储能飞轮系统热分析

从储能飞轮的热源电机和电磁轴承的损耗进行分析,确定主要的传热方式。用ANSYS软件手段对储能飞轮系统进行温度场和热应力简化模拟分析。研究结果表明:若产生的热量没有及时散出,随着环境温度的逐渐增高,上支座最大等效应力也随之增大。当环境温度升高到100℃时,最大等效应力达到414. 6 MPa,造成上支座的变形和机械轴承的预紧力增大,进而影响到轴承旋转精度和飞轮转子的稳定性;下支座随环境温度及载荷温度的升高,电机定子对电机转子的热辐射也随之增强,最高达140℃。温度过高使磁铁寿命缩短,影响储能飞轮系统的稳定运行。     

酒用物联网RFID标签EPC编码技术研究与应用

统一合理的RFID标签EPC编码方案是构建酒用物联网的关键技术之一,本文通过对RFID标签的存储区域、RFID标签的EPC编码结构和编码特点的进行研究,提出了一种通用的、合理的、高效的和可扩展的RFID标签EPC编码方案.此方案采用了独立性强、通用性强的EPC96位通用标识符(GID-96)编码方案,对EPC编码进行了合理的分配和标识,以及对EPC编码生成进行了合理的设计.通过其在基于RFID的白酒产品追溯的生产管控系统上应用,证明了该方案的可行性.     

基于跨模态特征融合的RGB-D显著性目标检测

显著性目标检测(SOD)作为目前计算机视觉以及计算机图形学领域中研究的基本课题之一,是许多其他复杂任务的预处理阶段的任务,对例如图像理解与解释、视觉追踪、语义分割,视频分析等对象级应用的发展起到了极大的推动作用。随着深度传感器的普及,深度图像中蕴含的空间信息线索在显著性检测研究中提供了与RGB图像中蕴含的不同模态的辅助补充特征信息,这对于检测精度的提升来说愈发重要,因此如何有效地融合RGB与深度图像中的不同模态间的特征信息成为了RGB-D显著性目标检测课题中研究的重要问题。针对RGB与Depth模态间的特征融合问题,本文设计了一种基于跨模态特征信息融合的双流RGB-D显著目标检测网络模型,通过使用设计的跨模态特征融合模块去除某些低质量深度图带入的冗余与噪音,随后提取放大被优化改良过后的深度特征线索与RGB特征线索间的相似性与差异性,完成跨模态特征信息的有效融合。除此之外在网络编码结构的顶端增加了改良的非局部模块,通过自注意力机制更好地捕捉了的上下文信息以及像素间的长距离依赖。通过使用的两个数据集上的实验表明,这一模型在4个评价指标上取得了较好的表现。