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使用Volume of fluid (VOF)方法和基于树形数据结构的自适应算法来研究射流雾化的破碎过程以及扰动对射流破碎机理产生的影响。在无扰动情况下,液体射流的头部、液丝和液滴随着射流时间的发展不断发生演变。射流头部先呈现蘑菇状外形,随后液丝生成,并慢慢转变成网兜状,直至断裂形成小液滴。在周期性流向强迫的作用下,射流液柱的表面会形成周期波,其液丝破裂形成液滴的时机与稳定射流情形相比会有所提前,射流形成的头部更趋于扁平,最终生成的液滴数量更多。低中频阶段,随着扰动频率的增大,射流未扰动液柱长度(L)逐渐缩短,液滴直径的概率密度分布(PDF)趋于尖锐,液滴平均直径(SMD)增大。在高频阶段,随着扰动频率的增大,L会随之增大,液滴直径的PDF分布变得平缓,SMD会减小。 相似文献
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Xception是Inception网络的一种极端化表现,在与Inception v3参数相近的情况下,它能够达到更高的准确度。由于神经网络提取的特征不一定都是有用特征,因此以Xception为基础,将SE(Squeeze and Excitation)模块加入该网络,调整特征通道的权重,使得网络的精确度得到提高。通过实验,融合SE模块的Xception网络训练精确度分别在Oxford-IIIT Pet数据集和CUB_200_2011数据集上提升了1%~1.7%和0.8%~1%,证明了SE模块能够进一步提升Xception的精确度。将改进后的Xception应用到动物种类识别中,根据精确度曲线对实验策略调整改进,最终在测试集上获得95.63%的识别率。 相似文献