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本文列举了供水企业信息安全面临的风险和问题,并从技术上和管理上提出了解决信息安全的思路和方法,最后阐述了信息安全问题随技术和应用的发展而发展,应在发展中求安全的观点。 相似文献
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根据小波能对信号包络提取的原理,对齿轮箱的振动信号进行了研究,应用基于小波原理的自信息包络提取法,同时,把该方法应用于分析齿轮故障,证明该方法能更有效地提取信号包络,适用于分析齿轮故障。 相似文献
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遗传算法优化的SVM在航空发动机磨损故障诊断中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
研究遗传算法(GA)优化的支持向量机(SVM)在航空发动机磨损故障诊断中的运用。介绍基于GA优化SVM算法的实现过程,对算法中关键参数进行分析,并用改进的GA对SVM中的惩罚参数和核参数进行优化。采用GA优化的SVM对某型号航空发动机的油液磨粒数据进行诊断,并从诊断精度、计算时间、抗噪能力三方面比较GA优化的SVM、BP神经网络和RBF神经网络的诊断精度。结果表明:GA优化的SVM能够有效地诊断航空发动机磨损故障; GA优化的SVM的诊断精度明显高于RBF和BP神经网络,且在有噪声的情况下,其诊断准确度依旧高于RBF和BP神经网络,但由于GA-SVM的结构和训练方法其训练时间较长。 相似文献
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为研究颗粒粒径对燃气轮机高压涡轮叶片磨损程度的影响,运用CFX-TASCflow软件对粒子轨迹和磨损区域进行DPM(Discrete Phase Model)数值模拟,采用拉格朗日法对流场中大量粒子轨迹进行追踪,使用不同浓度的机场跑道粒子(粒径10~1 500μm)对叶片进行磨损仿真预测,利用CFD-Post提取磨损数据和图像。研究表明:直径为10~80μm的微粒倾向于跟随气流运动,对叶片造成轻微磨损;直径大于100μm的粗粒轨迹明显偏离气流路径,对叶片造成多次严重损伤;随着机场跑道粒子质量浓度的增加,叶片磨损质量线性增加,粒子质量浓度为600 mg/m3时叶片前缘与叶盆后部损伤最为严重,与文献实验结果吻合。通过一系列实验表明粒子平均磨损率为2.6 mg/g。 相似文献
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针对过去无人机搭载嵌入式设备巡检森林火灾精确率低、适应性差和软硬件限制高等问题,提
出一种基于 YOLOv5s 的轻量化森林火灾目标检测算法。通过将 YOLOv5s 的骨干网络替换为轻量化网络
Shufflenetv2,并以通道重组的思想,让骨干网络对图片信息的提取效率变得更快,在保持网络精度的同时保证
检测速度;接着在 Backbone 与 Neck 的连接处加入为轻量化网络设计的 CA 位置注意力模块,可将图片不同的
位置信息聚合到通道中,使被检对象关注度得以提高;最后在预测部分使用 CIOU 损失函数,能够更好的优化
矩形框的长宽比和更快加速模型收敛。算法部署在嵌入式系统 Jetson Xavier NX 上的结果显示,改进后的网络
模型大小与对比实验方法相比,最多减少了 98%,准确率(Precision)达到 92.6%,精确率(AP)达到 95.3%,帧率
(FPS)提升到 132 帧每秒,能满足在白天、黑夜或视野良好等情况下对森林火灾的实时性预防与检测,并具有
良好的准确率和鲁棒性。 相似文献