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1.
为研究废石?风砂高浓度充填料浆自流输送管道输送特性,将矿山实际充填管路进行还原,应用FLUENT软件进行输送模拟研究。结果表明:充填料浆在管道的管径方向有明显的速度梯度;随料浆流速的增大,料浆的输送沿程阻力损失基本呈线性增大;质量浓度对管输阻力的影响非常大,在充填料浆质量浓度相差2%左右时,管道单位长度的阻力损失会相差20%~30%。通过对不同骨料比的充填料浆进行数值模拟,可知废石风砂质量比为6:4的浆体稳定性和流动性相对较好,更有利于管道输送。建立了管输阻力新模型,并通过工业试验对模型进行检验,验证了新的管输阻力模型的可靠性,研究结果为该矿选取充填系统的运行参数提供了重要依据。  相似文献   
2.
卢沛  罗向龙  陈健勇  杨智  梁颖宗  陈颖 《化工学报》2021,72(Z1):512-519
针对不同换热设备组合之间以及换热设备在系统中的分布情况进行了研究,建立了高级分析模型,将换热设备与系统的损进一步分割成不可避免性部分和可避免性部分,计算相应的损失和效率,确定换热设备与系统中能量损失的主要部位,并在有机朗肯循环(organic Rankine cycle,ORC)系统试验台中进行验证,为换热设备及其热力系统的运行优化提供科学依据。结果表明,不同的换热面积对换热设备的能效有着非常大的影响,同时常规分析和高级分析提出了不同的系统优化次序。高级分析表明,蒸发器可避免损占蒸发器损的41.2%~60.0%,冷凝器可避免损占冷凝器总损最高可达91%~97%,整个ORC系统有52.5%~66.3%的损可以避免,有很大的改造潜力,且发现不合理设计的管道也会影响ORC系统性能。  相似文献   
3.
考察了中国石油云南石化有限公司汽油加氢装置和轻汽油醚化装置操作工艺对混合汽油产品辛烷值损失的影响,并对操作工艺进行了优化。结果表明:混合汽油辛烷值损失的影响因素为预加氢反应器温度、加氢脱硫反应器入口温度和轻汽油抽出量。在预加氢反应器温度为136 ℃,轻汽油抽出比为0.37,分馏塔回流比为0.50,加氢脱硫反应器入口温度为215 ℃,循环氢流量为82 000 m3/h的优化条件下,混合汽油产品中烯烃、饱和烷烃体积分数损失分别降低了0.1,2.1个百分点,辛烷值损失值由1.4降至0.6。  相似文献   
4.
针对细粒度车型中子车系间识别率低的问题,同时为了增强卷积神经网络的表征能力,提出融合独立组件的残差网络(IC-ResNet)模型。优化ResNet网络,通过改进下采样层,减少特征信息损失,接着使用中心损失函数和Softmax损失函数联合学习策略,增强模型的类内聚性。在卷积层前引入独立组件(IC)层,获得相对独立的神经元,增强网络独立性,提高模型的特征表示能力,从而对细粒度车型实现更准确的分类。仿真实验表明,该模型在Stanford cars-196数据集上的识别准确率达到94.7%,与其他模型相比,实现了最优效果,从而验证了该车型识别模型的有效性。  相似文献   
5.
案件案由是对案件所涉及法律关系性质的描述,科学、完善的案由设置有利于正确适用法律,是人民法院实行案件分类管理的重要途径.案件案由预测技术指基于案件案情的文本描述由计算机自动给出案件所属类别.在案件属性预测研究中,由于低频类别的样本数量较少且难以学习相关特征,因此已有方法在数据处理部分通常会对低频类别样本进行剔除.然而,在案件案由预测问题中,关键的挑战正是如何对属于低频案由的案件做出准确预测.为此,文中提出了一种基于非均衡数据层次学习的案件案由预测方法.在案件案由预测中,根据案由层次结构将案由划分为一级案由和二级案由,二级案由中的大量尾部类别被汇聚成上层样本数较多的大类,进而通过层次学习的方式来实现二级案由的预测,使二级案由有一级案由的信息支撑.最后,引入调整数据不平衡的损失函数来实现案件案由的预测.实验结果表明,所提方法整体优于对比方法,其平均精确率比现有方法提高了4.81%,这表明通过层次学习和引入非均衡数据损失函数能较好地解决案件案由预测问题.  相似文献   
6.
李想  王卫兵  尚学达 《计算机应用》2021,41(6):1647-1651
针对生成式文本摘要应用场景,提出了以Transformer为基础的摘要模型,并在Transformer模型中加入了指针生成(Pointer Generator)网络和覆盖损失(Coverage Loss)进行优化。首先,提出了基于Transformer模型作为基础结构的方法,利用其注意力机制更好地捕捉上下文的语意信息。然后,在模型的损失函数中引入Coverage Loss来惩罚不断出现的重复的词的分布和覆盖范围,从而解决Transformer模型中的注意力机制在生成式任务中出现不断生成同一个词的问题。最后,在模型中加入了Pointer Generator网络,从而允许模型从源文本中复制词用作生成词来解决词表无法覆盖(OOV)的问题。探索了改进后的模型是否减少了不准确的表达以及重复出现相同词的现象是否得以解决。该模型相较于原始的Transformer模型在ROUGE-1评测函数上得分提升了1.98个百分点、ROUGE-2评测函数上得分提升0.95个百分点,在ROUGE-L评测函数上得分提升了2.27个百分点,并提升了摘要结果的可读性及准确性。实验结果表明,Transformer在加入Coverage Loss和Pointer Generator网络后可应用于生成式文本摘要领域。  相似文献   
7.
刘乾  王洪元  曹亮  孙博言  肖宇  张继 《计算机应用》2021,41(12):3596-3601
目前的行人重识别(Re-ID)研究主要集中在短时间情形,即一个人的衣着不太可能发生改变的情况。然而现实中更常见的是长时间的情况,这时一个人有很大的机会更换衣服,Re-ID模型应该考虑这种情况。为此,研究了一种基于联合损失胶囊网络的换衣行人重识别方法。所提方法基于换衣行人重识别胶囊网络ReIDCaps,使用与传统的标量神经元相比包含更多信息的矢量胶囊,用其长度表示行人身份信息,用其方向表示行人衣着信息;采用软嵌入注意力(SEA)防止模型过拟合;使用特征稀疏表示(FSR)机制提取具有判别性的特征;增加标签平滑正则化交叉熵损失与Circle Loss的联合损失以提高模型的泛化能力和鲁棒性。在三个换衣行人重识别数据集Celeb-reID、Celeb-reID-light和NKUP上进行实验,实验结果表明所提方法与目前已有的Re-ID方法相比具有一定优势。  相似文献   
8.
多聚焦图像融合能够融合同一场景下具有不同聚焦部分的一系列图像.为了克服多聚焦图像融合模糊特征提取中存在的不足,提出一种基于U-Net的生成对抗网络模型.首先,生成器采用U-Net和SSE对多聚焦图像的特征进行提取,并完成图像融合;其次,判别器采用卷积层对已知的融合结果和生成器生成的融合图像进行分辨;然后,损失函数采用生成器的对抗损失、映射损失、梯度损失、均方误差损失和判别器对抗损失对生成网络进行参数调节;最后,将生成器、判别器和损失函数组成生成对抗网络模型,并进行实验.Pascal VOC2012数据集作为生成对抗网络的训练集,包括近焦图像、远焦图像、映射图像和融合图像.实验结果证明,该生成对抗网络模型能够有效地提取多聚焦图像中的模糊特征,且融合图像在互信息、相位一致性和感知相似性等方面表现优异.  相似文献   
9.
针对某三缸发动机排气噪声超出目标限值,将声学性能作为评价指标,利用Virtual.Lab声学有限元模块对排气消声器的声学性能进行仿真分析,对比传递损失试验结果对该声学软件的仿真精度作出评价:Virtual.Lab软件在整个频段与试验值较为接近,能准确的反映消声器的声学性能。根据原排气消声器的传递损失分析结果,提出亥姆霍兹共振腔结构及阻抗复合型结构等参数设计的前后端消声器优化方案。最终对优化后的排气消声器进行尾管噪声试验,确认排气噪声达标。  相似文献   
10.
以某污泥干化焚烧处理工程为研究对象,分别建立污泥干化系统、焚烧及余热利用系统和烟气处理系统的能量平衡模型。基于实际运行数据和现场测定数据,确定了运行期间污泥干化焚烧系统中主要的能量损失点,包括干化载气洗涤水热损失、干化机散热损失、焚烧炉及余热利用系统散热损失、烟气洗涤水热损失等。针对系统主要的能量损失点,提出了针对全过程的节能降耗方案。即,首先通过运行参数调节来提高干化机和焚烧及余热利用系统效率从而减少散热损失,再通过余热利用干化载气以及洗涤塔前烟气,从而减少载气洗涤排污热损失和烟气洗涤水热损失。  相似文献   
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