排序方式: 共有3条查询结果,搜索用时 0 毫秒
1
1.
针对当前BIM技术与ANSYS模拟技术在暖通空调设计中协同运用时存在的重复建模、重复调整以及造成的调整信息不一致等突出问题,从提升设计效率出发,利用该耦合模拟技术,对特定房间内部气流组织进行优化设计。同时为验证该新型耦合模拟技术计算的准确性,利用COMSOL–Multiphysics模拟软件进行了对比分析校核。结果表明:基于模型信息转换技术,可实现BIM技术与ANSYS–FLUENT技术的有效结合,利用该新型耦合模拟技术可有效开展气流组织优化模拟,辅助暖通空调设计,提升了设计效率。最终确定的最优送风口大小为1 600 mm×200 mm时制冷效果最佳。 相似文献
2.
3.
为了解决由于型钢表面缺陷形态多样、微小缺陷众多所带来的检测效率低与检测精度差的问题,提出一种基于可变形卷积与多尺度-密集特征金字塔的型钢表面缺陷检测算法——Steel-YOLOv3。首先,使用可变形卷积代替Darknet53网络部分残差单元的卷积层,从而强化特征提取网络对型钢表面多类型缺陷的特征学习能力;其次,设计了多尺度-密集特征金字塔模块:在原有YOLOv3算法的3层预测尺度上增加1层更浅层的预测尺度,再对多尺度特征图进行跨层密集连接,从而增强对密集微小缺陷的表征能力;最后,针对型钢缺陷尺寸分布特点,使用K-means维度聚类方法优化先验框尺寸并将先验框平均分配到4个对应预测尺度上。实验结果表明:Steel-YOLOv3算法具有89.24%的检测平均精度均值(mAP),与Faster R-CNN(Faster Region-based Convolutional Neural Network)、SSD(Single Shot MultiBox Detector)、YOLOv3和YOLOv5算法相比分别提高了3.51%、26.46%、12.63%和5.71%,且所提算法显著提升了微小剥落缺陷的检出率。另外,所提算法的每秒检测图像数量达到25.62张,满足实时检测的要求,可实际应用于型钢表面缺陷的在线检测。 相似文献
1