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公开(公告)号:CN117852320A
公开(公告)日:2024-04-09
申请号:CN202410262953.9
申请日:2024-03-08
Applicant: 西南林业大学
Abstract: 本发明提供了一种基于GPF过滤体分形模型的汽油机尾气过滤方法,包括以下步骤:利用透射电镜获得颗粒物形态参数,结合分形理论计算颗粒物形态参数,重新定义颗粒物粒径参数;利用压汞法获得颗粒捕集器结构参数,结合捕集器图像;本发明通过透射电子显微镜获得发动机排放颗粒物形貌,通过扫描电子显微镜和压汞法获得GPF微观结构参数,进而通过分形理论获得颗粒物分形维数和GPF结构分形维数,利用以上参数重新定义颗粒物粒径与GPF孔隙参数等,结合经典过滤理论重新表征GPF过滤效率与压降,通过滤效率试验对模型进行验证,本发明的技术方法对于GPF过滤效率的模拟具有良好的效果。
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公开(公告)号:CN112580386A
公开(公告)日:2021-03-30
申请号:CN201910922768.7
申请日:2019-09-27
Applicant: 云南这里信息技术有限公司 , 西南林业大学
IPC: G06K9/00 , G06F16/583
Abstract: 本发明属于智能识别技术领域,具体是一种基于遥感卫星影像受害松木图像智能识别算法。本方法主要通过遥感卫星电磁波获取大量松木波普信息和高光谱数据,结合流行学习算法ISOMAP和最小二乘回归LSR对高光谱图像进行降维降噪,提取图像特征,从而实现对受害松木图像的智能识别。本发明方法对受害松木的识别率高,能够有效的掌握受害松木的信息。
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公开(公告)号:CN112668356A
公开(公告)日:2021-04-16
申请号:CN201910922769.1
申请日:2019-09-27
Applicant: 云南这里信息技术有限公司 , 西南林业大学
Abstract: 本发明属于智能识别技术领域,具体是一种基于低空无人机受害松木图像智能识别算法。本发明基于低空无人机受害松木图像智能识别算法,通过采集大量样本数据的HSV、外形特征和高光谱数据,通过HSV变换、检测物外形特征和高光谱数据融合的算法,对低空无人机拍摄的高空间分辨率影像和高光谱影像数据与样本数据进行对比融合分析,从而实现受害松木图像的智能识别。本发明的智能识别算法对受害松木的识别率高,能够有效的掌握受害松木的信息。
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公开(公告)号:CN206659053U
公开(公告)日:2017-11-24
申请号:CN201720340806.4
申请日:2017-04-01
Applicant: 西南林业大学
Abstract: 本实用新型涉及一种坚果脱壳设备,具体为一种腰果剥壳机,由底座、安装架、压杆以及操作杆组成:底座上设置底托,底托顶部设置刃口向上的刀片;底座上还设置有安装架,安装架上垂直焊接套筒,套筒位于底托上方;套筒内设置压杆,压杆底部设置刃口向下的刀片,压杆外套有螺旋弹簧,螺旋弹簧两端分别固定于压杆上部的环状凸起和套筒上沿,压杆顶部还设置有水平设置安装孔;安装架上还水平设置有限位杆,限位杆高度与安装孔高度相当;操作杆穿过安装孔,一端置于限位杆下。该腰果剥壳机小巧实用,使用简单快捷,剥壳效率高,值得推广。
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