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1.
2.
为了实现高铁架桥施工特种装备施工过程中的实时监控以及智能运维,以DYJ900高铁运架一体机为研究对象,采用LabVIEW与VRML(虚拟现实模型语言)文件联合仿真方法,开发了DYJ900运架一体机在运行工程中的运动虚拟仿真系统,实现了DYJ900运架一体机实体(物理空间)和系统(虚拟空间)之间的数据和信息交换等功能.另外,针对所开发系统的核心功能,比如提梁过程中的提升操作仿真,进行了试验设计和试验平台搭建,进而对开发的运行仿真系统功能进行了验证.此研究对高铁施工重型装备的智能化运行、监控、管理和维护等有积极意义. 相似文献
3.
我们整个的项目是围绕着倡节能,促环保进行的,将节能环保与现代技术相连接。拯救地球、保护环境、节约能源,是我们共同的责任。该平台可以清楚的看见个人或集体使用水电量的多少与变化,还可以通过记录将个人的使用与官方平均数据相比较,从而根据此来设置一些等级和奖励,来激励学生时刻节约资源的行动。我们进行了生态学,物理学,心理学等方面的了解和探究,但在网络平台搭建的过程中遇到了很棘手的问题,在IC卡的制作方面我们的能力和条件还不足以满足IC卡的制作,经过探讨我们转换思路使问题得到了比较好的解决。最后我们进行了项目的宣传工作,该项目取得了阶段性的良好进展。 相似文献
4.
针对工业生产领域有线设备检测光功率的不便,从应用角度出发,提出一种基于LORATM调制的低功耗光功率检测标签设计。无线低功耗光功率检测标签由光传感器、低功耗处理器、LORATM调制解调器和锂电池组成,光传感器将光强转换为大小变化的电流,通过对电容充放电和单稳态触发器,产生频率变化的脉冲信号,低功耗处理器在固定时长窗口下检测脉冲个数从而获得光功率,并通过LORATM调制将数据发送至手持PAD进行数据展示。实验证明:本设计系统稳定,检测精度高,待机电流低至0.2mA。 相似文献
5.
该文提出了一种基于模态局部化现象来检测外部质量扰动的可调式压电驱动谐振质量传感器,质量传感器的检测结构由两个不同长度的悬臂梁通过机械耦合梁连接。首先利用哈密顿原理对压电驱动下的非对称谐振元件进行理论建模,采用伽辽金方法求解,得到前两阶模态下的振动特性;理论求解所得固有频率与COMSOL仿真分析、实验数据基本一致。实验研究表明,无调谐质量的谐振器检测范围为2~10 mg,添加调谐质量后的谐振器检测范围提高至1~13 mg,质量检测的分辨率也得到优化。此外,对传感器的结构进行非线性分析研究发现,超谐振动下的谐振器检测灵敏度提升了80%,这为非线性谐振传感器的设计提供了基础。 相似文献
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7.
利用水力空化过程产生局部的高温、高压、高射流以及强大的剪切力等极端化学物理条件改质处理沙特重质原油,试验结果表明:沙特重质原油经过水力空化改质后粘度由13.61降低至7.22mm2/s,残碳由7.16%降低至6.48%,实沸点蒸馏后减压渣油降低1个百分点。进一步采用APPI FT-IR MS、XRD、FT-IR、SEM和粒度分布等技术研究了水力空化改质对沙重原油分子组成,沥青质团聚体微晶结构、沥青质胶束粒径分布、沥青质官能团、沥青质形貌等方面的影响,从分子角度阐述空化改质重油的机理。研究结果表明:水力空化改质后沙重原油分子量分布、芳烃类化合物缔合作用变小;沥青质对低DBE化合物吸附性能降低;沥青质团聚体微晶结构更加松散;沥青质胶束粒度分布降低;沥青质分子相互团聚作用力减弱。进一步考察了水力空化改质前后减压渣油延迟焦化性能,改质处理后焦炭产率降低1.85个百分点,液体收率和气体产率分别增加1.52和0.33个百分点,水力空化改质对沥青质性质、结构特点的改善能够有效的提高其加工性能。 相似文献
8.
为分析地表径流速度对城市内涝的影响,采用一维地下排水管网与二维城区地形的动态耦合模型,选取大连市某排水区块作为研究区域,设置4种地表径流速度10种设计降雨场景,模拟分析在不同重现期设计降雨及不同地表径流速度下研究区的内涝积水特性。结果表明:随着地表径流速度降低,管道排水压力变小,管道排水达标率最高可提升48.05%,且降雨重现期越短,地表径流流速对管道排水压力的削减效果越明显;地表径流流速对检查井溢流量影响显著,随着地表径流速度降低,检查井溢流量峰值最高可减小2 750 m~3,峰现时间最长可滞后56 min,同时随着降雨重现期增长,地表径流流速对检查井溢流量的削减效果减弱;研究区低、高风险区淹没面积随地表径流速度降低,最高可分别减小1.64万、8.37万m~2,但中风险区淹没面积变化反复。 相似文献
9.
采用双模态联合表征学习方法识别作物病害 总被引:1,自引:1,他引:0
基于深度卷积神经网络的视觉识别方法在病害诊断中表现出色,逐渐成为了研究热点。但是,基于深度卷积神经网络建立的视觉识别模型通常只利用了图像模态的数据,导致模型的识别准确率和鲁棒性,都依赖训练数据集的规模和标注的质量。构建开放环境下大规模的病害数据集并完成高质量的标注,通常需要付出巨大的经济和技术代价,限制了基于深度卷积神经网络的视觉识别方法在实际应用中的推广。该研究提出了一种基于图像与文本双模态联合表征学习的开放环境下作物病害识别模型(bimodalNet)。该模型在病害图像模态的基础上,进行了病害文本模态信息的嵌入,利用两种模态病害信息间的相关性和互补性,实现了病害特征的联合表征学习。最终bimodalNet在较小的数据集上取得了优于单纯的图像模态模型和文本模态模型的效果,最优模型组合在测试集的准确率、精确率、灵敏度、特异性和F1值分别为99.47%、98.51%、98.61%、99.68%和98.51%。该研究证明了利用病害图像和病害文本的双模态表征学习是解决开放环境下作物病害识别的有效方法。 相似文献