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题名气层减阻系统输气管路设计及评估方法研究
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作者
陈少峰
王兴
高丽瑾
张晓嵩
严周广
黄红波
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机构
中国船舶科学研究中心
中船(上海)节能技术有限公司
山东海运股份有限公司
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出处
《中国造船》
北大核心
2025年第3期198-208,共11页
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基金
国家重点研发计划项目(2022YFB4300802)
工信部高技术船舶科研项目(CB01N20-05)。
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文摘
船用气层减阻系统通过向船体底部输入气体,形成隔离船底和水的气层,达到降低摩擦阻力、节能减阻的效果。论文建立了输气管路总阻力和各支管局部阻抗计算方法,在管路输气效率和各支管间气量平衡分配评估的基础上进行输气管路的优化设计,提高了气层减阻系统的节能效果。以某超大型油船为对象,进行气层减阻系统的管路评估和支管间气量平衡分配方案研究及CFD验证。研究结果表明:实船装载姿态变化导致的支管间气量分配不平衡,可通过调节支管阀门开度来保持气量的平衡分配,提升气层减阻的节能效果。
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关键词
气层减阻系统
管路设计
局部阻力系数
沿程阻力系数
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Keywords
air layer drag reduction(aldr)system
piping design
local resistance factor
resistance factor
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分类号
U664.84
[交通运输工程—船舶及航道工程]
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题名基于ALDR注意力的少样本学习模型
被引量：1
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作者
晏明昊
强梦烨
陆琴心
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机构
国网江苏省电力有限公司无锡供电分公司
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出处
《现代信息科技》
2022年第22期81-85,共5页
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文摘
在图像分类的实际应用场景中,受制于客观条件所以很难获取大规模的带标签数据集,针对缺少数据的场景,少样本学习得以广泛应用。然而现有少样本学习方法在图像处理时忽略了具有类别特点的局部细节对于分类的帮助,针对这一缺陷,对基于自适应局部细节增强(ALDR)注意力的少样本学习模型进行研究。实验证明,在ALDR注意力中通过对已学习数据提取的知识进行划分,利用不同种类的已学知识指导提取并增强新样例中具有类别特点的局部细节信息,在提升分类准确度上效果显著。
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关键词
图像分类
深度学习
aldr注意力
少样本学习
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Keywords
image classification
deep learning
aldr attention
few sample learning
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名大型平板在高雷诺数下喷气减阻试验研究
被引量：6
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作者
黄红波
何术龙
高丽瑾
施小勇
张传鸿
薛庆雨
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机构
中国船舶科学研究中心船舶振动噪声重点实验室
江苏省绿色船舶技术重点实验室
中国船舶科学研究中心上海分部
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出处
《中国造船》
EI
CSCD
北大核心
2018年第1期1-15,共15页
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基金
上海市科技攻关项目运输船新型节能技术研究(13DZ1200600)
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文摘
针对船舶减阻,论文采用主动喷射气体减阻方式,在国内循环水槽中首次开展大型平板在高雷诺数条件下喷射气体沿流程方向阻力分布特性及其减阻持续距离的试验研究,考察喷射气体减阻的3个阶段:气泡减阻阶段(bubble drag reduction,BDR),过渡阶段(transition),气层(膜)减阻阶段(air layer drag reduction,ALDR)。试验结果表明,气层(膜)减阻是非常有效及有应用前景的减阻方式。在形成有效气层时,较经济的气层名义厚度约为7~8 mm,在两侧设置50 mm气体逃逸挡板条件下,减阻持续距离可达9 m。根据试验测量结果,在较大气泡直径(毫米级)状态,浮力与升力(剪切力)的比值对气泡的运动扩散有较重要的影响。采用无量纲相似参数vg/u_τ~3可获取形成气层(ALDR)的临界气体流量曲线,为不同雷诺数下精确预报气体流量提供相似性分析的技术手段。
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关键词
喷气
气泡减阻(babble
drag
redaction
BDR)
气层(膜)减阻(air
LAYER
dray
redaction
aldr)
气层厚度
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Keywords
gas injection
bubble drag reduction
air layer drag reduction
nominal thickness of gas layer
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分类号
U661.313
[交通运输工程—船舶及航道工程]
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