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基于模式引导的尺寸自动标注方法研究 被引量:3
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作者 余建利 黄长林 陆国栋 《浙江工业大学学报》 CAS 2000年第S1期79-84,共6页
本文提出一种基于模式引导的尺寸自动标注方法。该方法的基本思想是在含有尺寸的两两基元体关系模式引导下建立零件的三维尺寸网络 ,根据尺寸的三维与二维对应关系进行尺寸转换 ,在解决了尺寸的正确性和清晰性基础上 。
关键词 模式引导 尺寸标注 尺寸网络 模式匹配
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混合多模型产品中尺寸约束复杂性及其变型设计研究 被引量:4
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作者 徐新胜 何晓柯 +2 位作者 李丹 严天宏 程鑫 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第3期340-345,共6页
基于大规模定制生产对零件的分类,定义了不同类型零件的尺寸约束等级,并分析了对应的尺寸约束网络。提出了基于尺寸约束的零件变型设计复杂特性模型,比较了零件分类前后的变型设计复杂性。针对各类零件的资源特性,提出不同类型零件实施... 基于大规模定制生产对零件的分类,定义了不同类型零件的尺寸约束等级,并分析了对应的尺寸约束网络。提出了基于尺寸约束的零件变型设计复杂特性模型,比较了零件分类前后的变型设计复杂性。针对各类零件的资源特性,提出不同类型零件实施不同的变型设计策略,并通过构建零件变型设计模型、零件相似性判定以及变型设计复杂性动态分析等方法,实现了混合多模型产品的变型设计。最后通过实例对上述原理和方法进行了验证。结果表明:零件分类以后变型设计的复杂性增加,通过对不同类型零件实施不同的变型策略,有效推迟了部分零件的变型设计需求,提高了产品变型体中各类零件资源的重用水平。 展开更多
关键词 零件分类 约束满足等级 尺寸约束网络 变型设计复杂性 变型设计
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改进YOLOv5网络在遥感图像目标检测中的应用 被引量:16
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作者 周华平 郭伟 《遥感信息》 CSCD 北大核心 2022年第5期23-30,共8页
针对遥感图像目标检测存在的尺度多样化、分布密集、小目标检测困难等问题,提出了一种改进YOLOv5网络的遥感图像目标检测的新方法Fca_YOLOv5。该方法引入了频率通道注意力网络,引导模型更加关注信息丰富的特征;将网络输入尺寸优化为1 0... 针对遥感图像目标检测存在的尺度多样化、分布密集、小目标检测困难等问题,提出了一种改进YOLOv5网络的遥感图像目标检测的新方法Fca_YOLOv5。该方法引入了频率通道注意力网络,引导模型更加关注信息丰富的特征;将网络输入尺寸优化为1 024,减少了图像缩放带来的影响;采用圆形平滑标签计算角度损失,对船舰目标进行旋转目标检测,进一步提升检测效果。在DOTA遥感图像数据集上进行实验,检测精度最高达到了75.9%,船舰旋转目标检测精度达到了96.1%,并且Fca_YOLOv5s的检测精度比YOLOv5s提高了3.1%。实验结果表明,改进网络对遥感图像中的微小目标具有较好的检测效果,有效提升了遥感图像的检测精度,对实现遥感图像中的微小目标检测具有一定的参考意义。 展开更多
关键词 YOLOv5 频率通道注意力机制 网络输入尺寸 圆形平滑标签 小目标检测
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A new procedure for determining dry density of mixed soil containing oversize gravel
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作者 Hamed Farshbaf AGHAJANI Masoud Ghodrati YENGEJEH +1 位作者 Amirmohammad KARIMZADEH Hossein SOLTANI-JIGHEH 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS CSCD 2018年第12期2841-2856,共16页
This paper presents a novel computational procedure for the maximum dry density of mixed soils containing oversize particles.At first,the large-scale compaction test data for mixed soils are analyzed by an artificial ... This paper presents a novel computational procedure for the maximum dry density of mixed soils containing oversize particles.At first,the large-scale compaction test data for mixed soils are analyzed by an artificial neural network to determine the main factors affecting the compaction.These factors are then imposed on a genetic programming method and a new mathematical equation emerges.The new equation has more conformity with the experimental data in comparison with the previous correction methods.Besides,the mixed soil dry density is associated with most base soil and oversize fraction specifications.With regard to the sensitivity analyses,if the mixed soil contains high percentages of oversize fraction,the mixed soil composition is governed by the specification of oversized grains,such as specific gravity and the maximum grain size and by increasing these factors,the mixed soil dry density is increased.In mixed soil with a low content of oversize,the base soil specification mainly controls the compaction behavior of mixed soil.Furthermore,if the base soil is inherently compacted with greater dry density,adding the oversize slightly improves the mixed soil dry density.In contrast,adding oversized grains to the base soil with a lower dry density produces a mixed soil with greater dry density.By increasing the maximum grain size difference between the oversize fraction and base soil,the dry density of mixed soil is enhanced. 展开更多
关键词 mixed soil oversize COMPACTION genetic programming artificial neural network
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