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一位八旬的意大利企业家,近年曾7次访问中国,在他家的花园里摆放着一块5吨重的中国太湖石。他对中国的神秘魅力和巨大变化称赞不已,他将世界最前沿的洋流发电项目推广到中国,他期待世界第一桥在中国落成。 相似文献
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基于Vega的水下运载器视景仿真技术 总被引:1,自引:0,他引:1
应用MultiGen Creator[1]对水下运载器和海底环境进行三维建模,利用Vega[2]驱动三维模型,应用VC MFC[3]开发出水下运载器视景仿真系统,具有较高的逼真度和可信度,能够满足系统仿真的实时性要求。 相似文献
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对调关至八十丈河段抛石后局部冲刷进行验证测量 ,结果表明 ,抛石总体效果是明显的 ,但在特殊河段、特殊水流条件下抛石后河床局部有冲刷现象。对长江堤防工程的正常运行提出了安全监测建议。 相似文献
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目的:1.以水下轻量化水下电动机械臂为研究对象,探索水下电动机械臂和自主水下航行器(AUV)的集成技术,设计一套全新的适用于500 m以上水深的水下机械臂。2.提高AUV的现场操作干预能力和自主作业能力,为海底探测取样作业提供更加有效、经济、方便、快速的手段,在海洋资源探测中发挥更大的作用。创新点:1.以水下轻量化水下电动机械臂为研究对象,探索水下电动机械臂和AUV的集成技术,设计了一款全新的适应AUV搭载的水下电动机械手。2.该水下电动机械手的密封方式借鉴了深海液压系统的工作原理,采用压力补偿的方式提升电动机械手本身的耐压性和防水性,提升了电动机械手的适用水深和水下工作的可靠性。方法:1.基于机器人运动学与动力学理论,进行仿真验证,并搭建水下电动机械手实验平台。2.进行陆上和水下的实验,完成轨迹的跟踪实验,并对水上水下和仿真实验的数据进行对比分析,得到水下电动机械手的轨迹跟踪精度,以验证该机械手的运行精度。结论:1.在匀加速/减速过程中,机械手关节的运行更加稳定;在从匀减速到停止的过渡阶段有微量的过冲;在匀速运动过程中,关节角度跟踪不稳定,从波动幅度来看,误差范围约为0.01 rad... 相似文献
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声纳图像目标检测在水下救援和资源勘探中具有重要意义。传统的声纳目标检测技术存在智能化程度低、鲁棒性差、实时性差、识别精度低等问题。尽管许多基于卷积神经网络的目标检测算法在自然图像中取得了很大的成功。然而,对于水下声纳图像来说,海底混响噪声干扰、前景目标区域像素占比低、成像分辨率差等问题对实现准确的水下目标检测提出了相当大的挑战。为了解决这些问题,文章基于YOLOv5目标检测模型提出了一种新的声纳图像目标检测器。首先,在原有Backbone的基础上基于多头注意力机制引入C3MHSA模块和SE注意机制,提高模型的收敛性和提取目标形状和空间有效特征的能力。此外,在Backbone中加入RFB模块,提高网络在高感受野存在的情况下学习重要信息的能力。实验结果表明,改进后的Yolov5网络的m AP@0.5值为98.9%,较原始YOLOv5模型有了全面大幅提升,明显优于现有方法。 相似文献
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