基于卷积神经网络的X线胸片疾病分类研究

利用人工智能技术可以有效的辅助胸片的诊断。通过对中文X 线胸片检查报告文本挖掘，提出一种以基于异常部位的疾病分类标注方法，并整理出一个基于中文X 线胸片检查报告的疾病分类标注数据集。使用AlexNet ，VGGNet ，ResNet 及DenseNet 4 种不同的卷积神经网络，以及直接训练，ImageNet 预训练和ChestX-14 预训练3 种不同预训练方式对胸部疾病分类评估。结果显示更为复杂以及参数更多的卷积神经网络模型，在X 线胸片图像关键信息的获取方面有着更大的优势，同时采用大型X 线胸片数据集ChestX-14 预训练的模型效果要明显优于其他预训练。     

中国空间站燃烧科学实验柜火焰温度及碳烟体积分数地面重建

基于双色法和Tikhonov正则化算法,应用燃烧科学实验柜科学实验系统开展乙烯扩散火焰二维和三维温度及碳烟体积分数分布重建实验,以期为将来的微重力-常重力燃烧对比实验提供技术支持和地面数据。研究结果表明：火焰温度的计算误差约为3.03%,碳烟体积分数的计算误差约为3.86%;火焰温度沿径向先升高后降低,其峰值出现在靠近火焰边缘的位置;火焰上游处的碳烟体积分数分布呈中心低、四周高的趋势,而火焰下游的碳烟体积分数峰值则出现在火焰中心区域;依据SN571、SN610和SN573光学诊断设备采集的图像信息重建的峰值温度分别为1 942、1 954和1 981 K,最高碳烟体积分数分别为11.34×10^-6、11.23×10^-6和11.02×10^-6;三维重建的温度和碳烟体积分数分布与二维重建的分布一致,三维重建出的火焰峰值温度约为1 900 K,最高碳烟体积分数约为10.60×10^-6。     

纳米燃油悬浮液滴蒸发特性试验研究

通过两步法配制不同浓度与粒径的碳纳米管(carbon nanotube,CNT)纳米燃油,搭建单液滴蒸发可视化装置进行纳米燃油和柴油液滴的蒸发试验,以期为探究纳米粒子对燃油蒸发演化过程影响规律及其在燃油中异相传热传质机理提供数据支撑.研究结果表明:在400℃下,柴油和纳米燃油液滴蒸发较为平稳,直径D变化符合经典D2定律...