基于ANSYS Fluent的气流喷雾干燥研究与仿真（英文）

基于气液两相流理论,采用Fluent对气流喷雾干燥的过程进行了仿真,得到了液滴通入前后的温度、速度、湿度场云图的变化情况,以及颗粒停留时间及含水量分布。结果表明:为防止粘壁现象的产生,液滴喷入塔体的速度不宜过高。为提高产品干燥效果,应适当延长干燥时间。对其喷雾干燥过程的三维数值模拟,为喷雾干燥塔的设计与制造提供了参考依据。     

基于改进伽马曲线的星载长波红外焦平面非均匀性校正算法

随着长波红外探测器技术的进步,通过选用宇航级大阵列长波红外探测器,天基红外遥感卫星技术得到快速发展。长波红外探器响应强非线性导致传统的基于线性模型的非均匀性校正算法校正误差大,从而影响卫星在轨使用效能。针对该问题,结合大量实验室数据和卫星在轨数据的统计分析结果,建立了一种新的长波红外探测器非线性响应模型,据此提出了一种基于改进伽马曲线的非均匀性校正算法,以有效克服探测器响应强非线性对校正精度的影响。该算法首先建立基于改进伽马曲线的探测器非线性响应模型,依据此模型对获取图像进行非线性压缩映射,实现探测器响应的线性化,然后利用星载基于定标技术的线性化算法实施非均匀性校正,同时,定标温度点根据所建立模型参数动态更新,最后通过逆非线性化压缩映射还原出实际的非均匀校正后的图像。基于人造黑体和在轨实景红外图像的实验结果表明,该算法有效解决了探测器响应强非线性对校正精度的影响,校正后图像的视觉效果和定量化指标均优于传统的星载非均匀校正算法。     

出租汽车计价器本机批量检定实验台的设计

本文提出了一种出租汽车计价器本机检定批量化实验台的设计思路与实施方案,按照计量检定规程中要求的计程误差检定、计时误差检定、永久时钟误差检定项目,以多工位、计程误差计时误差分组交错进行的方式,以摄像采集、软件计算代替人工的方法,能够有效提高计价器本机检定的工作效率.     

海相页岩纹层特征及其对页岩储层发育的影响——以川南长宁地区龙马溪组为例

纹层作为页岩最富特色的沉积构造,广泛发育于海相页岩层系中.纹层的发育直接导致页岩非均质性变化明显,进而对页岩生烃、页岩储集性以及页岩含气性等产生影响.文中以川南长宁地区X井龙马溪组的海相页岩为例,利用取心井岩心观察、薄片鉴定、电镜扫描、全岩X衍射及物性分析等资料,开展了海相页岩纹层特征及其对页岩储层发育的影响研究.结果...     

反向目标干扰的图像数据增强

混合样本数据增强方法只注重模型对于图像所属类别的正向表达, 而忽略图像是否属于某一类别的反向判定. 为了解决描述图像类别方式单一而影响模型性能的问题, 提出一种反向目标干扰的图像数据增强方法. 该方法增加图像背景及目标的多样性, 防止网络模型过拟合. 其次采用反向学习机制, 让网络模型在正确辨别原图像所属类别的同时, 对填充图像不属于该类别的属性进行充分学习, 从而增强网络模型对原图像所属类别辨识的置信度. 最后, 为验证该方法的有效性, 使用不同的网络模型在CIFAR-10、CIFAR-100等5个数据集上进行大量实验. 实验结果表明, 本文方法与其他先进的数据增强方法相比较, 可以显著提高模型在复杂背景下的学习效果和泛化能力.     

"洋骗子"精"包装"设骗局需警惕

改革开放以来,来华外国人越来越多,人们对外国人早已习以为常,一起工作、学习、旅游。但有极少部分外国人贪财图利,精心“包装”,设计了一个个不光彩的骗局,引发诸多涉外案件。骗术1:“黑纸”变美元从事这类诈骗活动的老外一般是到公司借洽谈业务、大量购买物品或者在与刚刚结识的朋友交谈时,谎称入境时携带了大量经过特殊处理的黑色美元和“绝密”文件。经过“神奇药水”一刷,即可以将黑色美元变成一张张真美元,并陪同你一起去银行验证。当你确信无疑时,他们     

基于ImageJ对粘连彩色颗粒的分割

通过对矿山作业工人工作环境的调查,发现极端恶劣的工作环境对工人身体健康造成了极大地伤害,所以提出了对复摆颚式破碎机智能化物料监控系统的课题。针对复摆颚式破碎机初碎时入料或排料口处物料实时监测问题,基于ImageJ图像分析功能,对单粒和分散多粒图像进行预处理,并且提取图像的轮廓。在监测待破碎物料时,提出了对颗粒分布不均匀、形状无规则且形成连通区域的复杂粘连的彩色颗粒图像分割的方法和颗粒粒度参数测量的直方图分布。     

嘉峪关项目世界文化遗产保护利用一期工程监测中心结构设计

简要介绍了嘉峪关项目世界文化遗产保护利用一期工程监测中心的结构设计,重点讨论了工程的地基基础设计、上部结构选型、结构超长控制措施等问题。此外,本工程结合建筑效果及使用功能,部分填充墙体采用清水混凝土填充墙。分析结论可以为类似工程设计提供参考。     

大学宿舍温度智能控制器PID设计

文章介绍粒子群优化算法和PID控制温度,利用Matlab软件进行仿真,仿真结果表明,调节迅速,超调亮小,具有一定的可行性。     

数控机床热变形误差超前预测研究

针对当前数控机床热变形误差实施补偿存在的预测值滞后实际补偿值问题，提出基于长短期记忆(LSTM)神经网络算法热误差超前预测解决方案，详细探讨LSTM神经网络算法的解析流程，建立基于LSTM神经网络算法热误差超前预测模型，并进行关键温测点及热变形误差超前预测实验。实验结果表明：热变形误差实际值与预测值的最大残差、平均值和均方差均在可控范围内，超前预测的准确度为86.3%，进一步论证了机床热变形误差超前预测的有效性。