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1.
摘要:旋转电极电渣重熔通过改变结晶器内熔体的流动和传热规律,增强了渣池与电极间的对流换热,在提高电极熔化速率和生产效率方面具有巨大潜力。提出了电渣重熔过程电极熔化速率的求解方法,并考虑了电极旋转时的强制对流,基于多物理场耦合模型预测了电极直径、转速对电极熔化速率的影响规律。结果表明,随着转速提高,金属液滴由从电极中心滴落向电极边缘滴落转变,高温区由渣池外侧向渣池中心移动。当转速从0增大至90r/min,55mm直径电极的熔化速率从7.90g/s增大至9.68g/s,对比固定电极,转速为90r/min时,生产效率最多提高了22.5%;进一步增大转速,电极熔化速率反而减小。存在一个最佳转速可使熔化速率达到最大,且该最佳转速随着电极直径的增大而减小。  相似文献   
2.
综述了单细胞单粒子微束的发展及其在放射生物学方面的应用现状。通过准直或聚焦方式,可以将加速器粒子束流在空气中的束斑限定到微米或亚微米大小,而聚焦微束因其更高的空间分辨率和更快的电磁扫描照射速度成为发展主流;借助于先进的荧光显微镜及微速成像技术,当前的粒子微束能够对活细胞辐射诱导DNA损伤的早期响应进行在线可视化观测。微束对单个细胞或亚细胞结构进行精准定量和定位照射的特点,使其成为低剂量效应、辐射诱导旁效应以及亚细胞结构辐射敏感性研究的重要实验工具,正逐步将其应用从细胞培养模型拓展到更为复杂的组织或体内模型,用于研究受照生物样品辐射响应的空间和时间演化规律。  相似文献   
3.
This paper plans to develop an intelligent super resolution model with the linkage of Wavelet lifting scheme and Deep learning algorithm. Before initiating the resolution procedure, the entire HR images are converted into Low Resolution (LR) images using bicubic interpolation-based downsampling and upsampling. Further, the Wavelet lifting scheme helps to generate the four subbands of each image like LR wavelet Sub-Bands for LR images, and High Resolution (HR) wavelet Sub-Bands for HR images. The residual image is generated by taking the difference between the LR wavelet Sub-Bands and HR wavelet Sub-Bands images. The proposed model involves two main phases: Training phase and Testing. The training phase trains the residual image of all images by Deep Convolutional Neural Network with LR wavelet Sub-Bands as input and residual image as target. On the other hand, in testing phase, the LR wavelet Sub-Bands query image is subjected to Deep Convolutional Neural Network, which outputs the concerned residual image. This generated residual image is summed with LR wavelet Sub-Bands image, followed by inverse wavelet lifting scheme to obtain the final super resolution image. The main contribution of this paper is to improve the conventional Deep Convolutional Neural Network by optimizing the number of hidden layer, and hidden neurons using modified Whale Optimization Algorithm called Average Fitness Enabled Whale Optimization Algorithm by considering the objective of maximizing the Peak Signal-to-Noise Ratio. Finally, the proposed method achieves an improved quality of the results which is comparable the existing models.  相似文献   
4.
王庆乙 《矿产勘查》2022,13(9):1318-1321
广域电磁法与其他人工场源电磁法相比较,其显著特点是近区分辨率反常的低于远区分辨率。本文对此进行了研究,是由于其感应测深的幅值受几何测深幅值控制所致。本文进一步对广域电磁法近区高分辨率的探讨,研究了近区电场虚分量多项式的作用,发现电场虚分量第三项具有高分辨率因子的存在。据此,推导出广域电磁法近区高分辨率的解析表达式。本文的结果,可使广域电磁法无需广域探测,只需在近区探测,不仅施工方便、合理和信噪比高,而且能比远区和过渡区获得更大的探测深度,更精细的分层能力,以此更灵敏发现良导金属矿体。  相似文献   
5.
最小二乘逆时偏移(LSRTM)是一种高分辨率和振幅相对保真的地震成像方法,但是该方法往往需要迭代近十次,而每次迭代大约需要两次所有炮逆时偏移(RTM)的计算成本,因此计算量非常大。文中应用深度学习领域中的自适应矩估计方法提高LSRTM的计算效率:每次迭代只采用部分共炮点道集计算梯度,利用动量法对梯度进行修正;考虑梯度的非稳态性,通过均方根传播算法消除照明不足带来的影响。自适应矩估计方法结合了这两种方法的优点,不仅降低了每次迭代的计算量,而且提高了迭代收敛的速度。该方法易于实现、计算效率高、占用内存小,是一种快速有效的梯度预条件方法。自适应矩估计方法不仅可以直接用于LSRTM,也可应用于炮编码的LSRTM。SEG/EAGE盐丘模型数值试验表明,自适应矩估计方法仅需两倍的RTM计算成本就能够获得高精度、高分辨率的成像结果。计算效率的大幅度提升有助于将LSRTM方法推广应用于实际地震数据处理。  相似文献   
6.
不透水面作为监测城市生态环境的重要指标,其信息提取具有重要意义。由于城市地表的复杂性及细化的城市管理需要,急需提取高精度的城市不透水面。但是基于传统方法提取高精度的城市不透水面面临巨大困难。而深度学习方法因其自动化提取影像特征的特点逐渐成为遥感影像地物提取的新兴方法。基于此,采用多尺度特征融合的U-Net深度学习方法以提升语义分割精度,开展高分辨率遥感影像不透水面的精确提取研究。模型引入残差模块代替普通卷积以加深网络,提取更多影像特征;加入金字塔池化模块增强网络对复杂场景的解析能力;利用跳跃连接方式融合不同尺度特征,有利于恢复空间信息。以广州市航摄正射影像为数据源,通过卷积神经网络将遥感影像分割为背景、其他、植被、道路和房屋5种地物类型,将其与人工目视解译的地面真值进行验证,最终提取研究区域不透水面。实验证明:多尺度特征融合的U-Net模型总体精度和Kappa系数分别为87.596% 和0.82。在定性与定量两个方面均优于传统的监督分类法、面向对象分类法和经典U-Net模型法。结果表明:该模型利用多维度影像特征信息,有效提升了复杂场景图像的分割精度,分割效果好,适用于高分辨率遥感影像不透水面提取,该研究成果可为城市环境监测提供数据支撑。  相似文献   
7.
基于深度学习的图像超分辨率算法通常采用递归的方式或参数共享的策略来减少网络参数,这将增加网络的深度,使得运行网络花费大量的时间,从而很难将模型部署到现实生活中。为了解决上述问题,本文设计一种轻量级超分辨率网络,对中间特征的关联性及重要性进行学习,且在重建部分结合高分辨率图像的特征信息。首先,引入层间注意力模块,通过考虑层与层之间的相关性,自适应地分配重要层次特征的权重。其次,使用增强重建模块提取高分辨率图像中更精细的特征信息,以此得到更加清晰的重建图片。通过大量的对比实验表明,本文设计的网络与其他轻量级模型相比,有更小的网络参数量,并且在重建精度和视觉效果上都有一定的提升。  相似文献   
8.
杨林  程友峰  廖成  丁霄 《微波学报》2022,38(3):20-26
基于自适应稀疏阵的结构,提出了一种具有宽视角与稳定扫描波束分辨率性能的相控阵天线。阵列单元是可以在相同谐振频率下实现TM;和TM;两种模式共同工作的单激励圆环贴片天线,其具有140°的半功率波束宽度,这种宽波束辐射效果能够较好地拓展相控阵天线的扫描范围。基于此单元构建了一个35元线阵,对其波束扫描分析发现在限定增益波动小于2 dB的条件下阵列扫描范围可以达到-70°~+70°,但主瓣波束宽度随着扫描角度的增加而增大。为解决这个问题,引入了自适应稀疏阵的概念,并采用基于互耦补偿矩阵的迭代快速傅里叶变换(Iterative Fast Fourier Transform,IFFT)技术进行自适应稀疏阵的优化设计。结果表明,所提出的基于自适应稀疏阵结构的35单元相控阵天线在-60°~+60°扫描范围内增益波动始终小于1.5 dB,波束宽度波动小于1°,且峰值旁瓣电平基本保持在-20 dB以下。相较于均匀周期阵列,所提出的自适应稀疏相控阵天线能够在实现低旁瓣宽视角扫描的同时,有效提高天线在宽角度范围内扫描波束分辨率的稳定性。  相似文献   
9.
针对由于人脸姿势、光照不均、拍摄环境、拍摄设备等内外部因素造成图像分辨率低的问题,提出融合注意力机制的高分辨人脸识别图像重建模型。首先以低分辨率人脸图像对作为两个生成器输入,通过残差块和注意力模块堆叠网络提取人脸特征信息,进而生成高分辨率人脸图像。训练中使用一个鉴别器来监督两个生成器的训练过程。利用Adam算法对鉴别器、生成器以及对抗损失函数进行迭代优化来提升网络模型性能。模型在CASIA-WebFace数据集上进行训练,在CASIA-WebFace、CelebA、LFW数据集上进行测试。实验表明,注意力模块可有效弥补浅层卷积神经网络提取特征时因偏向局部关系建模而缺乏对全局信息学习的不足,能学习利于重建高分辨率图像的特征信息。本模型重建人脸有较好的视觉效果,并且具有保留人脸身份信息的特性。   相似文献   
10.
本文针对机载气象雷达前视快速扫描下的多普勒模糊问题,提出了两种多普勒解模糊算法:基于改进方位向波束形成算法和基于阻塞矩阵算法。基于改进方位向波束形成算法在传统的Capon波束形成的基础上,利用空间谱积分的方法对非期望信号协方差矩阵进行重构和对导向矢量进行估计,进一步提高了算法的鲁棒性,降低方位角估计误差;基于阻塞矩阵算法需要估计导向矢量,并利用导向矢量计算阻塞矩阵,将接收信号进行多普勒模糊相消预处理,阻塞每个多普勒频点的模糊多普勒分量,以达到解模糊的目的。通过仿真实验证明,两种方法均可以有效地恢复信号的多普勒信息,其中基于阻塞矩阵算法与基于改进方位向波束形成算法相比,有更优良的性能,并有更小的运算量。  相似文献   
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