使用SNOWPACK和Alpine3D在南极西部冰盖上进行分布式表面质量平衡建模 指示 将存储库克隆到高性能计算环境中,即从头开始。 git clone https://github.com/EricKeenan/SNOWPACK_WAIS.git 按照doc/compile_SNOWPACK.md的指示编译并安装MeteoIO,SNOWPACK和Alpine-3D。 Alpine-3D输入 如果输入文件(例如,大气强迫,地形模型和初始雪属性)已经存在:通过导航到setup目录并将输入复制到计算环境中并执行 bash copy_input.sh 其他:按照doc/input_files.md的指示创建输入文件 发射Alpine-3D 配置slurm设置,并设置重启标志Y或N在job.sbatch 。 确保您不在conda环境中。 conda deactivate sbatch jo
2023-03-31 16:45:28 2.32MB JupyterNotebook
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基于条纹投影和条纹反射的手机壳内外表面质量检测方法
2022-11-23 09:27:21 4.85MB 条纹投影
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基于机器视觉的换向器表面质量自动化检测方法研究
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深度学习已逐渐应用于机械加工状态监测领域。但是,目前只能进行单任务预测,这会增加实验成本,浪费数据集,重复工作。提出了一种基于深度信念网络(DBN)的多任务学习方法,可用于刀具磨损状况和零件表面质量的预测。将DBN网络最后几个隐含层的单任务数据传输改进为多任务并行数据传输,使改进后的DBN能够实现多任务学习。多任务学习模型的损失函数定义为所有单个任务损失函数的加权和。通过改变损失函数的相应系数,可以调整相应任务的重要性。此外,多任务深度学习方法可以实现信息共享,抑制过拟合,提高预测精度,减少计算时间。结合上述改进,建立了刀具磨损与零件表面质量的多任务模型。在KVC850M三轴立式加工中心上进行了实验验证。结果表明,该多任务预测模型用于刀具磨损预测的准确率为97.59%,用于零件表面质量预测的准确率为92.66%。
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轴承表面质量缺陷识别与统计系统:基于VC++和Matlab
2019-12-21 20:18:34 4.37MB 图像识别 VC++ matlab
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