电煅煤的多孔结构,采用真空浸渍浆体方法对电煅煤骨料进行处理来改善骨料的致密度,从而优化炭砖的微孔结构,提高炭砖性能.首先对电煅煤骨料进行真空浸渍氧化铝浆体处理,得到浸渍氧化铝电煅煤骨料(以下简称浸渍骨料),然后将浸渍骨料取代电煅煤骨料引入到炭砖中,借助场发射扫描电镜、压汞仪和CT扫描仪等研究了浸渍骨料对高温热处理后炭砖显微结构、微孔结构和性能的影响.结果表明:通过真空浸渍氧化铝方法,氧化铝填充进电煅煤骨料的开口气孔和裂缝中,使骨料更加致密.将浸渍骨料引入到炭砖中,炭砖经不同温度处理后的性能得到明显改善,如经1400℃处理后炭砖的耐压强度提高近50%,平均孔径降低至73 nm,<1μm孔容积率达到80%左右.炭砖性能的改善主要与引入更加致密的浸渍骨料和形成更多的原位陶瓷相有关. 相似文献
2.
针对传统的卷积神经网络(CNN)不能直接处理点云数据,需先将点云数据转换为多视图或者体素化网格,导致过程复杂且点云识别精度低的问题,提出一种新型的点云分类与分割网络Linked-Spider CNN。首先,在Spider CNN基础上通过增加Spider卷积层数以获取点云深层次特征;其次,引入残差网络的思想在每层Spider卷积增加短连接构成残差块;然后,将每层残差块的输出特征进行拼接融合形成点云特征;最后,使用三层全连接层对点云特征进行分类或者利用多层卷积层对点云特征进行分割。在ModelNet40和ShapeNet Parts数据集上将所提网络与PointNet、PointNet++和Spider CNN等网络进行对比实验,实验结果表明,所提网络可以提高点云的分类精度和分割效果,说明该网络具有更快的收敛速度和更强的鲁棒性。 相似文献
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X-Y定位平台属于强耦合非线性系统,且由于结构复杂性及外界干扰,当前测量水平难以获得其精确的数学模型,提出基于自适应神经网络的PID控制策略。考虑到X-Y定位平台系统精确的数学模型难以获得,利用神经网络良好的学习能力来逼近系统未知非线性模型,设计神经网络控制器;为了保证神经网络在学习的初期阶段的控制精度,设计PID控制器来进行辅助补偿控制;为加快学习速度,提高运动控制的实时性,设计变学习率的优化算法来实现神经网络权值的在线调整。试验结果验证了所提控制方法的有效性。 相似文献
10.