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非晶合金配电变压器的节能效果分析哈尔滨市市郊农电局范化成哈尔滨重型机器厂范宇飞1概述众所周知,磁路系统是变压器结构的一个主要部分,导磁材料的性能直接影响变压器的技术经济指标。在本世纪内变压器铁芯不断改进。1960年美国发现一种新的导磁材料,在制造过程... 相似文献
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范宇飞 《甘肃水利水电技术》2012,(5):50-52
舟曲水文站办公楼是舟曲灾后恢复重建工程,其设计理念、建筑风格独特,其设计方案是在省规划院的指导下,经过多次修改完善确定的。工程设计中针对独特的建筑风格,选取了相应的结构形式,建立了正确的计算模型,通过合理地选取设计参数、整体计算,使控制结构的轴压比、周期比、位移比等满足了规范要求;结构抗震验算时,除了计算水平地震作用,还应考虑了竖向地震作用影响。 相似文献
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零样本学习(zero-shot learning, ZSL)致力于在训练期间缺乏不可见类数据的情况下,仍能达到对不可见类别分类的目的。目前在生成式方法中,基于联合生成模型VAEGAN的零样本学习是一个研究热点。在此基础上,提出了一个基于判别器反馈VAEGAN(discriminator feedback VAEGAN,DF-VAEGAN)的零样本图像分类方法。该方法在判别器部分引入了一个反馈模块,在训练阶段可以提升模型整体的性能,在特征生成阶段可以结合生成器共同提升特征生成质量,最终通过高质量的合成特征训练分类器,提高分类准确率。本文还通过解码器重建属性特征,并使用循环一致性损失确保生成特征具备语义一致性。传统ZSL和广义零样本(generalized zero-shot learning, GZSL)图像分类实验展示了本文方法在5个经典数据集上均优于现有方法,在零样本图像分类任务中有效增强了特征合成质量和减少了类别间歧义的目标。 相似文献
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基于视图的3维模型分类方法与深度学习融合能有效提升模型分类的准确率。但目前的方法将相同类别的3维模型所有视点上的视图归为一类,忽略了不同视点上的视图差异,导致分类器很难学习到一个合理的分类面。为解决这一问题,该文提出一个基于深度神经网络的3维模型分类方法。该方法在3维模型的周围均匀设置多个视点组,为每个视点组训练1个视图分类器,充分挖掘不同视点组下的3维模型深度信息。这些分类器共享1个特征提取网络,但却有各自的分类网络。为了使提取的视图特征具有区分性,在特征提取网络中加入注意力机制;为了对非本视点组的视图建模,在分类网络中增加了附加类。在分类阶段首先提出一个视图选择策略,从大量视图中选择少量视图用于分类,以提高分类效率。然后提出一个分类策略通过分类视图实现可靠的3维模型分类。在ModelNet10和ModelNet40上的实验结果表明,该方法在仅用3张视图的情况下分类准确率高达93.6%和91.0%。 相似文献
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六水氯化钙作为一类低温体储热材料, 在蓄热节能方面有着巨大的应用前景。单一的六水氯化钙相变储热材料存在导热系数低和熔化时易泄漏的缺点, 具有较大的内芯和互穿介孔孔道结构的介孔二氧化硅可以解决上述
问题。介孔二氧化硅具有低密度, 热膨胀系数小, 折射率低, 比表面积大等优点, 但其导热系数低, 需要与热性能良好的材料复合来增强导热能力。选用MXene 作为导热增强材料, 在其表面上生长介孔二氧化硅, 再把相变材料六水氯
化钙负载其中。通过综合热分析仪和红外热成像仪测定, 证明复合相变材料的储热性能、热稳定性和传热速率都有显著提升; 在烘箱中观察六水氯化钙的泄漏情况也明显被载体材料所抑制, 成功制备一种热性能和稳定性俱佳的复
合相变储热材料。 相似文献
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