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高压输电线覆冰是电网安全运行管理维护部门关注的重点致灾因子之一,其中覆冰厚度是输电线路风险评估、除冰策略等研究的关键指标。针对现有覆冰厚度提取精度不高、效率低等不足,提出了一种基于激光点云的高压输电线覆冰厚度反演方法,即模型-应力-冰厚法。首先从两期激光点云中精细提取输电线三维空间模型,结合导线参数提取空载输电线水平应力。然后根据状态方程,计算覆冰输电线水平应力。最后综合覆冰输电线三维空间模型和水平应力,计算其综合比载,最终实现覆冰平均厚度快速反演。实验结果表明:该方法能快速实现输电线覆冰厚度反演,覆冰厚度反演误差最大值为0.30 mm,相对误差为6.58%。该研究对高压输电线路覆冰风险监测与评估具有重要的应用价值。 相似文献
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泥沙颗粒的存在会影响灯泡贯流式机组流道内的压力脉动,文中采用Euler模型和RNG k-ε湍流模型对某电站灯泡贯流式机组进行非定常计算,分析泥沙颗粒对压力脉动特性的影响,对比不同泥沙物性参数对压力脉动周期、系数的变化作用,并以导叶和叶片中间截面为例,探究影响湍动能分布的因素。研究表明,压力脉动主要来源于叶片通过频率和尾水低频脉动,叶片通过频率的影响从导叶进口至尾水管处逐渐减弱,而尾水低频脉动的影响从导叶进口至尾水管处逐渐增强。泥沙颗粒的存在,改变了清水条件下压力脉动原有的周期性。在转轮出口和尾水管处,压力脉动系数在时域上会发生剧烈波动,尾水管处尤为严重,在两相流工况(Dp=0.1mm, Cv=1%,ρ=2600kg/m3)下,其压力脉动在时域上的波动范围增大了近10倍。导叶与叶片中间截面处高湍动能区域的主要分布位置受转动环量、水流方向、泥沙颗粒沉降方向和单位体积内泥沙颗粒质量流量的影响。 相似文献
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足迹图像是公安在串并案的侦破过程中最为重要的线索,且每年各处公安都会收集很多犯罪现场的足迹,如何自动化地整理和归类这些足迹图像成为当前公安信息化的一个难点.面向公安实战需求,文中结合卷积神经网络和DBSCAN算法,提出了一种对足迹图像聚类的方法.首先,对足迹图像进行预处理以便满足模型训练要求;接着,通过模型预训练改进了Resnnet50和Densenet121两类卷积神经网络模型结构,提取足迹图像特征并建立特征向量库;随后,基于DBSCAN聚类算法,利用上述特征向量库实现对足迹图像的整理归类.实验结果表明,该方法具有良好的实用性和有效性. 相似文献
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