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1.
针对颗粒滚动摩擦作用对筒仓中玉米颗粒的力链空间分布进行研究,通过EDEM离散元软件建立筒仓模型与仿真玉米颗粒模型进行卸粮仿真模拟,并与筒仓卸料实验作流态对比,验证模型与仿真结果的准确性。通过对模拟仓进行切片观察和数据处理,对比分析了不同摩擦情况下力链的细观参数随时间演化规律。模拟结果表明:颗粒间摩擦系数越大,卸粮完成的最终时间越长;颗粒间滚动摩擦系数越小,颗粒由整体流转变为管状流的时间越早。对于有漏斗的筒仓来说,减小颗粒间摩擦会改变整体流和管状流之间的极限,从而增加产生管状流的面积。标准滚动摩擦系数下玉米颗粒在卸料过程中会出现起拱-塌陷效应;减小滚动摩擦,玉米颗粒卸料较稳定,未出现起拱的应力突增、以及拱塌陷的应力衰减;增大颗粒间滚动摩擦不但会增加拱效应,且出现成拱高度距离漏斗口更高。 相似文献
2.
4.
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
5.
《塑性工程学报》2015,(6):130-135
为获得SA508-3钢铸态粗晶组织热变形过程中的晶粒细化和均匀化规律,通过Gleeble单道次高温热压缩实验(950℃~1250℃,0.001s-1~1s-1,真应变ε=0.8),发现铸态粗晶在低温硬化-回复阶段时的应力水平较锻态细晶的略高,通过金相分析发现,该现象是由铸态粗晶组织含有大量形变孪晶及其较差的变形协调性所致。同时分析了不同变形条件(温度和应变速率)对再结晶晶粒尺寸和混晶程度的影响规律,得到了动态再结晶完成后,变形温度为1 050℃~1 200℃、应变速率为0.01s-1~1s-1的变形参数对SA508-3钢铸态粗晶组织具有较好的细化晶粒作用,最高晶粒度可达6级~7级;1050℃~1200℃、0.001s-1~0.1s-1的变形参数可有效地降低SA508-3钢铸态粗晶组织的混晶程度,动态再结晶完成后组织比较均匀。 相似文献
6.
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
8.
9.
目的对比新型自粘性流动树脂Constic与目前常用的自酸蚀粘结剂搭配普通复合树脂对牙本质的粘接强度,评估自粘性流动树脂Constic的粘接性能能否满足临床需要。方法收集新鲜拔出的人类磨牙60颗,随机分为3组(A组,B组,C组):A组为自粘性流动树脂Constic、B组为一步法自酸蚀粘结剂幻彩-bond搭配普通流动树脂Filtek Supreme XT Flowable、C组为两步法自酸蚀粘结剂Clearfil SE-Bond搭配Filtek Supreme XT Flowable。测试粘接试样剪切粘接强度并对测试结果进行单因素方差分析(one-way ANOVA,LSD)分析。然后在体式显微镜下放大至50倍进行断裂面观察并进行断裂类型统计。结果3组剪切粘接强度分别为:9.15±2.33MPa(A组),10.79±2.37MPa(B组),13.89±2.56MPa(C组)。A组剪切粘接强度与B组之间的差异无统计学意义(P0.05),但均低于C组(P0.05)。A组和B组主要发生的是粘附破坏,C组以混合断裂为主。结论自粘性流动树脂Constic与一步法自酸蚀粘结剂相似,可满足临床需要。 相似文献