基于改进MobileFaceNet的人脸识别方法北大核心

针对目前大多数人脸识别算法参数多、计算量大,难以部署到移动端和嵌入式设备中的问题,提出了一种基于改进MobileFaceNet的人脸识别方法。通过对MobileFaceNet模型结构的调整,将bottleneck模块优化为sandglass模块,改良深度卷积和逐点卷积的相对位置,适当增大sandglass模块的输出通道数,从而减少特征压缩时的信息丢失,增强人脸空间特征的提取。实验结果表明:改进后的方法在LFW测试数据集上准确率达99.15%,模型大小和计算量分别仅为原算法的61%和45%,验证了所提方法的有效性。     

煤矿水仓清理新工艺

通过调研现场情况以及检测煤泥特性，探寻一种实用性强、方法简单的新工艺来替代劳累的人工和繁琐的机械清淤，解决现实问题。针对实际情况开发清仓新工艺，介绍了该工艺的技术路线选择、设计依据以及实际应用效果。该新工艺具有降低清仓时间、减轻工人劳动强度、设备操作简单、实用性强等特点。     

磨尾滚筒筛排渣系统改造经验

多数球磨机在磨尾都有一个滚筒筛，用于对磨内排出的碎球碎段进行分离，如果碎球碎段得不到分离对水泥工艺系统危害非常大。然而实际生产中，磨尾滚筒筛的分离效果并不好，物料中混入的碎球碎段会对设备造成损害，排渣中混入的水泥又会对环境造成污染。为此，利用自制的分离斜槽对滚筒筛系统进行优化改造，提高其分离能力，从而进一步实现提产降耗。     

聚合物对旋流器内油滴聚结与分离效率的影响

为了研究聚合物对水力旋流器内油滴聚结与分离效率的影响规律,以螺旋导流内锥式旋流器为研究对象,利用群体平衡模型(PBM)方法对不合聚与含聚0.5‰工况下油水两相在旋流器内的速度场、黏度场、油滴聚结、运移特性及分离效率进行数值分析,并通过实验验证.结果 表明:聚合物的加入增大了水相黏度,使油滴在旋流器内最大停留时间与轴向运动距离增加,增加了油滴碰撞聚结的机会,但降低轴心处油滴向上运动的轴向速度,使油滴无法快速从溢流口流出,最终从底流口流出,增加油水分离的难度.与不合聚时相比,含聚0.5‰工况下,轴心处的油滴粒径与含油体积分数较高,但简化分离效率由99.79％降低至94.72％.通过马尔文粒度仪对两种工况下入口与出口的油滴粒径进行测试,含聚0.5‰时溢流与底流口油滴粒径高于不合聚时,验证了模拟的准确性.     

不同安装角度对重介质旋流器内流场的分析研究

由于影响重介质旋流器流场的几何参数较多,针对性地研究不同旋流器安装角度对重介质旋流器流场的影响,进而降低煤炭运输和处理灰分的生产成本,实现煤炭的清洁,从而提高煤炭的质量.     

国内某铜矿钼精选作业CCF浮选柱的应用研究

针对国内某铜矿铜钼分离作业中钼的选矿指标较差的问题,在原矿性质和问题分析的基础上,利用CCF型逆流充气式浮选柱替代原矮柱式浮选槽,同时优化了作业流程、工艺参数和药剂制度,确定了浮选柱的最佳条件参数.生产中利用2台CCF浮选柱替代4台矮柱浮选槽,获得了品位为46.82％、回收率为72.75％ 的钼精矿,实现了增产增效的目的.     

一种商用车MT变速箱简易推式分离机构设计

为了提升大型载货车、专用车用变速箱分离机构分离性能,满足大离合器盘分离需求,设计出一种分离机构.该机构通过机械原理实现放大输入端推力来满足离合器摩擦片分离.该分离机构结构简单、成本低廉,值得推广.     

基于Q-learning模型的智能化放顶煤控制策略

传统的综放工作面放顶煤控制存在顶煤采出率低、出煤含矸率高等问题,而现有智能决策方法又存在建模困难、学习样本难以获取等障碍。针对上述问题,在液压支架放煤口动作决策过程中引入强化学习思想,提出一种基于Q-learning模型的智能化放顶煤控制策略。以最大化放煤效益为主要目标,结合顶煤放出体实时状态特征及顶煤动态赋存状态,采用基于Q-learning的放顶煤动态决策算法,在线生成多放煤口实时动作策略,优化多放煤口群组协同放煤过程,合理平衡顶煤采出率、出煤含矸率的关系。仿真和对比分析结果表明,该控制策略的顶煤平均采出率为91.24%,比传统"见矸关窗"的放煤方法提高约15.8%;平均全局奖赏值为685,比传统放煤方法提高约11.2%。该控制策略可显著减少混矸、夹矸等现象对放煤过程的影响,提高顶煤放出效益,减少煤炭资源浪费。     

气动弹片对垂直轴风力机性能影响研究

片对垂直轴风力机气动性能的影响并分析了其流动机理。结果表明：气动弹片在高尖速比下可显著抑制流动分离并改善其动态失速特性，功率系数得到极大提升；切向力和转矩系数在气动弹片作用相位角范围内，均有一定提高，而在其它相位角内，风力机性能不受影响。