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近年来,应用在图像分类问题上的深度学习的表现令人激动。但是传统的深度学习图像分类算法(比如AlexNet,GooLeNet,ResNet等)对数据过于依赖,一个表现好的图像分类算法,不但需要大量的数据集,而且需要训练很长时间。针对上述问题,论文结合图像分割网络U-net和图像分类网络ResNet来实现少量数据高准确率的图像缺陷检测。因为这个方法同时用到U-net图像分割网络和ResNet图像分类网络,所以称它为“UR”法。论文首先简要地介绍了深度学习的相关理论和论文使用的两个深度学习模型:U-net和ResNet。随后阐述了论文数据集的获取和处理,接下来详细地论述了论文用于图像分类的“UR”法的原理。最后根据实验结果得出结论,“UR”法在优化的速度和测试集准确率上都比普通的ResNet网络表现要好。 相似文献
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针对双盘悬臂转子系统过临界不平衡振动过大的问题,设计了一种整体式挤压油膜阻尼器(ISFD),并为ISFD设计了相应的轴承座及供油油路。搭建了双盘悬臂转子实验台,并运用有限元分析得到了该转子系统的一阶模态参数及二阶模态参数;通过有限元仿真技术计算得到了ISFD的静刚度大小,并将计算得到的一阶模态刚度与设计的弹性支承刚度大小进行了对比,验证了ISFD可以调节转子系统一阶模态参数;通过实验对比分析了弹性支承对转子系统振动的影响,及进油方式对ISFD减振效果的影响。研究结果表明:本文设计的ISFD弹性支承可以有效抑制转子系统过临界振动,并且齿轮泵供油方式的ISFD阻尼系数大于浸油润滑的ISFD阻尼系数。 相似文献
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鉴于二甲基硅油较高的黏度及良好的热稳定性,考虑将其作为整体式挤压油膜阻尼器(Integral squeeze film damper,ISFD)的阻尼液,研究ISFD阻尼液黏度对齿轮轴系减振特性的影响规律。建立了ISFD弹性阻尼支承系统力学模型和齿轮传动有阻尼单自由度振动模型,证明了ISFD用于齿轮轴系减振的有效性。搭建一级直齿轮传动轴系实验台,对比了齿轮轴系分别安装刚性支承和不同阻尼液黏度ISFD弹性阻尼支承的振动。研究发现,以二甲基硅油作阻尼液的ISFD可以有效抑制齿轮轴系振动,且减振效果良好,降幅可达50%以上;在一定黏度范围内,随着ISFD阻尼液黏度的增加,齿轮轴系的振动降幅增大;以二甲基硅油作阻尼液的ISFD具有优良的阻尼减振性能,可以有效抑制大部分频率成分的振动,保证齿轮系统平稳工作。 相似文献
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以苹果酸为发泡硫氧镁水泥(FMOSC)改性剂,分析了其对FMOSC孔隙率、干密度、抗压强度、软化系数、干燥收缩率的影响,通过X射线衍射仪、红外光谱仪和扫描电子显微镜,研究苹果酸对FMOSC浆体的物相组成、断面微观形貌以及元素组成的影响。结果表明:苹果酸在基本不影响FMOSC的干密度和孔隙率前提下,抗压强度和软化系数为改性前的2倍多,干燥收缩率显著降低;浆体性能和泡孔结构共同作用影响FMOSC的性能;苹果酸通过螯合作用抑制Mg(OH)2的生成,并促进生成大量517晶相,按照螺旋错位的方式生长。通过FMOSC孔径分布和泡孔微观形貌研究发现,苹果酸的添加使得泡孔孔径分布范围变窄,结构致密且在泡壁上生成大量517晶相。 相似文献
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近年来,在光电对抗、激光雷达、精密测量、医疗等诸多应用的牵引下,能够同时或交替输出不同波长的激光器得到广泛关注,但是受到激光工作物质中激活粒子固有发射谱及其增益强度的限制,实现多波长激光的功率、波长和时频域的高效可控辐射具有较大难度。非线性光学频率变换技术是拓展激光波长的有效手段,具有系统灵活性强、波长调节范围宽和功率拓展性强等特点。作为一种三阶非线性光学效应,受激拉曼散射(SRS)通过介质内部的分子或晶格振动使入射的泵浦光产生一定的频移,结合其固有的放大、相位共轭、级联转换等特性,基于SRS的拉曼激光器在获得高功率、高光束质量、多波长激光输出中具有显著优势,尤其是以晶体作为拉曼增益介质的多波长激光器一直是激光领域研究的热点。文中介绍了SRS和级联拉曼转换的基本原理,归纳了典型晶体拉曼激光器的分类和基本结构,综述并讨论了基于晶体拉曼转换的多波长激光技术的研究现状。 相似文献