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《河北工程技术高等专科学校学报》2021,(2):7-16
间歇凝结由于具有过冷水周期性进入蒸汽管并排出的特点而不同于蒸汽直接接触凝结的其他流型,该过程伴随汽液界面瞬时热质传递和强湍流。文中主要从典型周期内凝结汽液界面演变过程、压力振荡以及热量传递三个方面进行回顾和评述,就间歇凝结的时空演变而言,可大致分为5个典型阶段,即汽泡增长、汽泡破裂、过冷水被吸入蒸汽管、管内凝结以及蒸汽再次喷出。在压力振荡方面,间歇凝结压力瞬变从负峰值开始后进行正弦波动,并具有低频高振幅的特性。目前,关于汽液界面瞬时传热方面的研究仍有较大提升空间,与之相关的界面传热系数大多通过简化模型获得。此外,在展望部分还对微通道条件下间歇凝结在电器元件高效散热领域的最新应用进行了简要评述。 相似文献
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利用计算机实现自动、准确的秀丽隐杆线虫(C.elegans)的各项形态学参数分析,至关重要的是从显微图像上分割出线虫体态,但由于显微镜下的图像噪声较多,线虫边缘像素与周围环境相似,而且线虫的体态具有鞭毛和其他附着物需要分离,多方面因素导致设计一个鲁棒性的C.elegans分割算法仍然面临着挑战。针对这些问题,提出了一种基于深度学习的线虫分割方法,通过训练掩模区域卷积神经网络(Mask R-CNN)学习线虫形态特征实现自动分割。首先,通过改进多级特征池化将高级语义特征与低级边缘特征融合,结合大幅度软最大损失(LMSL)损失算法改进损失计算;然后,改进非极大值抑制;最后,引入全连接融合分支等方法对分割结果进行进一步优化。实验结果表明,相比原始的Mask R-CNN,该方法平均精确率(AP)提升了4.3个百分点,平均交并比(mIOU)提升了4个百分点。表明所提出的深度学习分割方法能够有效提高分割准确率,在显微图像中更加精确地分割出线虫体。 相似文献
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江苏LNG储罐,位于盐城黄海海滨。废黄河及古淮河冲填土地质构造,沉积层厚达230 m以上,属中等软土。土质主要为回填土、粉土、粉质粘土、粉砂。特大型储罐荷载大,冲填土层如何满足抗压、抗拔、抗水平位移的技术规范要求,极具挑战性。桩基施工过程中,相互干扰,有孔壁坍塌、缩颈、泥皮、沉渣难清等可能。尤其考虑到对水平位移的敏感,设计上不宜选用高架承台结构,而应该从多种桩基类型方案里挑选优化。文章对于软土地基条件下,大型储罐基础工程的设计选型,进行了总结分析。对软土地基条件下大体积储存设施的设计和施工,具有针对性的借鉴作用。 相似文献
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针对多角度下车辆出现一定的尺度变化和形变导致很难被准确识别的问题,提出基于多尺度双线性卷积神经网络(MS-B-CNN)的车型精细识别模型。首先,对双线性卷积神经网络(B-CNN)算法进行改进,提出MS-B-CNN算法对不同卷积层的特征进行了多尺度融合,以提高特征表达能力;此外,还采用基于中心损失函数与Softmax损失函数联合学习的策略,在Softmax损失函数基础上分别对训练集每个类别在特征空间维护一个类中心,在训练过程中新增加样本时,网络会约束样本的分类中心距离,以提高多角度情况下的车型识别的能力。实验结果显示,该车型识别模型在CompCars数据集上的正确率达到了93.63%,验证了模型在多角度情况下的准确性和鲁棒性。 相似文献
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