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风电运行中叶片破损面积计算探究
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作者 王建国 林俊余 张立博 《中国高新科技》 2024年第14期87-89,共3页
风电设备的维养和保护中,对叶片的破损区域进行精确监控与准确识别,实现对叶片破损面积的有效计算,是提升风电运行效率的基础条件。传统的叶片破损监控和计算方式存在一定程度的不足,为了提高风电运行效率和运行质量,提出以YOLO神经网... 风电设备的维养和保护中,对叶片的破损区域进行精确监控与准确识别,实现对叶片破损面积的有效计算,是提升风电运行效率的基础条件。传统的叶片破损监控和计算方式存在一定程度的不足,为了提高风电运行效率和运行质量,提出以YOLO神经网络识别算法和视觉算法为基础的智能化叶片破损识别及破损面积计算。以期通过该计算方式的研究和应用,提高风电运行中叶片破损面积计算的有效性和精确性,为风电机组的高效安全运行保驾护航。 展开更多
关键词 风电运行 机组叶片 神经网络 破损面积
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基于蒙特卡洛检验的沥青路况评价模型破损面积修正方法 被引量:1
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作者 李其轩 于洪江 +1 位作者 张晓义 唐志强 《空军工程大学学报(自然科学版)》 CSCD 北大核心 2015年第5期93-95,共3页
针对现行规范中对沥青路面破损面积的评定不够明确等问题,提出修补宽度达到路段宽度时不应参与路面破损状况评价,重新选取修补损坏面积换算系数(K)为0.7;提出一种基于蒙特卡洛算法的Matlab检验方法对K=0.7的合理性进行了检验,先将已有... 针对现行规范中对沥青路面破损面积的评定不够明确等问题,提出修补宽度达到路段宽度时不应参与路面破损状况评价,重新选取修补损坏面积换算系数(K)为0.7;提出一种基于蒙特卡洛算法的Matlab检验方法对K=0.7的合理性进行了检验,先将已有数据输入Matlab分布拟合,得出影响路况指数(PCI)的修补面积、裂缝总长度、其他破损面积等因素服从的分布函数,进而使用蒙特卡洛算法模拟得出大量数据,计算相应的PCI,得出路况评价结果。最后通过与实际路况比较和实际工程应用进行检验,证明了K取0.7可以得到合理的统计计算破损面积方法。 展开更多
关键词 沥青路面 路况评价 破损面积 蒙特卡洛仿真
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基于人工智能的风电叶片破损识别及破损面积计算的算法设计 被引量:1
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作者 刘平 黄小波 +4 位作者 张沛 陈瑾娟 莫堃 汪俊 何婷 《东方电气评论》 2022年第3期47-50,共4页
针对风电工程中对设备保持措施中叶片破损区域的监控与识别,本文提出了一种基于YOLO神经网络识别算法以实现对航拍图片中的风场中的风机叶片破损区域进行自动识别。本文还配套设计了另外一种基于传统计算机视觉算法的破损面积提取和计... 针对风电工程中对设备保持措施中叶片破损区域的监控与识别,本文提出了一种基于YOLO神经网络识别算法以实现对航拍图片中的风场中的风机叶片破损区域进行自动识别。本文还配套设计了另外一种基于传统计算机视觉算法的破损面积提取和计算算法。通过本文提出的算法可以实现对风机叶片破损区域及其变化智能化、自动化的识别、跟踪及管理。文中算法已进行了测试实验,实验结果表明了算法具有有效性和精确性。 展开更多
关键词 人工智能 风电叶片 破损识别 破损面积 算法
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破孔面积对燃气弹射性能影响机理分析
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作者 王磊 郭保全 +2 位作者 朱家萱 黄通 高钦和 《固体火箭技术》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期285-292,共8页
为探究发射筒破损面积对燃气弹射过程的影响,采用RNG k-ε湍流模型、有限速率/涡耗散模型和动态分层网格技术,建立包含筒壁损伤的发射筒三维数值模型,在数值验证的基础上通过改变破孔直径,仿真得到不同破孔面积下发射筒内流场分布与内... 为探究发射筒破损面积对燃气弹射过程的影响,采用RNG k-ε湍流模型、有限速率/涡耗散模型和动态分层网格技术,建立包含筒壁损伤的发射筒三维数值模型,在数值验证的基础上通过改变破孔直径,仿真得到不同破孔面积下发射筒内流场分布与内弹道参数。结果表明:在发射筒内部整体流场形态近似呈对称分布,但由于燃气产生附壁效应和旋转涡的出现,局部流场呈现非对称性;随孔径增大筒内压力减小,孔径为160 mm时,t_(0)时速度相比完整筒壁的速度下降高达13.17%,在设定的出筒条件下当孔径大于140 mm后不能满足出筒要求;进行各参数相关性分析时发现破孔面积与第一次压力峰值及t_(0)时速度之间呈负线性相关。 展开更多
关键词 燃气弹射 发射筒破损面积 初容室 内流场 内弹道
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1例水疱痘疮样淋巴瘤患者伴大面积头皮损伤的护理
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作者 孙恒蕊 杜欣 《检验医学与临床》 CAS 2017年第24期3707-3708,共2页
水疱痘疮样淋巴瘤是一种EB病毒(EBV)阳性皮肤T细胞淋巴瘤,是近年来发现的一种少见的皮肤T细胞淋巴瘤,以儿童和青少年多见,表现为暴露于阳光的皮肤表面,尤其是面部,出现丘疹、水疱疹破溃结痂等[1]。水疱痘疮样淋巴瘤反复发作且预后差,... 水疱痘疮样淋巴瘤是一种EB病毒(EBV)阳性皮肤T细胞淋巴瘤,是近年来发现的一种少见的皮肤T细胞淋巴瘤,以儿童和青少年多见,表现为暴露于阳光的皮肤表面,尤其是面部,出现丘疹、水疱疹破溃结痂等[1]。水疱痘疮样淋巴瘤反复发作且预后差,2年生存率仅为36%[2]。目前,水疱痘疮样淋巴瘤最主要的治疗方法是化疗,化疗后引起患者机体免疫力下降. 展开更多
关键词 水疱痘疮样淋巴瘤 头部大面积皮肤破损 护理方法
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基于深度学习的新疆壁画修复方法
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作者 张子愿 鲍淑梅 +1 位作者 张晓坤 霍博岩 《现代电子技术》 2023年第19期55-60,共6页
新疆壁画具有极高的美学和学术研究价值,但是在自然环境的侵蚀下,多数壁画存在一定程度的破损急需修复。随着深度学习的发展,采用深度学习的修复方法进行文物修复成为目前文物保护的一种趋势,但是传统的深度学习修复方法不能有效地修复... 新疆壁画具有极高的美学和学术研究价值,但是在自然环境的侵蚀下,多数壁画存在一定程度的破损急需修复。随着深度学习的发展,采用深度学习的修复方法进行文物修复成为目前文物保护的一种趋势,但是传统的深度学习修复方法不能有效地修复壁画图像的不规则破损和大面积破损,针对这些问题,文中提出一种基于门控卷积和Transformer的壁画修复方法。门控卷积能自动从壁画图像中学习并更新掩膜,解决不规则破损修复效果不佳的问题。Transformer能够与门控卷积互补,建模壁画图像所有像素之间的联系,实现全局操作解决大面积破损修复效果不佳的问题。针对Transformer进行优化可进一步提升修复效果。在对新疆壁画图像进行修复时,该方法相较于现有先进的方法能够在SSIM、PSNR和LPIPS指标上显著提升。 展开更多
关键词 新疆壁画 深度学习 文物保护 门控卷积 TRANSFORMER 不规则破损 面积破损 图像修复
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总段涂装对PSPC的影响
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作者 李晓斌 《船舶工程》 CSCD 北大核心 2010年第C00期44-46,共3页
根据IMO《涂层性能标准》规定船体分段合拢后,涂层破损面积不得超过2%,否则需要进行喷砂处理.由此,不仅对造船成本、建造周期带来很大的影响,而且对修补后的涂层质量也带来不利影响.目前各船厂船体分段合拢后涂层破损面积普遍达不到上... 根据IMO《涂层性能标准》规定船体分段合拢后,涂层破损面积不得超过2%,否则需要进行喷砂处理.由此,不仅对造船成本、建造周期带来很大的影响,而且对修补后的涂层质量也带来不利影响.目前各船厂船体分段合拢后涂层破损面积普遍达不到上述要求.各厂都在充分调查涂层损坏实际情况,认真分析造成的原因的基础上,采取相应对策并增加相应设备的投入,确保分段合拢后涂层破损面积在标准规定的范围之内. 展开更多
关键词 总段涂装 PSPC 分段合拢 涂层破损面积
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真空密试在PSPC油船中的应用
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作者 郑小慧 舒海威 《广船科技》 2012年第4期38-41,共4页
本文主要阐述在满足PSPC标准的52300DWT(A)化学品/成品油轮1#船的大合拢建造中,利用真空密试的方法在总段涂装前进行密性试验,最大限度减少对合拢后的涂层破损面积的影响,进而为涂层破损低于2%提供保证。
关键词 PSPC密试 涂层保护 破损面积 先组后涂
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PSPC标准在船舶建造过程中的应用
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作者 王玉龙 李猛 +3 位作者 邓再权 王旭光 孙晓 唐兴玲 《船舶标准化工程师》 2013年第2期30-32,共3页
文章主要介绍了在船舶建造过程中如何通过涂装控制、建造工法改善、精度控制、涂装保护,加强造船生产管理以及提高造船技术水平,以满足PSPC标准的要求。
关键词 PSPC 压载舱 涂层 破损面积
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预应力T梁腹板大面积崩裂破损的病害分析与维修方案 被引量:3
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作者 赵栋琪 张卫红 《公路交通科技(应用技术版)》 CSCD 北大核心 2017年第12期261-262,共2页
预应力结构的大面积破损简单进行修补将使得结构存在较大安全隐患,特别是T梁腹板这种厚度较小的构件,处理需慎重。通过对某预应力T梁桥腹板大面积破损危害的计算与分析,明确了维修前采取卸载措施的必要性,提出的针对此类问题的处治原则... 预应力结构的大面积破损简单进行修补将使得结构存在较大安全隐患,特别是T梁腹板这种厚度较小的构件,处理需慎重。通过对某预应力T梁桥腹板大面积破损危害的计算与分析,明确了维修前采取卸载措施的必要性,提出的针对此类问题的处治原则、维修方案要点可供类似工程参考。 展开更多
关键词 桥梁工程 维修方案 卸载 预应力混凝土 面积破损
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Preliminary Research on the Characteristics of the M_S8.0 Wenchuan Earthquake Hazard
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作者 Li Zhiqiang Yuan Yifan +5 位作者 Li Xiaoli Zhang Qin Dai Boyang Ye Youqing Ge Peifeng Zeng Jie 《Earthquake Research in China》 2009年第3期278-298,共21页
The Ms8.0 Wenchuan earthquake on May 12, 2008 caused heavy casualties and economic loss. According to the field investigations, the characteristics can be described as follows: The meizoseismai region with an intensi... The Ms8.0 Wenchuan earthquake on May 12, 2008 caused heavy casualties and economic loss. According to the field investigations, the characteristics can be described as follows: The meizoseismai region with an intensity of XI shows an obviously zonal distribution and suffered serious destruction from the earthquake, and the destruction perpendicular to the earthquake surface rupture decreased sharply. At the same time, the intensity X and IX regions perpendicular to the rupture are narrow and therefore their coverage area is small. The intensity on both sides of the rupture attenuates rapidly, but intensity VII and the VI regions are wide, the latter covering about 240,000 km^2. In intensity VI region, the damage area perpendicular to the rupture in the southern part is much larger than that of the northern part. Also, much new understanding about destruction types and destructive modes for all kinds of buildings, landforms and terrain is achieved in this paper. 展开更多
关键词 Ms8.0 Wenchuan earthquake Characteristics of earthquake hazard Intensitydistribution
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基于卷积自编码生成式对抗网络的高分辨率破损图像修复 被引量:6
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作者 侯向丹 刘昊然 刘洪普 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2022年第5期1645-1656,共12页
目的破损图像修复是一项具有挑战性的任务,其目的是根据破损图像中已知内容对破损区域进行填充。许多基于深度学习的破损图像修复方法对大面积破损的图像修复效果欠佳,且对高分辨率破损图像修复的研究也较少。对此,本文提出基于卷积自... 目的破损图像修复是一项具有挑战性的任务,其目的是根据破损图像中已知内容对破损区域进行填充。许多基于深度学习的破损图像修复方法对大面积破损的图像修复效果欠佳,且对高分辨率破损图像修复的研究也较少。对此,本文提出基于卷积自编码生成式对抗网络(convolutional auto-encoder generative adversarial network,CAE-GAN)的修复方法。方法通过训练生成器学习从高斯噪声到低维特征矩阵的映射关系,再将生成器生成的特征矩阵升维成高分辨率图像,搜索与待修复图像完好部分相似的生成图像,并将对应部分覆盖到破损图像上,实现高分辨率破损图像的修复。结果通过将学习难度较大的映射关系进行拆分,降低了单个映射关系的学习难度,提升了模型训练效果,在4个数据集上对不同破损程度的512×512×3高分辨率破损图像进行修复,结果表明,本文方法成功预测了大面积缺失区域的信息。与CE(context-encoders)方法相比,本文方法在破损面积大的图像上的修复效果提升显著,峰值信噪比(peak signal to noise ratio,PSNR)和结构相似性(structural similarity,SSIM)值最高分别提升了31.6%和18.0%,与DCGAN(deep convolutional generative adversarial network)方法相比,本文方法修复的图像内容符合度更高,破损区域修复结果更加清晰,PSNR和SSIM值最高分别提升了24.4%和50.0%。结论本文方法更适用于大面积破损图像与高分辨率图像的修复工作。 展开更多
关键词 破损图像修复 高分辨率 生成式对抗网络(GAN) 面积破损 深度学习
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