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    1. 管道巡检机器人目标识别与定位检测技术
    宋雷震, 孙晓东
    吉首大学学报(自然科学版)    2021, 42 (5): 38-43.   DOI: 10.13438/j.cnki.jdzk.2021.05.007
    摘要828)      PDF(pc) (500KB)(299)    收藏
    针对目前管道巡检机器人对管道内部目标淤积物识别精度低的问题,设计了一个基于新的学习率更新策略的改进YOLO模型,该模型采用深度学习卷积网络来进行目标物图像学习训练;针对定位不准确的问题,设计了一个测距定位模型,实现了对目标物测距的精准定位.对新学习率更新策略下的YOLO模型、常数衰减学习率更新策略下的YOLO模型、指数衰减学习率更新策略下的YOLO模型及使用传统梯度下降法的YOLO模型等进行了对比训练测试,结果表明,基于新学习率更新策略下的YOLO模型的目标物检测准确率达到96.1%,测距定位模型的定位误差小于2 cm.
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    2. 某DN 1 500烟气挡板流量特性的数值模拟
    王战锋, 樊桦
    吉首大学学报(自然科学版)    2021, 42 (5): 44-49.   DOI: 10.13438/j.cnki.jdzk.2021.05.008
    摘要578)      PDF(pc) (6126KB)(226)    收藏
    利用Fluent数值模拟软件计算了某DN 1 500烟气挡板压降为100,300,500,700,1 000 Pa,挡板开度为10°,20°,30°,40°,50°,60°,70°,80°,90°时对应的烟气质量流量,以及挡板压降为1 000 Pa,挡板开度为10°,30°,50°,70°,90°时对应的烟气速度矢量,并拟合了挡板压降为100 Pa时的流量特性分段函数.研究结果表明,要保证挡板全开时压降小于100 Pa,全开时的烟气质量流量就不能超过25.05 kg/s;考虑到流场不均匀导致的挡板局部磨损,应当尽量避免挡板在小开度下长时间工作;运行过程中烟气挡板宜在23°~81°之间调节烟气质量流量.
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