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1.
为了获得高质量的层状金属复合材料,依据双辊薄带复合铸轧技术,探究工艺参数间的耦合作用对复合铸轧的影响。采用有限元软件构建了铜和铝的固-液复合铸轧仿真模型,基于该模型,研究了铝板出口厚度、轧制速度、熔池高度、铜带厚度和浇注温度对Kiss点高度的影响,并对正交试验得到的Kiss点高度进行极差分析,得到了铝板出口厚度、轧制速度和铜带厚度3个强耦合参数,给出了这3个参数两两耦合下耦合强度的变化规律。铝板出口厚度和铜带厚度、铜带厚度和轧制速度对Kiss点高度的耦合影响随参数值的增大其效果逐渐减弱,铝板出口厚度和轧制速度对Kiss点高度的耦合影响随参数值的增大其效果逐渐增强。同时,利用复合铸轧熔池物理场的变化,分析了产生耦合的原因。 相似文献
2.
利用超声浸渍法分别制备了MnOx/TiO2和CeOx-MnOx/TiO2低温选择性催化还原(SCR)脱硝催化剂,并对其进行了SEM、EDS、BET及XPS等表征,在此基础上,研究了催化剂的低温SCR脱硝性能,重点考察了Mn负载量及Ce/Mn摩尔比对催化剂性能的影响,结果表明:当Mn负载量为15%时,催化剂具有较高的催化活性;Ce的掺杂有利于催化剂催化活性的提升,当Ce/Mn=0.8时,其催化活性最高,在180℃时达到了97.86%。另外,Ce的掺杂有利于提升催化剂的抗硫抗水特性,但仍有待进一步提升。 相似文献
3.
4.
5.
为提高取水预测数据的准确性,针对现有部分取水数据异常且难以进行人工判别的问题,提出一种基于ARIMA模型与3σ 准则的取水异常检测方法.分析每个取水点每年的日取水量的时间序列数据,使用时间序列的ARIMA模型和高斯分布的3σ 准则判断日取水量是否为异常值;通过时间序列分解算法分析异常值附近取水点的趋势,判断异常值附近是否存在其他未检测出的异常值,给出异常值的参考修正值.对所提模型在带异常标签的通用时间序列数据集上进行实验,通过评价指标混淆矩阵验证模型可行性,并将模型在真实水利部门取水数据集上进行实验,结果表明:模型可有效检测取水数据中的异常值并修正其值,对取水异常的原因进行分析有助于改进取用水的采集方法,提高取水监测数据的质量. 相似文献
6.
7.
针对当前基于双目视觉的道路环境分析实时性差、检测不准确等问题,提出了一种改进V视差法的道路区域检测算法。该算法首先对原始图片进行车道线检测确定道路消失点,从而确定图像的感兴趣区域。然后,使用极大最小值约束获取V视差图中的斜线,从而提取道路区域。实验结果表明,由于该方法在确定感兴趣区域后计算原始视差图,因此,速度提高了29.71%,且相对于传统V视差法,算法更好地实现了路面分割;同时,障碍物检测的精确率和召回率两个指标分别提高了2.165%和4.837%。基于该算法具有良好的准确性和实时性,能有效识别道路中的障碍物,因此,可以为车辆提供可行驶区域以及为驾驶员提供辅助作用。 相似文献
8.
地震波阻抗反演是储层预测研究的一种重要手段,线性地震波阻抗反演方法求解精度依赖于初始地质模型,而完全非线性方法可望得到高精度求解结果。有鉴于此,首先利用全卷积神经网络、因果卷积、膨胀卷积和残差块构建一个时域卷积神经网络(TCN),以建立地震数据与波阻抗之间的非线性映射关系;然后通过该网络对样本进行训练得到反演映射模型,进一步将地震数据输入该模型得到地震波阻抗。正演数据及实际数据测试结果表明,所提方法实现了地震数据到地震波阻抗间的映射,为地震波阻抗反演提供了具有并行计算能力和自适应结构的智能化方法,并在港2025区块砂泥岩储层预测中得到成功应用。 相似文献
9.
不平衡数据分类是机器学习领域的重要研究内容,但现有的不平衡分类算法通常针对不平衡二分类问题,关于不平衡多分类的研究相对较少。然而实际应用中的数据集通常具有多类别且数据分布具有不平衡性,而类别的多样性进一步加剧了不平衡数据的分类难度,因此不平衡多分类问题已经成为亟待解决的研究课题。针对近年来提出的不平衡多分类算法展开综述,根据是否采用分解策略把不平衡多分类算法分为分解方法和即席方法,并进一步将分解方法按照分解策略的不同划分为“一对一(OVO)”架构和“一对多(OVA)”架构,将即席方法按照处理技术的不同分为数据级方法、算法级方法、代价敏感方法、集成方法和基于深度网络的方法。系统阐述各类方法的优缺点及其代表性算法,总结概括不平衡多分类方法的评价指标,并通过实验深入分析代表性方法的性能,讨论了不平衡多分类的未来发展方向。 相似文献
10.
近年来,基于Anchor-free的多目标跟踪算法以其精度高、速度快、超参数少的特点被广泛研究。但是,实际场景中的目标遮挡使得此类算法仍然面临挑战,这类算法会对遮挡后重新出现的目标的身份信息进行错误切换。针对以上问题,提出了一种基于改进的Transformer加Anchor-free网络的多目标跟踪算法(Transformer-Anchor-free-MOT,TransAnfMOT),该算法通过跨层特征融合(Cross-Layer Feature Fusion, CFF)和注意力机制(Convolutional Block Attention Module, CBAM)对RGB图像和Depth图像进行融合,提升融合的RGB-D图像的特征质量,从而提高遮挡判断任务的精度。另外,设置了被遮挡目标的搜索区域,并利用外观特征距离方法赋予遮挡后重新出现的目标之前的身份信息,减少目标身份信息切换错误。实验结果表明,提出的算法在3个不同的场景下实现了比较有竞争力的结果,有效提升了多目标跟踪算法的准确性和稳定性。 相似文献