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以多孔介质为研究对象,采用整场求解法分析了多孔介质温度场和流场随Ra数的变化.研究结果表明:随着Ra增加,由开始流线均匀分布为一个顺时针大窝,逐渐变化为一个顺时针大窝,一个逆时针小窝;流线出现分叉现象;流线分布在两个窝中间和外侧,即流场在小窝中间剧烈流动而在大窝中央基本上保持静止状态;当Ra很小时,热的传输主要依靠传导作用,随着Ra数逐渐增大,对流作用成为热传输的主要动力;当Ra数小于105时,高温壁面Nu数基本在-110～-17间变化,最大值发生在底部,最大值为17,最小值发生在上部,最小值为-110. 相似文献
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针对目前基于深度学习的舰船目标斜框检测方法存在计算量大、效率低的问题,提出一种基于目标中心点的单阶段检测模型.由于舰船中心点不受舰船分布方向影响,模型主要思想是以目标中心点检测为基础,回归中心点处目标斜框的尺度和方向.首先设计特征提取网络,将卷积神经网络细节信息丰富的底层特征与语义信息丰富的高层特征融合起来形成特征图;然后将特征图输入到三个检测分支,分别预测目标中心点、中心点偏移值以及斜框的尺度与方向;设计组合损失函数对网络进行训练,并改进非极大值抑制算法以适应目标斜框检测的需要.在公开的SAR图像舰船目标检测数据集与光学遥感图像上进行了实验,实验结果表明,测试集平均准确率达0.906,检测精度与速度均优于其它检测模型,充分验证了所提算法的有效性. 相似文献
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