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通过对某电厂自流式引水明渠与机组循环水泵房进水前池连接段的研究,探索了多种侧向垂直箱涵进水连接形式的水力性能及对前池水流流态均匀性和稳定性的影响,提出优化的布置形式、几何形状以及改善流态的工程技术措施,以满足工程设计的要求,也为类似工程的设计和研究提供了有益的参考。 相似文献
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牵引式玉米收获机由于前轮轴上的载荷超重和同时受到来自设备工作时的冲击载荷作用,前轮轴会出现疲劳断裂。本文用有限元软件ANSYS首先对割台支架结构优化前后进行实体建模,然后进行了前十阶模态分析。结果发现优化前后支架的固有频率都远大于激励频率,不会产生共振,疲劳破坏主要由载荷超重引起的。该结果为玉米收获机的研究和结构优化设计提供合理的理论依据。 相似文献
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为提高鱼类表型分割精度和准确度,实现鱼类表型智能监测,该研究基于深度学习算法构建了VED-SegNet模型用于鱼类表型分割和测量。该模型将cross stage partial network和GSConv结合作为编码器(VoV-GSCSP),保持足够精度的同时降低网络结构复杂性。另一方面,该模型采用EMA(efficient multi-scale attention module with cross-spatial learning)建立强化结构,加强编码器和解码器之间的信息传递,提高模型精度,并实现了8个表型类别的输出。采用自建的鱼类表型分割数据集对VED-SegNet模型进行了测试,测量结果中鱼类各表型比例与实际测量值相接近,表型最大平均绝对和平均相对误差为0.39%、11.28%,能实现无接触式提取水产养殖中鱼类表型比例。对比其他常见语义分割模型,平均交并比mean intersection over union,mIoU和平均像素准确率mean pixel accuracy,m PA最高,分别到达了87.92%、92.83%。VED-SegNet模型在环境复杂、多鱼重叠的... 相似文献
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为研究太阳能PV/T热电联供系统的性能和针对太阳能PV/T系统复杂的能量平衡方程,搭建了太阳能PV/T系统试验台,同时建立了基于改进灰狼优化的BP神经网络(back propagation neural network model based on improved grey wolf algorithm, IGWO-BP)预测模型,在晴朗天气下进行试验,并采用该模型对系统电功率以及蓄热水箱内水温进行预测。结果显示,晴朗日系统的电效率8.7%~12.2%、热效率51.7%;预测结果与BP神经网络预测模型、基于粒子群优化的BP神经网络(back propagation neural network based on particle swarm optimization, PSO-BP)预测模型和卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)预测模型预测结果进行比较,结果显示IGWO-BP预测模型电效率预测模型的绝对百分比误差(mean absolute percentage error, MAPE)、决定系数(determination coefficient, R 2 )、均方根误差(root mean square error, RMSE)、效率因子(efficient factor, EF)和Pearson相关系数(pearson related coefficient, r )分别为4.5E-05、0.99、0.24、0.99和1.00,在储热罐温度预测中,上述指标分别为8.90E-04、0.98、0.07、0.98、0.99,均优于其他预测模型,IGWO-BP神经网络预测模型具有更好的预测性能。研究结果可为太阳能PV/T热电联供系统性能预测与优化控制提供参考。 相似文献
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12月份已属初冬季节,北方冷空气势力加强,全省各地气温降至10℃以下,半数以上年份可见初雪,少数年份有冰冻出现,该月是全年中降水最少的1个月。 相似文献