陈田
- 作品数：91 被引量：119H指数：6
- 供职机构：上海电机学院机械学院更多>>
- 发文基金：上海市自然科学基金上海市教育委员会创新基金上海市教育委员会重点学科基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术机械工程电子电信文化科学更多>>
- 基于实物扫描的装配体参数化及自动化数控加工方法
- 本发明公开了一种基于实物扫描的装配体参数化及自动化数控加工方法，包括：获取实物装配体整体的几何形貌与各组件的几何形貌；基于所获取的实物装配体整体几何形貌与各组件几何形貌的测量点云，利用几何与加工特征识别方法进行几何特征识...
- 陈田
- 文献传递
- 一种疲劳驾驶监测结合自动驾驶的智能系统
- 本发明公开了一种疲劳驾驶监测结合自动驾驶的智能系统，包括：控制模块；数据收集模块，数据收集模块至少具有心率监测部件、人脸识别部件、车道偏离监测部件；数据分析模块，数据分析模块的数据接入端与数据收集模块的输出端电信号连接；...
- 董二凤陈田文宁包杨阳沈贺张志成
- 文献传递
- 基于双等强度简支梁的FBG振动传感器理论研究
- 2023年
- 建立基于双等强度简支梁增敏结构的光纤布拉格光栅(FBG)振动传感器加速度灵敏度理论模型和固有频率理论模型,利用有限元法(FEM)分析验证理论正确性,并讨论了参数对FBG振动传感器加速度灵敏度和固有频率的影响规律。结果表明:固有频率的FEM解与理论解的误差在2%以内;固有频率随简支梁厚度、宽度和长度的增大而增大;理论模型具有较高的可靠性,对其开发应用具有一定的参考价值。
- 吴入军徐忠超张晓峰陈田朱灵杰
- 关键词：简支梁固有频率幅频特性
- 一种焊缝缺陷自动提取方法
- 本发明公开了一种焊缝缺陷自动提取方法包括：焊缝图像获取；焊缝图像预处理，获取预处理后焊缝图像；将所述预处理后焊缝图像输入U型网络模型，所述U型网络模型包括包括网络输入端，网络输出端，下采样部分和上采样部分，所述下采样部分...
- 丁哲浩陈田
- 文献传递
- 基于机器视觉的手机玻璃盖板缺陷检测方法
- 本发明提供一种基于机器视觉的手机玻璃盖板缺陷检测方法，包括步骤：S1：利用条纹结构光光源和相机采集手机玻璃盖板的样本图像；S2：对所采集的多帧的所述样本图像进行图像融合；S3：对融合后的图像进行阈值分割，获得二值化图像；...
- 熊帆陈田
- 文献传递
- 基于数字孪生的齿轮箱故障诊断方法及其诊断系统
- 本发明涉及数字孪生动力学仿真技术领域，且公开了基于数字孪生的齿轮箱故障诊断方法，包括如下步骤：S1：齿轮箱数字孪生体构建；S2：预定义故障类型并验证分析；S3：齿轮箱故障诊断。上述数字孪生齿轮箱的故障诊断系统，包括仿真模...
- 徐桂安陈田 李湘杰 李胜文
- 英文科技论文写作及常见问题分析研究
- 2016年
- 英文科技论文写作是进行国际学术交流必需的技能.本文论述了英文科技论文的主体结构:题目、引言、材料和方法、结果及讨论,并讨论了各部分的写作要点.分析了英文科技论文写作中的常见问题:冠词的误用、过长句子的使用、句子结构主次不分明、数字的错误表达及词语的滥用.
- 陈田
- 关键词：科技论文写作论文结构
- 导叶式混流泵流场特性研究被引量：1
- 2018年
- 应用RNG k-e湍流模型,对混流泵设计工况下的流场进行数值模拟,得到效率-流量曲线、扬程-流量曲线和功率-流量曲线,通过与实验数据对比,两者误差在2%以内,具有非常高的计算精度。计算结果表明:叶轮和导叶的压力面的压力均大于吸力面、叶片的压力分布由进口至出口逐渐增大,导叶压力由叶根至叶顶逐渐增大,通过对混流泵水动力性能曲线预测和内部流动分析,为混流泵的优化提供依据。
- 吴入军陈田张友宝
- 关键词：混流泵CFD叶轮数值模拟
- 跨层融合的轻量化太阳能电池片缺陷分割方法
- 2024年
- 针对当前多晶太阳能电池片表面缺陷分割中存在的细小特征无法识别、缺陷分割边界模糊和模型参数量大等问题,本文提出一种带有交叉注意力机制和残差细化模块的轻量化语义分割模型C2LA-U2-Net。首先,通过在外部解码器阶段设计了带有交叉注意力机制的C2LA模块,以提取多尺度的空间特征,减少空间信息丢失,同时捕获长程依赖关系,从而增强对细小缺陷的分割效果;其次,为应对预测中的边界模糊的问题,引入一种轻量化的二阶段残差细化模块(D-RRM),用于细粒度特征建模,以提高预测边界精度;最后,为进一步降低模型复杂度,引入幻影卷积。实验结果表明,与基线模型相比,C2LA-U2-Net模型的类别平均像素精度(MPA)、平均交并比(MIoU)、平均召回率(MRecall)和F 1分数提升了3.1%、4.49%、4.39%和4.17%。同时,模型参数量和GFLOPs下降了89.77%和56.68%,推理速度提升了76.97%,证明了本文方法的有效性。
- 陈光耀陈田高学海刘军
- 粒子群优化支持向量回归算法的空气污染情况预测被引量：5
- 2022年
- 针对传统预测算法空气污染预测准确率低以及泛化能力差的问题,提出了一种组合模型以实现准确预测。对取得的数据进行分析和训练,利用粒子群优化(PSO)算法优化支持向量回归(SVR)中的惩罚系数和核函数参数,得到PSO-SVR的空气污染状况组合预测模型。在统计污染量的同时,充分考虑该区域中的湿度、温度、气压、风速、雨雪量对污染量造成的影响。根据单一模型SVR给出的预测结果进行误差对比。研究表明:PSO-SVR组合模型预测的平均绝对误差与均方误差均小于单一模型SVR,可有效地预测空气质量,对污染防治有着良好的实际作用。
- 孙宁陈田徐桂安
