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1.
边界识别是位场数据解释中一项重要任务,可用于资源探测等领域,是目前研究的热点问题之一。对于深部异常体目标,采用传统的边界识别方法易出现模糊、发散、变形等问题,而改进的方法大多采用高阶导数,虽然能够很好地识别出深部异常体边界,但是计算复杂,易受噪声干扰。为了改善以上问题,提出了一种稳定的快速边界识别方法,仅利用符号函数和重磁垂直导数数据,即可均衡识别不同深度的目标,且避免了高阶导数的计算。通过理论模型的实验与对比,验证了方法的便捷性、有效性、抗斜磁化能力以及抗噪能力。同时,应用实测数据验证了方法在复杂重磁环境下,能够准确清晰地分辨出异常体,可节约相关研究人员的大量时间与精力,具有很好地应用前景。 相似文献
2.
为了得到螺杆泵转子直径与定子导程对泵性能的影响规律,基于Pumplinx软件对橡胶定子单头单螺杆泵进行非稳态数值计算求解,在此基础上探究了不同压差条件下无量纲参数T/D对螺杆泵流量、水力效率以及轴向力的影响进行分析并基于此进行性能优化。结果显示,随着T/D的增大,泵流量增加,轴向力基本保持不变,而水力效率先增大后减小,其最优值出现在T/D=4.5时;螺杆泵定子转子啮合区域的泄漏较为明显,且随着T/D的增大泄漏量增多。因此为了得到更高的效率,T/D宜优化至4.5;为了得到更大流量的同时不牺牲效率,T/D宜优化至5.4。此外,数值计算与试验结果较为一致,偏差不超过3.5%,表明该螺杆泵仿真方法具有参考价值。 相似文献
3.
为完善云服务平台产品设计知识发现系统,同时进一步提升需求与服务的匹配效率,提出一种基于转换器的双向编码表征(BERT)和随机Lasso的产品关键设计特征识别方法.首先,实验采用真实产品用户反馈数据集并对其进行人工标注,以BERT预训练语言模型为基础,建立输出层以训练设计领域命名实体识别模型,实现对显性设计特征的自动识别.实验表明,所提方法可以实现较好的性能,精确率、召回率、F1分数分别为90.55%、97.16% 和93.68%.同时,提出一种知识迁移思想,在当前大数据环境下,利用随机Lasso算法挖掘其中蕴含的关键设计特征并加以重用,实现了对隐性设计特征的精确定位. 相似文献
4.
5.
拉臂机构作为拉臂式垃圾车的关键部位,直接决定整车的可靠运行与人员操作体验,文中在分析拉臂机构的力学特性基础上,计算出在装卸工况下的载荷,利用有限元分析软件,对拉臂机构关键部位进行静态有限元分析与模态分析,分析结果表明拉臂机构符合动态性能要求,但其工作时强度不足,需对此进行结构优化。通过对拉臂机构进行局部修改,采取必要的辅助措施,使其达到符合静态性能要求的目的。在满足拉臂机构静动态性能要求上,装箱工况最大应力降低了23.3%,卸箱工况最大应力降低了24.9%,较好地达到了提高拉臂机构安全性能的目的。 相似文献
6.
针对泵站普遍因存在供需不平衡、管理差等而造成大量能源浪费的问题,对泵站系统扬程、效率偏差情况进行分析,明确了系统供需间的差异情况,利用灰色关联度法,对泵站目标电耗的影响因素进行关联度分析,确定了扬程、效率、流量3个影响因素关联度大小。建立以单位产量电耗最小为目标函数的优化调度模型,并结合泵站实际情况,运用人工蜂群算法(Artificial Bee Colony,ABC)进行寻优计算,得出运行优化方案,得到系统在不同流量、扬程需求下的最佳开机台数及调速比,表明了ABC算法在泵站优化的实用价值。 相似文献
7.
8.
船用汽轮机后汽缸下半铸件结构复杂,质量要求高,有较高的生产难度。采用ProCAST铸造模拟软件计算铸件模数,根据模数计算设置冒口;模拟浇注过程,确保充型过程快速平稳;对铸件凝固过程模拟优化,实现顺序凝固,保证了铸件致密度。 相似文献
9.
为了提高渐开线齿廓谐波齿轮的啮合性能,利用柔轮装配变形的包络精确算法获得了设计截面内共轭齿廓离散点,基于渐开线特征对共轭齿廓离散点拟合,得出刚轮渐开线齿廓.考虑柔轮锥度变形的影响,建立了侧隙优化控制模型,对不同径向位移下柔轮截面的变位系数进行了优化.部分柔轮截面在减小齿廓工作段高的基础上再选择合理变位系数,设计出满足空间啮合要求的渐开线齿廓谐波齿轮,并通过运动仿真分析对设计结果进行了验证.结果表明,相对于设计截面,最大径向位移增大的截面通过减小变位系数可避免干涉,最大径向位移减小的截面通过增大变位系数可获得良好啮合性能;变位系数调整量与该截面至设计截面间的距离成近似线性关系.对最大径向位移减小幅度较大而引起干涉的柔轮后端截面,需减小柔轮齿高并合理改变变位系数,才可获得良好的啮合性能.相比平面齿廓,所设计的空间齿廓能增大啮合区间和齿廓接触面积,较大幅度提升传动性能. 相似文献
10.
针对单一彩色相机对低辨识度目标识别准确率低的问题,提出了一种利用彩色相机和红外热成像仪同时检测自动驾驶目标的方案。为了同时提取彩色图像的颜色特征与红外图像的温度特征,在单模态YOLOv3网络基础上改进网络结构得到双模态YOLOv3神经网络,并设计四种特征融合对比实验以确定最佳融合方案;建立双模态数据集同步采集系统,采集彩色图像与红外图像对并用于双模态网络的训练与测试;使用未经网络训练的验证集得到4种双模态特征融合模型的平均精度值与损失值。实验结果表明,在训练30次后,该双模态网络模型的平均精度值最高可达59.42%。 相似文献