QFSN型700MW级汽轮发电机试验分析

首台QFSN型700MW级水氢氢发电机的全部工厂试验已于2010年8月在上海发电机厂结束,目前该发电机在外方电厂现场完成安装。文章主要对QFSN型700MW级水氢冷发电机的工厂型式试验数据与设计值进行了比较及分析,表明该型号发电机的研制非常成功,具有优良的性能和可靠的设计,型式试验验证了各项主要技术指标符合设计要求。     

堆石坝坝坡稳定可靠度分析

目前,对堆石坝坝坡进行稳定分析仅用传统的安全系数法是不够完善的.以可靠度理论为基础,对堆石坝坝坡稳定性可靠度的原理与方法进行了分析研究,同时编制了相应的程序.然后对某高堆石坝坝坡稳定性可靠度进行计算分析.结果表明,采用可靠度理论进行堆石坝设计是可行的,这为今后类似工程提供参考依据.     

复杂荷载作用下空冷系统排汽管道力学性能分析——以火电厂空冷岛为例

目的研究火电厂空冷系统排汽管道应力分布情况,确定用于设计的最不利应力分布模式.方法以火电厂空冷岛为例,采用《钢制压力容器分析设计标准》(JB4732-1995)中计算薄膜应力的方法,考虑将基本载荷、地震荷载及风荷载进行组合,形成各种组合工况,应用ANSYS对某300 MW火电厂空冷岛系统的排汽管道进行大量的仿真分析,并对计算结果进行整理.结果各工况结果中管道应力最大的区域发生在三通,该处一次局部薄膜应力最大值为236 MPa,小于应力限值SⅡ=259 M Pa;除三通外其他区域在各种荷载工况下的最大薄膜应力均较小.其中与-X方向风荷载组合的各计算工况中,管道应力水平比之没有风荷载作用的相对较高,说明风荷载对管道应力影响较大,原因是管道属于高耸结构,且上部结构迎风面积较大.薄膜应力与弯曲应力求和后最大值为280 MPa,该应力为一次应力加二次应力,远小于限值SⅣ=518 M Pa.结论管道应力最大的区域为三通,三通区域的应力水平远高于其他区域,最终得出危险荷载工况作用下管道支座、三通、下部三通、折角以及盖板的应力分布,为300 MW直接空冷排汽管道提供设计依据.     

基于改进U-Net的宫颈细胞核图像分割

原始的U-Net采用跳跃结构结合高低层的图像信息,使得U-Net模型有良好的分割效果,但是分割结果在宫颈细胞核边缘依然存在分割欠佳、过分割和欠分割等不足.由此提出了改进型U-Net网络图像分割方法.首先将稠密连接的DenseNet引入U-Net的编码器部分,以解决编码器部分相对简单,不能提取相对抽象的高层语义特征.然后...     

自动化配煤系统在洗煤厂储装运车间中的应用

通过对洗煤厂储装运生产车间的自动化改造大大提高了整个车间的精益生产水平,其中皮带运行中的皮带跳动、四大保护故障等问题都可以通过自动化改造得以减少,从而提高设备的运行效率;通过增加一键启动和-键停止功能,提高了岗位工人的工作效率,同时减少了岗位工人的误操作。洗煤厂储装运生产通过自动化改造,最终提高了生产效率,减少了设备故障率,提高了精益生产的水平。     

平稳小波域深度残差CNN用于低剂量CT图像估计

针对低剂量计算机断层扫描（LDCT）重建图像中存在大量噪声的问题,提出了一种平稳小波的深度残差卷积神经网络（SWT-CNN）模型,可以从LDCT图像估计标准剂量计算机断层扫描（NDCT）图像。该模型在训练阶段,将LDCT图像经平稳小波（SWT）三级分解后的高频系数作为输入,将LDCT图像高频系数与NDCT图像高频系数相减得到残差系数作为标签,通过深度卷积神经网络（CNN）学习输入和标签之间的映射关系;在测试阶段,利用此映射关系即可从LDCT图像的高频系数中预测NDCT高频系数,最后通过平稳小波反变换（ISWT）重构预测的NDCT图像。实验采用50对大小为512×512的同一体模的常规剂量胸腔及腹腔扫描切片和投影域添加噪声后的重建图像作为数据集,其中45对作为训练集,其余5对作为测试集。将所提模型与效果较好的非局部降噪算法、K-奇异值分解（K-SVD）算法、匹配三维滤波（BM3D）算法及图像域CNN（Image-CNN）模型对比,实验结果表明,SWT-CNN模型预测的NDCT图像信噪比（PSNR）和结构相似性（SSIM）高,且均方根误差（RMSE）小于其他算法处理结果。该模型对于提高低剂量CT图像质量是可行且有效的。     

各向异性加权先验模型MAP投影域降噪

低剂量计算机断层扫描技术（Low-Dose Computed Tomography,LDCT）降低了X射线对人体的辐射,但射线剂量降低造成重建图像中存在严重的伪影和噪声,对临床医学诊断有很大干扰。针对此问题,提出一种改进的各向异性加权先验模型的最大后验（Maximum A Posteriori,MAP）投影域降噪算法。该算法考虑到直觉模糊熵能够有效区分平滑区域和边缘细节区域,将其与传统的各向异性扩散系数相结合,构造了一种新的扩散系数,并采用局部方差实现其自适应调节;最后将该扩散系数融合于基于Huber先验的MAP优化估计算法框架中,实现对投影数据不同区域进行不同强度的降噪处理。该算法分别采用数字骨盆模型、Shepp-Logan头模型和数字胸腔模型三种体模进行验证,并与滤波反投影重建算法（Filter Back Projection,FBP）、惩罚重加权最小二乘法（Penalized Reweighted Least-Squares,PRWLS）、各向异性加权先验正弦图平滑算法进行对比。实验结果表明,利用所提算法重建出的图像中伪影明显减少,同时较好地保持了图像的边缘和细节信息。三种体模的信噪比分别为20.502 0 dB、23.294 8 dB、21.018 4 dB,所需时间分别为49.50 s、49.60 s、8.59 s。     

树突状细胞算法原理及其应用

描述树突状细胞的生物学机理,给出树突状细胞算法(DCA)的设计、实现及改进过程。介绍DCA在计算机网络、无线传感器网络、实时嵌入式系统和机器人学等方面的应用情况,对算法性能进行评价。基于标准数据集,将DCA与其他方法进行比较,分析DCA存在的问题,指出其下一步的研究方向。     

一种基于优化参数的非局部均值滤波算法

针对非局部均值滤波算法中难以找到一个全局最优的滤波参数h的问题,给出一种新的该参数的优化方法,并将其应用于传统非局部均值滤波算法的改进。首先基于SUSAN算法提取噪声图像的边缘信息,然后在大量实验的基础上,利用线性回归和非线性回归分析方法建立h与边缘信息、噪声方差之间的优化模型。最后,将基于该优化模型的非局部均值算法应用于多幅图像的去噪处理中。实验结果表明,新算法改善了传统非局部均值算法的去噪性能,取得了良好的滤波效果。