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91.
针对传统喷头水量分布特性测试手段落后的问题,研究了喷头水量分布特性自动测试的关键技术,并根据水量测试原理,建立了水量信息传感器的转换模型,实现了水量信息从模拟量到数字量的一步转换。采用基于分布式总线技术的水量信息采集方案,设计了喷头水量分布特性自动测试系统,使水量分布信息和其他测试数据快速直观地显示在计算机屏幕上,并可打印输出,提高了喷头性能测试的工作效率和水平,对新型喷头的试验研究提供了可靠数据和分析手段。  相似文献   
92.
田长留  孟超 《排灌机械》2005,23(3):35-38
从理论上论述了非定常水射流的调制原理,特别是对射流的液珠化过程以及调制后射流与靶体的碰撞作了较详细的分析。简要概括了形成非定常水射流的各种外间断法和内调制法,并分析了各种方法的优缺点。通过对这些方法进行比较,得出激振荡射流和混沌调制冲击射流是比较有发展前途的水射流技术。  相似文献   
93.
高压电场在食品物料干燥中的应用研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
高压电场干燥是一种全新的干燥技术。文章分析了高压电场干燥的机理,认为是“不均匀高压电场产生的离子风的冲击作用”.而不是“传热传质”。介绍了高压电场干燥的发展历程及进展,指出了高压电场干燥的发展潜力和前景,并提出了设想。  相似文献   
94.
多熟制水稻插秧机分插机构的研究   总被引:3,自引:2,他引:3  
为了解决南方多熟制水稻移栽时对不同高度秧苗的适应性问题,对分插机构进行了研究。在选定最大适插苗高,并求得秧针端点运动轨迹后,计算确定了分插机构诸参数。经对该机构进行理论分析、验证和田间实插试验,证明对苗高10~30cm 秧苗具有良好的适应性。  相似文献   
95.
去核作业是对荔枝进行精深加工的准备工作,但多年来去核后果肉的完整性问题在我国一直没能得到很好地解决,已经成为制约荔枝产品精深加工的瓶颈.为此,在分析去核机理的基础上,进行了以果肉的完整性和去核成功率为指标的手工去核试验.试验中刀具采用了旋转切入、直线切入和直线切入果核后再旋转等3种不同的运动形式.试验表明,刀具旋转切入去核的效果最佳.在此基础上,设计并制作了模拟手工作业的荔枝去核机,对结构不同的3种圆筒形去核刀具在3个转速下进行去核试验表明,刀具结构和旋转速度对果肉的完整性影响显著,但对去核率影响不明显.  相似文献   
96.
根据给定的并联机构末端执行器的任务要求,在其结构参数优化设计中,为保证各分支运动学传递性能相对均较优,利用离差的性质,定义了局域和全域运动(速度)、力及功率分配性能指标,以此反映各分支共同承担负载要求的能力。对于单驱动分支功率输出,探讨了速度和力两个可变的物理量对功率的作用大小,并定义了运动、力作用系数,以此对机构的工作空间进行了分析。最后以用作姿态调整部件的3-RPS空间并联机构为例,对上述指标进行了详细的求解,在改进的设计空间中叠加性能图谱,优化了机构的结构参数尺寸,同时求出了相应的工作空间。  相似文献   
97.

 

对分布式异构数字资源的整合检索模式、整合协议、资源连接方式、编码等几个方面

进行了概括介绍。

  相似文献   
98.
为解决活体黄羽鸡表皮层黑色素分级方法成本高、效率低下、分级环境易受环境光干扰等问题,该研究探索一种基于ConvNeXt模型的黄羽鸡表皮层黑色素智能分级方法 ConvNeXt-WPCA,用于实现活体黄羽鸡表皮层黑色素智能分级。ConvNeXt-WPCA模型通过以下3点改进提高模型对黄羽鸡黑色素的识别效果:1)针对黄羽鸡黑色素图像RGB三通道内黑色素信息分布不均衡问题,改变输入图片通道权重来增强模型对黑色素特征的提取能力;2)使用部分卷积代替深度可分离卷积,减少模型计算量和内存访问次数提高对计算资源的利用率;3)引入坐标注意力机制,引导模型关注黄羽鸡胸腹部及肛门附近皮肤提升模型精度。同时,该研究还设计一种双光源图像获取装置,分别在自然光和偏振光条件下拍摄黄羽鸡样本,以减小分级结果受环境光干扰的影响,并探索偏振光在黑色素分级任务中的应用潜力。结果表明ConvNeXt-WPCA模型相较标准ConvNeXt模型,针对自然光下黄羽鸡黑色素图像数据集分级准确率提升9.68个百分点,最终达到89.03%的识别准确率,针对偏振光下黄羽鸡黑色素图像数据集分级准确率提升15.26个百分点,最终达到98.87...  相似文献   
99.
为了解决因梭梭和红柳等宿主遮挡、样本分布密集、样本大小不均衡等造成人工种植肉苁蓉检测精度低以及模型参数量过大难以向嵌入式设备移植等问题,该研究提出一种基于改进YOLOv5s的人工种植肉苁蓉轻量化检测方法。首先,将YOLOv5s的主干网络替换为EfficientNetv2网络,以减少模型参数量和计算复杂度进而实现模型轻量化,便于后期将模型向嵌入式设备部署;其次,为了增强模型对小目标肉苁蓉特征信息的提取能力,将C3模块与Swin Transformer Block进行整合,得到C3STR模块,将其引入主干网络,并将其输出的特征图与Neck网络中的特征图进行融合;最后,在检测头前端与颈项加强网络之间添加CA注意力机制,以弱化背景信息、聚焦目标特征,提高网络检测性能。试验结果表明,该模型对于肉苁蓉的检测精度和准确率分别为89.8%和92.3%,模型的参数量和计算量分别为5.69×106 MB和6.8 GB,权重文件大小为11.9 MB,单幅图像推理时间为8.9 ms,能够实现实时性检测。同其他主流模型相比,改进后的模型的检测精度分别比SSD、Faster R-CNN、YO...  相似文献   
100.
为解决传统小肠绒毛需要专业人员手动检测耗时耗力且存在主观性和不稳定性等问题,同时提高在复杂病理学图像中小肠绒毛检测的准确率和效率,该研究提出基于改进YOLOv5s检测复杂病理学图像下猪只小肠绒毛的方法。首先,采用串联形式的混合池化对空间金字塔进行优化,增强特征提取与特征表达,提升检测精度;然后引入一种基于注意力机制的网络模块(simpleattentionmechanism,SimAM)与Bottleneck中的残差连接相结合,使用SimAM对Bottleneck中的特征图进行加权,得到加权后的特征表示,利用注意力机制加强模型对目标的感知。试验结果表明,该研究算法的平均精度(average precision)和每秒传输帧数(frame per second,FPS)达到92.43%和40帧/s。改进后的YOLOv5s在召回率和平均精度上相较改进前提高2.49和4.62个百分点,在不增加模型参数量的情况下,每帧图片的推理时间缩短1.04 ms。与经典的目标检测算法SSD、Faster R-CNN、YOLOv6s、YOLOX相比,平均精度分别提高15.16、10.56、2.03和4.07...  相似文献   
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