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113.
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耦合机构是实现无线电能传输(WPT)系统高效可靠运行的核心部件,其高抗偏移性能是推动WPT技术应用与发展亟待解决的关键问题。传统耦合机构采用单一绕制线圈来适应不同的场景需求,存在抗偏移性能差、优化过程繁琐及不具普适性等特点。为此,该文结合紧密绕制线圈和松散绕制线圈各自磁感应强度的分布特点,提出一种组合串绕六边形线圈耦合机构的设计思路。在此基础上,运用电磁理论建立了所提耦合机构的互感和自感模型。以耦合机构的耦合系数为优化目标,以线圈自感和内外径、匝数、匝间距为其约束条件,运用遗传算法实现了线圈参数的自适应寻优。最后,搭建100W的实验样机验证了所提耦合机构及其参数优化方法的有效性。结果表明,耦合机构优化后其耦合系数和抗偏移性能都得以改善,提升了WPT系统的传输效率。 相似文献
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现有深度图匹配模型在节点特征提取阶段常利用图卷积网络(GCN)学习节点的特征表示。然而,GCN对节点特征的学习能力有限,影响了节点特征的可区分性,造成节点的相似性度量不佳,最终导致模型的匹配精度受损。为解决这一问题,提出一种基于自注意力网络的深度图匹配模型。所提模型在节点特征提取阶段使用新的自注意力网络来学习节点特征,其原理是通过空间编码器和自注意力机制分别学习节点的空间结构以及所有节点之间的联系,从而改善节点的特征描述。此外,为了减小放松图匹配问题所带来的精度损失,将图匹配问题建模为整数线性规划问题,在图匹配问题的节点匹配基础上增加结构匹配约束,以及引入高效的组合优化求解器来计算图匹配问题的局部最优解。实验结果表明,在PASCALVOC数据集上,与PCA-GM相比,所提模型在20类图像上的匹配精度平均值提高了14.8个百分点;在Willow Object数据集上,所提模型在5类图像上的匹配精度平均值提高了7.3个百分点,并且在自行车、植物等目标匹配任务上达到了最佳的效果。 相似文献
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