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基于Star CCM+的尾涡非定常模拟

摘要:本研究基于StarCCM+平台,采用动态重叠网格和LES/VOF方法,对水下航行体甚低频(ULF)运动引发的尾涡流场进行数值模拟。研究建立了1:80缩尺比模型,重点分析了指挥台和舵附体产生的涡结构演变规律。结果表明,ULF运动导致涡周期性脱落并与尾部涡相互作用,引起显著的压力脉动,这种效应会调制声散射场特性。研究为实尺度航行体设计提供了高精度数值分析手段,对水下声学探测与隐蔽性研究具有重要参

农产品“保险+期货”主体利益协同机制及提升策略

本文基于Mathematica软件复现了《中南财经政法大学学报》关于农产品"保险+期货"模式的研究,构建四方演化博弈模型(农户、保险公司、期货交易所、地方政府),通过收益矩阵和雅可比矩阵分析均衡点稳定性。研究表明:1)期货交易所和地方政府的补贴是实现利益协同的关键;2)案例分析验证了主体协同条件;3)数值模拟显示政府补贴对协同效应的影响大于期货交易所。研究建议通过优化财政支持、

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COMSOL与MATLAB联合仿真人工智能的电学层析成像系统

它基于电学传感器提取被测区域物质的空间分布的部分信息,以电学信号作为载体进行处理与传输,并采用适当的信息重构算法,重构被测区域物质的空间分布的全部信息。COMSOL与MATLAB联合仿真是一种强大的多物理场仿真方法,它将COMSOL的多物理场建模能力和MATLAB的编程及数据分析功能相结合,为用户提供了一种高效、灵活的仿真解决方案。本项目提供进行上述实验所有的MATLAB代码(标注注释)、数据集(

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#matlab#人工智能#深度学习
基于matlab机器学习图像处理的传统模拟仪表数字读取系统

最终,利用角度测量法计算指针相对于起始和终止刻度线的位置,从而得出仪表的读数。K-means聚类算法:通过计算所有检测到的线段的延长线交点,使用K-means聚类算法对交点进行分类,找出数量最多的簇中心,以此确定表盘的圆心。本系统能够实现对圆形指针式仪表的半自动化读数,与人工读数相比,系统的读数结果具有较小的误差,且在可接受的范围内,这表明了该系统的有效性和实用性。指针提取算法的设计考虑了实际生产

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#matlab#机器学习#图像处理
基于Python深度学习的鲨鱼识别分类系统

本文提供了完整的Python程序代码和使用教程,适合新入门的朋友参考,包括用户登录界面(注册登录和修改密码),管理员主界面(用户账户信息、查看历史资源和鲨鱼种类百科),普通用户界面(上传历史记录、鲨鱼图像识别和鲨鱼种类百科),以及鲨鱼识别界面(图片和视频)。提出了一个包含53,345张鲨鱼图片的数据库,覆盖了219种鲨鱼,并开发了一个名为“Shark Detector”的软件包,利用PyQt5设计

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#python#深度学习#分类 +1
基于Python的LSTM进行实时手语识别

本文提出了一种基于深度学习的实时手语检测系统,旨在帮助听力障碍儿童获取教育内容。系统采用OpenCV和MediapipeHolistic进行手部关键点识别,利用LSTM神经网络架构进行模型训练。通过收集"Hello"、"Thanks"和"ILoveYou"三个基础手语词汇数据(每个词汇30个序列),构建了包含3个LSTM层和2个密集层的S

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#python#lstm#神经网络 +1
基于深度学习的电阻抗、电磁与电容层析成像方法研究

摘要:本研究提出融合深度学习技术的电阻抗(EIT)、电磁(EMT)与电容层析成像(ECT)方法,旨在解决传统成像方法分辨率低、抗噪性差等问题。通过构建仿真数据集,设计CNN、ResNet、U-Net等网络架构,实现从电压信号到电导率分布的直接映射。结果表明,深度学习方法在边界清晰度和几何恢复能力上显著优于传统反演算法。研究为工业检测和医学影像提供了高精度、高效率的智能成像解决方案。 关键词:电阻抗

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#深度学习#人工智能#神经网络
COMSOL与MATLAB联合仿真+RBF神经网络预测输出

数值仿真软件 COMSOL 一是款功能强大的多物理场仿真软件,包含电磁学、流体流动等领域,可以解决电阻抗成像的正问题。这里简单给大家介绍一个电阻抗成像数值仿真的案例:1.首先,打开软件新建一个空白模型。接下来,在菜单栏对几何、材料、物理场、网格等进行设置。2. 接下来,就是最重要的有限元网格划分。在“网格”菜单中进行有限元划分,在“单元尺寸”中选择...

#神经网络
DesignModeler模块与Space Claim模块内流域抽取比较

DesignModeler模块与Space Claim模块内流域抽取比较这里对ANSYS 19.0 WORKBENCH中,分别使用DesignModeler模块与Space Claim模块,几何处理抽取内流域问题,进行一个对比。如图所示的一个工业用三通管道,常用于流体的混合或者分流。混合时流体如蓝色箭头,分流时流体如红色箭头。在DesignModeler模块中,流体内流域抽取...

#仿真
基于深度学习yolov5的安全帽实时识别检测系统

幸运的是,随着计算机视觉技术的进步,特别是深度学习领域的发展,基于YOLOv5的目标检测算法为安全帽检测提供了一种高效且准确的解决方案。随着工业和建筑行业的快速发展,施工现场的安全问题日益突出,其中工人的头部安全尤为重要。总之,基于 YOLOv5 的安全帽检测系统具有重要的实际应用价值,随着技术的不断发展和完善,将为保障工作场所的安全发挥更大的作用。综上所述,基于YOLOv5的安全帽实时识别检测系

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#深度学习#目标跟踪
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