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本文通过介绍VAV空调系统的特点.针对VAV空调系统在设汁、施工、调试、运行维护中常见的问题进行了分析.井提出了有效的解决方法. 相似文献
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为了提高 CenterNet 无锚框目标检测网络的目标检测能力,提出一种基于注意力特征融合和多尺度特征提取网络的改
进 CenterNet 目标检测网络。 首先,为了提升网络对多尺度目标的表达能力,设计了自适应多尺度特征提取网络,利用空洞卷积
对特征图进行重采样获取多尺度特征信息,并在空间维度上进行融合;其次,为了更好地融合语义和尺度不一致的特征,提出了
一种基于通道局部注意力的特征融合模块,自适应地学习浅层特征和深层特征之间的融合权重,保留不同感受域的关键特征信
息。 最后,通过在 VOC 2007 测试集上对本文算法进行验证,实验结果表明,最终算法的检测精度达到 80. 94%,相较于基线算法
CenterNet 提升了 3. 82%,有效提升了无锚框目标检测算法的最终性能 相似文献
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为了合理补偿机器人定位误差,提升作业能力,该文提出基于深度学习网络的机器人定位误差估计与补偿方法。确定机器人定位采样点,获取机器人末端定位理论位姿,以机器人末端理论位姿作为深度神经网络输入量,机器人末端定位误差作为输出量,利用遗传粒子群算法优化权值与阈值,得到机器人定位误差估计值,并对理论位姿坐标反向迭加该误差估计值,完成定位误差补偿。实验证明,该方法能够有效补偿机器人的位移偏差和关节角度偏差,精准抓取目标物体,并在不同数量采样点条件下,可使不同类型的机器人保持较高的定位精度。 相似文献
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为了提高聚乳酸薄膜的气体阻隔性能,利用氧化石墨烯(GO)和聚乙烯亚胺之间的静电结合力,通过层层自组装法将它们沉积在聚乳酸(PLA)基底上制备GO/PLA自组装薄膜。选择了3个厂家生产的GO,对其进行了结构分析,并对其制备的GO/PLA自组装薄膜的阻隔性能进行了检测,筛选出最合适的GO。并考察了GO浓度、自组装层数对GO/PLA自组装薄膜的氧气、水蒸汽阻隔性能的影响。结果表明:GO的阻隔性能受到片径、缺陷程度和含氧官能团的综合影响;随着GO浓度增加,自组装层数增加,自组装薄膜的阻隔性能均有明显改善,但水蒸汽的阻隔性能变化不如氧气阻隔性能变化剧烈;当GO浓度为6mg/mL,自组装层数为20层时,相比于聚乳酸原膜,透氧系数和水蒸汽透过率分别降低了99.01%和56.6%。 相似文献
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该文在分析传统电励磁双凸极电机(doubly salient electro-magnetic machine,DSEM)反电势畸变的基础上,对两种不同励磁方式的DSEM进行正弦化设计,以实现该磁阻电机的正弦驱动,减小转矩脉动。提出相位调制正弦化的方法,指出该方法的设计原则,有效解决传统斜极DSEM反电势畸变、正弦度低的问题。研究发现,偶数相的DSEM经过特殊的定转子极弧系数设计后总有两相存在严格的互补关系,使所提正弦化方法的实现成为可能;并进一步提出提高反电势波形的对称性和正弦度的方法。随后,将设计的正弦化定子集中励磁电励磁双凸极电机、正弦化定子分布励磁电励磁双凸极电机和传统DSEM进行仿真对比分析。因为正弦化定子分布励磁电励磁双凸极电机性能最优,故加工其样机进行实验验证。实测样机不同励磁电流下空载反电势的总谐波失真均小于4%,采用基于空间矢量脉宽调制的正弦波驱动方式,实现DSEM的正弦化驱动,减小其输出转矩脉动。仿真和实验结果证明了DSEM正弦化设计和采用正弦驱动抑制转矩脉动的有效性,为高性能驱动应用提供了新的电机类型选择。 相似文献
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针对单目3D目标检测算法中存在图像缺乏深度信息以及检测精度不佳的问题,提出一种联合实例深度的多尺度单目3D目标检测算法。首先,为了增强模型对不同尺度目标的处理能力,设计基于空洞卷积的多尺度感知模块,同时考虑到不同尺度特征图之间的不一致性,从空间和通道两个方向对包含多尺度信息的深度特征进行重新精炼。其次,为了使模型获得更好的3D感知,将实例深度信息作为辅助学习任务来增强3D目标的空间深度特征,并使用稀疏实例深度来监督该辅助任务。最后,在KITTI测试集以及评估集上对所提算法进行验证。实验结果表明,所提算法相较于基线算法在汽车类别的平均精度提升了5.27%,有效提升了单目3D目标检测算法的检测性能。 相似文献
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由于聚酰亚胺(PI)材料存在亲水性较弱、加工成型性较难、电导率较低等缺陷,需要通过纳米粒子改性聚酰亚胺改善其性能。基于不同纳米粒子改性聚酰亚胺,综述并评论了国内外聚酰亚胺纳米复合材料的研究现状,阐述了有机纳米粒子(CNC、FEP)、无机纳米粒子(陶瓷材料、金属纳米粒子、蜂窝芯材)、有机-无机纳米粒子(POSS、MWCNTs-COOH、OGO)复合改性聚酰亚胺性能的原理和效果,分析了聚酰亚胺复合杂化过程中面临的问题和改进方法,结合目前聚酰亚胺复合材料发展集中在合成工艺改进、填料优化改性等方面的研究趋势,提出了聚酰亚胺未来的研究方向。 相似文献