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针对当前电网三维建模中易出现模型错误且与标准存在差异等问题,提出了一种基于GIM技术和YOLOv3深度网络的三维电网建模及校验方法.该方法基于GIM技术来构建电网的三维模型,并利用YOLOv3深度网络对其电气设备类型加以检测.同时根据设定的校验规则对电气距离进行安全校验,从而保证电网三维模型的真实性与安全性.基于新建220 kV变电站数据对所提方法进行的实验分析结果表明,所得变电站三维模型能够呈现各类参数,校验结果的准确率、召回率和F1值分别为92.48%、96.71%及94.55%,能够满足实际应用需求. 相似文献
453.
常亮 《中国石油和化工标准与质量》2023,(16):46-48
BDO由1,4丁炔二醇经两段加氢工艺生成,甲醛溶液与乙炔气在铜系催化剂的作用下制得1,4丁炔二醇溶液,该溶液先后经精馏提纯及脱离子系统得到软化1,4丁炔二醇溶液,为加氢工艺提供原料。两段加氢工艺分别为低压加氢和高压加氢,低压加氢工艺操作压力为2.0MPa,高压加氢工艺操作压力为2 0M P a,所使用的催化剂均含有金属镍,低压加氢催化剂中的镍含量远高于高压加氢。低压加氢反应中约9 9.5%的1, 4丁炔二醇转化为BDO,转化率极高,剩余约5%的1, 4丁炔二醇继续经高压加氢工艺转生成BDO。因低高压加氢反应浓度的限制和副反应问题,所生成的BDO浓度约为3 7%, BDO的精馏提纯显得尤为重要,先后经脱水系统、脱渣系统后最终制得纯度> 99.5%的BDO溶液。 相似文献
454.
常亮 《中国石油和化工标准与质量》2019,(16):61-62
石油工程项目建设是一项高风险的劳动密集型产业,石油工程项目建造过程中涉及了设备维修、电机作业等多个领域,由于石油工程在建设过程中受到空间因素、挖掘作业、高空作业、危险品因素、陆上交通运输等多种因素影响,导致其在建设过程中具有较高的风险,在石油工程项目建设过程中承包商发挥出了非常重要的作用,不断加强对石油工程建设过程中承包商的管理,有效提升承包商管理水平,能够有效避免在石油工程项目建设过程中出现人员伤亡现象。本文主要针对目前石油工程建造承包商HSE管理现状进行分析,并在此基础上提出了相应的承包商HSE管理思路。 相似文献
455.
456.
高分子材料产业是建设高端制造强国的关键支撑,也是推动国民经济可持续增长的重要驱动力。中国式现代化背景下,推进高分子材料产业高质量发展,是保障高分子材料产业链供应链安全稳定、攻克关键核心“卡脖子”技术、促进战略性新兴产业集群发展的重要抓手。现阶段,顶层设计逐步完善、产业规模日益扩大、特色产业集群逐渐形成、产业技术水平不断提升,为高分子材料产业高质量发展奠定扎实基础。面向中国式现代化,我国应从主体培育、创新驱动、数字赋能与要素保障等方面着手,建设高分子材料品牌产业集群、实现高分子材料产业科技自立自强、推动高分子材料产业智能化转型、夯实高分子材料产业发展基础,为高分子材料产业高质量发展赋能。 相似文献
457.
现阶段的机械臂技能传授方法主要通过三维实时重建技术搭建虚拟空间进行模拟训练。然而人与机械臂视角不同,传统视觉信息重建方法由于重建误差大、时间长,而且实验环境苛刻、所需传感器较多等原因,导致机械臂在虚拟空间内习得的技能不能很好地迁移于现实环境。针对以上问题,提出了一种面向机械臂操作的视觉信息实时重建方法。首先,通过Mask-RCNN(Mask-Region Convolutional Neural Network)对实时采集到的RGB图像提取信息;然后,将提取后的RGB图像及其他视觉信息联合编码,并通过ResNet-18将视觉信息映射为机械臂操作空间的三维位置信息;最后,为减小重建误差,提出了一种聚类簇中心距离受限离群值调整方法(CC-DIS),并利用OpenGL(Open Graphics Library)将调整后的位置信息可视化,完成机械臂操作空间三维实时重建。实验结果表明,所提的实时重建方法具有较快的重建速度和较高的重建精度,完成一次三维重建仅需62.92 ms,重建速度高达每秒16帧,重建相对误差约为5.23%,能有效用于机械臂技能传授任务。 相似文献
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地面试验是目前航空结构最重要的一种验证手段,为保障复杂杠杆加载系统在飞机大变形下的安全性,对飞机结构试验系统的虚拟装配技术进行了研究,建立了基于XML的虚拟装配模板,研发了可扩展的试验设备模型库,在CATIA平台下实现了试验加载与支持系统的虚拟装配。提出了一种杠杆加载系统运动平衡方程和迭代求解方法,根据飞机结构仿真变形计算得到各加载步加载设备的空间位置,并采用坐标转换实现加载设备在加载过程中的运动模拟,同时对加载运动过程中多加载通道之间、加载系统与支持系统之间进行碰撞检查。算例表明能够发现碰撞干涉问题,为试验设计与实施提供技术支撑,降低试验风险。 相似文献
460.
在全媒体时代下,基于多模态数据的推荐具有重要意义.本文使用文本、音频、图像3种模态数据进行推荐,通过两个阶段进行张量融合:第1阶段通过3个平行分支对任意两个模式的相关性进行建模和融合,第2阶段再将3个分支的结果进行融合,不仅考虑了两模态之间的局部交互作用,并且消除了模态融合顺序对结果的影响;在推荐模块中,将融合特征通过堆叠降噪自编码器作为协同过滤的辅助特征进行推荐.本文所构建的推荐系统中模态融合与推荐采用端到端的训练过程.同时,为了解决推荐结果中存在的相似度高、多样性差的问题,我们基于二阶段的张量模态融合特征构建相似度矩阵,在已有推荐结果的基础上进一步精化结果,实现快速的多样性推荐.实验证明,基于本文提出的多模态融合特征的推荐模型不仅能够有效地提升推荐性能,并且能够增强推荐结果的多样性. 相似文献