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为揭示液体烧蚀激光推进推力形成机理,提出了一种有效的实验方法,即建立推力加载过程与流场演化过程的时间关联性,寻找物理现象与推力特征之间的关系。为实现这种方法,建立了一套基于高速相机和高频响压电式力传感器的实验系统,并实现对激光器、闪光仪、高速相机和推力信号采集系统的工作时序的精确控制。实验结果表明,与国外相关文献提供的实验系统相比,依据本方法所建系统可以提高实验研究效率和精度,为分析液体烧蚀所形成推力的机理提供了一种可靠的实验方法。 相似文献
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精密球新型研磨方式的仿真研究 总被引:2,自引:0,他引:2
在精密球偏心V形槽研磨方式的基础上,提出一种新的研磨方式。运动分析结果表明,与偏心V形槽和传统V形槽研磨方式不同,该研磨方式下球坯的自转轴能够在180°范围内摆动,使研磨轨迹在球坯表面的分布更为均匀。通过仿真计算发现,在该研磨方式下偏心距对球坯表面研磨均匀性影响较小,并且,各槽内球坯所受研磨均匀性相同。 相似文献
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利用无人机(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)高光谱影像(Hyper-spectral Imaging, HSI)和激光雷达(Light Detection and Ranging, LiDAR)数据开展黄河口湿地植被分类方法研究。由于高空间分辨率HSI光谱变异性强,以及LiDAR点云密度不均匀,分类结果呈现出“椒盐”现象。为了解决这些问题,本文提出了一种结合空谱特征融合和通道注意力机制的双分支卷积神经网络(SSF-C-DBCNN)。光谱注意力机制通过为每个波段分配不同的权重来减少光谱变异性的影响。空间注意力机制侧重于学习和强调特征表达能力强的密集点云区域空间信息,从而减轻LiDAR点云密度不均匀对结果的影响。最后,在双分支融合特征后引入通道注意力机制来提取更深层次的特征。利用UAV采集的HSI和LiDAR数据进行实验验证,结果表明,本文提出方法的性能优于随机森林和五种深度学习方法,分类结果更为贴合实际土地覆盖,有效地抑制了“椒盐”现象。 相似文献
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近海船舶目标检测是一项非常具有挑战性的任务,受到学者专家广泛关注。基于卷积神经网络(CNN)和注意力机制的检测器在近海船舶目标检测方面的应用取得了显著成就。然而,船舶目标检测存在着表观相似和背景干扰导致检测过程中出现误检的问题。为此,本文提出了一种用于Faster RCNN(更快的基于区域的卷积神经网络)的表观细粒度辨别的检测头模块。该模块包括类别细粒度分支和高效全维动态卷积定位分支。其中类别细粒度分支通过全局特征建模和灵活的感知范围来挖掘和利用类别细粒度辨别特征,高效全维动态卷积定位分支通过高效灵活的感知船舶边界信息来区分目标与背景,从而减少误检漏检问题。通过在近海船舶公开数据集Seaships7000 上进行实验验证,本文算法减少了误检漏检,提升了检测器性能。 相似文献
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采用静电喷雾法制备核壳结构纳米铝粉/聚偏二氟乙烯(n-Al/PVDF)复合粒子。为优化制备参数,设计了正交试验,利用扫描电子显微镜(SEM)、透射电子显微镜(TEM)、差示扫描量热仪(DSC)等设备研究了静电喷雾过程中针头内径、推进速率、输出电压、接收距离等4种因素对制备的复合粒子形貌和放热性能的影响。结果表明:在0.51mm针头内径,1mL/h推进速率,10cm接收距离,12kV输出电压条件下制备的复合粒子形貌最为规整,平均粒径为75nm,与原料n-Al颗粒基本一致;PVDF包覆层厚度均匀,平均厚度为5nm。DSC测试结果显示,按此条件制备的样品在惰性气氛及空气气氛条件下放热量最大,且均大于其他条件下制备的样品,PVDF包覆层能够显著改善n-Al粉末能量释放效率,使铝粉反应更完全。 相似文献
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