基于多尺度的生物医用高聚物降解强度模型

生物医用高聚物由于其良好的性能与降解性,在医学上有广泛的应用前景。降解过程中的强度变化直接影响到应用情况,而降解过程的复杂性使得强度预测困难。文中在分析强度影响因素的前提下,首先由公式推导证明代表性强度模型的不适用性,然后在生物医用高聚物的降解多尺度模型基础上提出针对降解变化过程中出现的异质相的异相强度模型,不同相采用不同的强度公式,并与多尺度模型耦合计算,计算结果与实验数据拟合得很好,表明文中提出的方法正确可行。

基于多源数据融合的风力发电机叶片缺陷图像识别与分析

本文提出了一种基于多源数据融合和深度学习技术的风力发电机叶片缺陷图像识别与分析方法。考虑到风力发电机叶片在运行过程中易受到多种因素的影响,本文首先通过多源数据的获取与预处理,利用来自不同传感器的数据提高了识别系统的输入信息量和质量。随后,采用数据融合技术整合不同来源的信息,以提升叶片缺陷识别的准确性。在深度学习模型方面,本文不仅探讨了模型选择和训练策略,还着重于模型优化与参数调整,通过调整网络结构和优化训练过程来提高模型性能。