检索结果-内蒙古大学图书馆

热能动力工程 2025年第2期40卷 129-135,157页

作者：印四华朱成就汪泉徐唐杰广东海洋大学机械与能源工程学院广东阳江529500 佛山市南海区广工大数控装备协同创新研究院广东佛山528225 湖北工业大学机械工程学院湖北武汉430068

针对风力机叶片气动性能与叶尖噪声无法良好兼顾的问题,本文提出翼型气动性能与噪声同步优化设计方法。采用B样条函数表达翼型曲线,利用RFOIL软件计算翼型的气动性能,基于噪声半经验公式(BPM模型)预测翼型的噪声;建立基于气动性能与噪... 详细信息

针对风力机叶片气动性能与叶尖噪声无法良好兼顾的问题,本文提出翼型气动性能与噪声同步优化设计方法。采用B样条函数表达翼型曲线,利用RFOIL软件计算翼型的气动性能,基于噪声半经验公式(BPM模型)预测翼型的噪声;建立基于气动性能与噪声特性的风力机翼型优化数学模型,利用多目标遗传算法并耦合RFOIL软件及BPM模型编制优化程序,通过不断优化迭代输出Pareto最优解,根据最优解得到新翼型参数,将新翼型命名为WT24-210翼型;将新翼型与常用FFA-W3-211翼型的气动性能进行比较,结果表明:在雷诺数6×10^(6),马赫数0.10的边界条件下,光滑条件和粗糙条件下,新翼型的最大升阻比都比FFA-W3-211翼型有所提高,分别提高6.6%和1.7%;当在6°攻角时,在光滑和粗糙条件下其噪声值则分别降低了0.5 dB和1.2 dB。

关键词：风力机翼型气动性能噪声多目标优化 BPM模型

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考虑可变俯仰角的垂直轴风力机翼型优化设计方法

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可再生能源 2025年第1期43卷 54-60页

作者：印四华朱成就莫抒志张明康汪泉陈戈广东海洋大学机械与能源工程学院广东阳江529500 佛山市南海区广工大数控装备协同创新研究院广东佛山528225 湖北工业大学机械工程学院湖北武汉430068 广东海洋大学机械工程学院广东湛江524088

针对设计垂直轴风力机翼型时普遍将俯仰角(θ_(p))设定为固定值,导致不能很好地发挥翼型的气动性能的问题,文章首先提出了一种考虑可变θ_(p)的垂直轴风力机设计方法,并将其应用于翼型优化;然后,基于制动圆柱理论不断迭代计算其功率系数... 详细信息

针对设计垂直轴风力机翼型时普遍将俯仰角(θ_(p))设定为固定值,导致不能很好地发挥翼型的气动性能的问题,文章首先提出了一种考虑可变θ_(p)的垂直轴风力机设计方法,并将其应用于翼型优化;然后,基于制动圆柱理论不断迭代计算其功率系数(C_p),以极大功率系数直接作为目标函数,利用遗传算法耦合RFOIL软件优化翼型廓线与θ_(p)分布;最后,优化得到垂直轴风力机新翼型VAWT250。与参考翼型AIR001相比,无论是光滑条件,还是粗糙条件,新翼型的气动性能具有明显提升,尤其是粗糙条件,其最大升力系数与升阻比分别提升了16.1%和17.1%;在粗糙条件下,考虑俯仰角时,风力机的最大C_(p)提高了6.81%。该结果对垂直轴风力机翼型的优化设计具有一定的指导意义。

关键词：垂直轴风力机翼型俯仰角制动圆柱理论功率系数

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基于LabVIEW的现场数控专机监测系统设计

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机床与液压 2019年第2期47卷 162-166页

作者：李志鹏杨海东叶剑锋佛山市南海区广工大数控装备协同创新研究院广东佛山528225

设计一套基于Lab VIEW的现场数控专机监测系统,详细介绍了系统的总体设计、硬件构成和软件功能模块开发中的关键技术。该系统以安装Lab VIEW平台的工控机为上位机,以控制机床加工的HNC-808M数控装置和采集机位数据的PLC组件为下位机。... 详细信息

设计一套基于Lab VIEW的现场数控专机监测系统,详细介绍了系统的总体设计、硬件构成和软件功能模块开发中的关键技术。该系统以安装Lab VIEW平台的工控机为上位机,以控制机床加工的HNC-808M数控装置和采集机位数据的PLC组件为下位机。实验验证:该系统运行稳定,能够实现专机安装调试和加工过程的数据通信和实时监测。

关键词：数控系统远程监测动态链接库

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稻壳炭的制备及其对尿素态氮的吸附特性

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农业环境科学学报 2021年第10期40卷 2150-2158页

作者：钟旋蒋恩臣卢璐璎高振楠王明峰佛山市南海区广工大数控装备协同创新研究院广东佛山528225 华南农业大学材料与能源学院广州510642

为探索热解稻壳生物炭对尿素态氮的吸附特性,采用自制的无轴螺旋连续热解装置制备了热解温度分别为350、450、550℃和650℃的稻壳生物炭(RHB),研究了热解温度对RHB各项理化特性的影响规律,及其对水溶液中尿素态氮的吸附能力,并用吸附动... 详细信息

为探索热解稻壳生物炭对尿素态氮的吸附特性,采用自制的无轴螺旋连续热解装置制备了热解温度分别为350、450、550℃和650℃的稻壳生物炭(RHB),研究了热解温度对RHB各项理化特性的影响规律,及其对水溶液中尿素态氮的吸附能力,并用吸附动力学模型和吸附等温线模型对尿素态氮的吸附过程进行拟合,结合吸附前后RHB的微观形貌特征,探讨了RHB对尿素态氮的吸附机制。结果表明,RHB的BET比表面积及孔容均随着热解温度的升高而逐渐增大,而平均孔径则逐渐减小;与热解温度为550℃和650℃制得的RHB相比,350、450℃制得的RHB保留了更多数量的酸性含氧有机官能团。650℃制得的RHB对尿素态氮的吸附能力更强(350℃和650℃RHB的平衡吸附量分别为30.59 mg·g^(-1)和33.16 mg·g^(-1)),等温吸附模型拟合及吸附动力学拟合结果表明,RHB对尿素态氮的吸附过程可用Langmuir-Freundlich模型和Elovich模型描述,其对尿素态氮的吸附同时受到物理吸附和化学吸附的作用。RHB对尿素态氮的吸附过程为尿素分子首先通过自由扩散运动穿透液膜表面抵达RHB颗粒表面,并与RHB表面的官能团吸附位点发生化学吸附反应,然后尿素分子从RHB颗粒外表面进入到内部的复杂多孔结构中并被“封锁”于孔隙内部,之后逐渐趋于动态平衡。不同热解温度制得的RHB的吸附机制表现为低热解温度RHB通过表面含氧官能团与尿素分子形成氢键发生化学吸附,而高热解温度制得的RHB通过形成更多的复杂孔隙结构与尿素分子发生物理吸附。

关键词：热解稻壳生物炭尿素态氮吸附动力学吸附特性

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基于应力刚化效应的动态特性可调微动平台设计新方法

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机械工程学报 2015年第23期51卷 153-159页

作者：杨志军白有盾陈新王梦高健杨海东广东工业大学微电子精密制造技术与装备教育部重点实验室广州510006 佛山市南海区广工大数控装备协同创新研究院佛山528225

针对现有基于柔性铰链的微动平台动态特性受材料特性、设计制造等误差影响,难以满足精密微动平台对动态响应(特别是可变频率操作)的高要求,基于应力刚化效应,提出了动态特性可调的微动平台设计新方法,推导预应力作用下一端固定一端导向... 详细信息

针对现有基于柔性铰链的微动平台动态特性受材料特性、设计制造等误差影响,难以满足精密微动平台对动态响应(特别是可变频率操作)的高要求,基于应力刚化效应,提出了动态特性可调的微动平台设计新方法,推导预应力作用下一端固定一端导向梁的等效刚度和质量公式;基于对称布置假设,建立含有弹片式柔性铰链(下面简称弹片)组数(离散变量)和截面尺寸(连续变量)的离散连续变量复合优化模型,释放承载刚度约束,获得截面尺寸含有弹片组数变量的精确解系列,分析了给定预应力下不同弹片组数微动平台的承载刚度和频率调节范围,从而通过承载刚度约束和频率调节范围要求确定弹片组数。通过数值算例,验证了推导计算模型求解精度和所提设计方法的应用有效性。计算结果表明,与有限元分析结果相比,本模型的计算结果相对误差小于2%,实现了给定工作刚度、频率和承载刚度约束的微动平台最优结构设计。所提方法实现了刚度和频率大范围的调整,不但降低了加工精度要求,还为动态特性自适应匹配的智能微动平台提供一种实现途径。

关键词：微动平台柔性铰链柔顺机构应力刚化智能平台

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一种基于卷积神经网络的PCB表面缺陷检测方法

一种基于卷积神经网络的PCB表面缺陷检测方法

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作者：王华龙杨海东吴均城李泽辉魏登明谢克庆 528000 广东省佛山市南海区狮山镇南海软件科技园创智港A座四楼

本发明适用于机器学习技术领域，尤其涉及一种基于卷积神经网络的PCB表面缺陷检测方法。与现有技术相比，本发明提供的表面缺陷检测方法包括以下步骤：获取原始图像；对原始图像进行对比度增强处理和噪声处理，得到处理图像；对处理图... 详细信息

标准号: CN117911327A

本发明适用于机器学习技术领域，尤其涉及一种基于卷积神经网络的PCB表面缺陷检测方法。与现有技术相比，本发明提供的表面缺陷检测方法包括以下步骤：获取原始图像；对原始图像进行对比度增强处理和噪声处理，得到处理图像；对处理图像进行分割处理，得到缺陷图像；对缺陷图像进行数据增强和噪声注入，得到噪声图像；建立初始神经网络模型，将噪声图像作为初始神经网络模型的输入并根据结构相似指数进行训练，得到神经网络模型；将待检测图像作为神经网络模型的输入，得到无缺陷图像；将待检测图像逐像素减去无缺陷图像，得到检测结果。从而可以快速检测出印刷电路板的表面缺陷，得到缺陷的位置信息和形状信息，而无需提前知道缺陷的类型。

关键词：神经网络模型缺陷图像待检测图像处理图像原始图像噪声图像表面缺陷检测机器学习技术卷积神经网络对比度增强印刷电路板表面缺陷分割处理检测结果快速检测缺陷检测数据增强相似指数形状信息噪声处理减去像素噪声

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一种基于深度学习的目标检测方法及系统

一种基于深度学习的目标检测方法及系统

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作者：杨海东李泽辉杨淑爱王华龙吴均城谢克庆 528000 广东省佛山市南海区狮山镇南海软件科技园创智港A座四楼

本发明适用于目标检测技术领域，提供了一种基于深度学习的目标检测方法及系统，所述目标检测方法包括以下步骤：获取有被物体遮挡和无被物体遮挡的原始图像数据集；对所述原始图像数据集通过预设方法进行扩张，得到扩张图像数据集；建... 详细信息

标准号: CN117636133A

本发明适用于目标检测技术领域，提供了一种基于深度学习的目标检测方法及系统，所述目标检测方法包括以下步骤：获取有被物体遮挡和无被物体遮挡的原始图像数据集；对所述原始图像数据集通过预设方法进行扩张，得到扩张图像数据集；建立卷积神经网络，将所述扩张图像数据集作为所述卷积神经网络的输入进行剪枝训练，得到特征图信息；根据所述特征图信息进行微调训练，建立目标检测模型；通过所述目标检测模型对光线发射器是否被物体遮挡进行检测，得到检测结果。本发明通过构建目标检测模型，自动提取图像特征以适应复杂的环境，从而准确判断识别光线发射器是否被其它物体遮挡，极大增加的检测效率以及识别效果。

关键词：目标检测遮挡卷积神经网络原始图像数据光线发射器图像数据集特征图检测结果图像特征自动提取检测剪枝构建预设微调学习

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主动目标定位方法、相关设备及存储介质

主动目标定位方法、相关设备及存储介质

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作者：杨海东胡洋李泽辉杨标 528000 广东省佛山市南海区狮山镇南海软件科技园创智港A座四楼

本发明提供一种主动目标定位方法、相关设备和存储介质，涉及深度强化学习技术领域，该方法应用于VGG16网络,该方法包括：步骤S1、将待处理图像输入预训练VGG16网络；步骤S2、通过所述预训练VGG16网络并采用马尔可夫过程共同进行构建并... 详细信息

标准号: CN115761208A

本发明提供一种主动目标定位方法、相关设备和存储介质，涉及深度强化学习技术领域，该方法应用于VGG16网络,该方法包括：步骤S1、将待处理图像输入预训练VGG16网络；步骤S2、通过所述预训练VGG16网络并采用马尔可夫过程共同进行构建并生成第一模型；步骤S3、通过在所述第一模型中采用深度强化学习网络更新所述深度强化学习网络中的策略网络的权值，并生成第二模型；步骤S4、设置所述第二模型的模型结构并生成第三模型；步骤S5、通过预设的数据集获得多个随机样本；步骤S6、采用多个所述随机样本训练所述第三模型。与相关技术相比，采用本发明的技术方案可有效提高学习效率且计算量小。

关键词：强化学习随机样本网络待处理图像策略网络存储介质模型结构目标定位网络更新学习效率计算量数据集构建预设

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一种基于深度视觉特征的快速图像检索方法

一种基于深度视觉特征的快速图像检索方法

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作者：黄河岑健彬王华龙 528000 广东省佛山市南海区狮山镇南海软件科技园创智港A座四楼

本发明提供了一种基于深度视觉特征的快速图像检索方法，包括以下步骤：S1、对输入图像进行预处理，并提取第一特征图片；S2、对数据集的图片进行批量预处理，并提取第二特征图片；S3、对第一特征图片和第二特征图片进行相似度计算，获... 详细信息

标准号: CN115878830A

本发明提供了一种基于深度视觉特征的快速图像检索方法，包括以下步骤：S1、对输入图像进行预处理，并提取第一特征图片；S2、对数据集的图片进行批量预处理，并提取第二特征图片；S3、对第一特征图片和第二特征图片进行相似度计算，获得计算结果；S4、根据计算结果查找索引取结果，召回结果并输出；S5、对数据集中的Dog和Cat两类图像进行评估验证；S6、通过卷积神经网络的预训练模型进行评估验证。本发明简单易行且不会对模型引入任何额外参数，使速度和效率得到了很大的提升；搜索引擎的分数计算快，特征向量相似度精度损失小；在反向搜索引擎上使用余弦相似性可以在抑制内存使用的同时执行高速、高精度的检索方法。

关键词：特征图片搜索引擎检索预处理验证特征向量相似度卷积神经网络批量预处理相似度计算余弦相似性分数计算精度损失快速图像内存使用深度视觉输入图像数据集中训练模型数据集评估索引图像查找输出引入图片

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一种基于神经网络的图像去反射方法、系统及相关设备

一种基于神经网络的图像去反射方法、系统及相关设备

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作者：魏登明李泽辉杨海东 528000 广东省佛山市南海区狮山镇南海软件科技园创智港A座四楼

本发明涉及机器视觉领域，尤其涉及一种基于神经网络的图像去反射方法、系统及相关设备，所述方法包括：获取包含原彩图像的第一数据集和分离色彩图像的第二数据集；将第一数据集和第二数据集中的图像合成得到反射图像数据集；构建包括... 详细信息

标准号: CN115100058A

本发明涉及机器视觉领域，尤其涉及一种基于神经网络的图像去反射方法、系统及相关设备，所述方法包括：获取包含原彩图像的第一数据集和分离色彩图像的第二数据集；将第一数据集和第二数据集中的图像合成得到反射图像数据集；构建包括图像恢复网络和深度适应网络的图像去反射并发网络；对图像恢复网络进行训练，并输出去反射结果；以第二数据集为输入，对深度适应网络进行训练；构建关于去反射结果、反射图像数据集、第二数据集，以及分别对应图像恢复网络和深度适应网络的权重参数之间的去反射映射关系；重复训练，直到权重参数满足预设最优结果条件，输出所述图像去反射并发网络。本发明突出的去反射方法减少人工干预，提高了网络的预测能力。

关键词：反射网络图像恢复数据集图像反射图像数据第一数据权重参数构建并发机器视觉人工干预色彩图像神经网络数据集中图像合成映射关系预测能力最优结果输出预设重复

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