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分析了弯曲通道内气流流动状态,确定了气相流场的控制方程和边界条件,建立了通道内计算流动阻力的有限差分的数学模型和计算机程序,通过理论计算和实验分析了流道的几何参数对阻力的影响。计算结果与实验数据相符合
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运用电磁学和热流体学的方法研究了直流大阳极喷嘴长电弧通道等离子体炬中电弧的行为,并通过实验证明了温度梯度与电场梯度作用于流体时所产生的特殊现象;结果表明:电弧弧柱的高温效应剧烈排斥冷气流的混入,使CVD过程受到抑制.新产生的胶体粒子在热泳现象作用下逐渐沉积于通道内壁上.改变不同气体的进气位置以及减小温度与电场梯度并增设径向旋转磁场,可有效地解决上述问题
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教学目标:掌握材质的基本设定,掌握各种贴图通道的使用。教学重点: Di fuse贴图通道的使用。教学难点: Di fuse贴图通道的使用
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高温长时间工作的风洞喷管需要冷却,这需要在喷管上开冷却通道槽.本文采用冷却效率较好的矩形冷却通道,研究喷管冷却的影响因素.文中建立喷管冷却结构三维模型,详细分析喷管的传热类型同时考虑辐射换热,基于简单准确原则对计算三维模型作一系列简化假设,最后采用CFD技术进行数值模拟.了解冷却通道高宽比对喷管冷却的影响规律,指出考虑和不考虑辐射换热喷管冷却效果的差别,同时明确气流总温对冷却效果的影响程度并提出改善措施
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11.2模/数与数/模转换通道的组成 11.2.1模/数转换通道的组成 一般模/数转换通道由传感器、信号处 理、多路转换开关、采样保持器以及A/D 转换器组成
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高质量睡眠与儿童的身体发育、认知功能、学习和注意力密切相关,由于儿童睡眠障碍的早期症状不明显,需要进行长期监测,因此急需找到一种适用于儿童睡眠监测,且能够提前预防和诊断此类疾病的方法。多导睡眠图(Polysomnography,PSG)是临床指南推荐的睡眠障碍基本检测方法,通过观察PSG各睡眠期间的变化和规律,对睡眠质量评估和睡眠障碍识别具有基础作用。本文对儿童睡眠分期进行了研究,利用多导睡眠图记录的单通道脑电信号,在Alexnet的基础上,用一维卷积代替二维卷积,提出一种1D-CNN结构,由5个卷积层、3个池化层和3个全连接层组成,并在1D-CNN中添加了批量归一化层(Batch normalization layer),保持卷积核的大小保持不变。针对数据集少的情况,采用了重叠的方法对数据集进行了扩充。实验结果表明,该模型儿童睡眠分期的准确率为84.3%。通过北京市儿童医院的PSG数据获得的归一化混淆矩阵,可以看出,Wake、N2、N3和REM期睡眠的分类性能很好。对于N1期睡眠,存在将N1期睡眠被误分类为Wake、N2和REM期睡眠的情况,因此以后的工作应重点提升N1期睡眠的准确性。总体而言,对于基于带有睡眠阶段标记的单通道EEG的自动睡眠分期,本文提出的1D-CNN模型可以实现针对于儿童的自动睡眠分期。在未来的工作中,仍需要研究开发更适合于儿童的睡眠分期策略,在更大数据量的基础上进行实验
文档格式:PDF 文档大小:1.41MB 文档页数:9
以次生硫化铜矿粉为原料,添加黏结剂、氯化钠制备矿粒,并借助CT扫描技术、图像处理及三维重构方法,开展了单个矿粒浸出试验,探究了溶浸前后矿粒内部的孔隙变化;运用COMSOL Multiphysics模拟仿真软件,构建了溶液在孔隙通道中流动的仿真模型。结果表明:经过一周时间的溶浸,矿粒内部孔隙的数目、平均体积、平均表面积及孔隙平均等效直径分别增长了99%、151%、223%和90%,孔隙率增长了4倍,孔隙连通度增长了近2倍。在孔隙通道较狭窄的区域和底部区域,溶液的流速、压力急剧增加,对矿粒结构的稳定性产生较大影响
文档格式:PDF 文档大小:1.05MB 文档页数:9
传统 PM2.5 预测方法获取污染物浓度数据需要大型精密仪器,成本较高. 本文尝试利用图像数据进行 PM2.5 浓度预 测. 大气 PM2.5 浓度的变化与图像的暗通道强度、对比度和 HSI(Hue-saturation-intensity)颜色差异有密切联系. 大气中 PM2.5 浓度的升高会导致非天空区域的暗通道强度值下降,图像对比度下降和 HSI 空间颜色差异变小. 通过分析 PM2.5 浓度 与图像特征的关系,提出了一种基于图像混合核的列生成空气质量 PM2.5 预测模型
文档格式:PDF 文档大小:2.24MB 文档页数:10
深度神经网络技术用于机械设备故障诊断展现出了巨大潜力,但繁重复杂的计算量对计算机硬件提出了严苛的要求,严重限制了其在实际工程中的应用。基于此提出一种新型的轻量级神经网络ShuffleNet,用于高速列车轮对轴承故障诊断研究。该网络模型基于模块化设计思想,包含多个高效率的ShuffleNet单元,通过运用分组卷积与深度可分离卷积技术极大改善了传统卷积操作的运算效率;同时使用通道混洗方法克服了通道分组带来的约束,改进了网络的损失精度。实验分析表明,所提网络模型可有效用于复杂工况下高速列车轮对轴承故障诊断,相比传统卷积神经网络、残差网络和Xception等当前深度神经网络模型,在保证诊断精度的同时,运行效率得到大幅提升。这为深度神经网络技术应用于工程实际,克服计算机硬件条件限制提供了一条新的途径
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2.1兼容制传送方式 2.1.1兼容的必要条件 1所传送的电视信号中应有亮度信号和色度信号两部分。 2彩色电视信号通道的频率特性应与黑白电视通道频率特性基本一致
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