针对传统太阳能光伏面板缺陷检测方法存在检测效率低以及准确率低的问题,提出一种融合纹理特征和颜色特征的太阳能光伏面板缺陷深度学习检测模型,使用深度置信网络模型对缺陷样本进行学习、训练,引入图像纹理特征及颜色特征改进缺陷识别过程,并采用最大似然法和自适应时刻估计法对深度置信网络的参数进行优化。实验结果表明,用所提算法进行太阳能光伏面板缺陷检测的识别准确率高达99.42%,比傅里叶重构技术提高了3.15%,有效提高了面板缺陷检测的准确率,为太阳能光伏面板缺陷检测提供了新的方法。

为了获得复杂环境下智能巡检机器人最优巡检路径,提升巡检效率,提出了基于改进遗传算法的巡检机器人路径规划算法。在种群初始化阶段使用混沌算法降低算法陷入局部最优的概率,使用自适应策略优化交叉算子与变异算子,进一步提升算法的收敛速度、执行性能和求解质量;针对遗传算法局部寻优能力差的问题,采用模拟退火算法强化其整体寻优能力。对比实验结果显示,提出的算法较经典遗传算法、蚁群算法等具有更好的表现力,规划的路径也更为合理。

为了适应小流量锅炉给水的调节要求，首先利用“最小二乘法”原理，确定因系统倒灌高度和流动阻力对锅炉给水泵带来影响后的特性方程拟合；依据开、闭式供水系统的特点，求解出给水系统总的特性方程；确定当锅炉给流量小于、等于或超过给水泵最小汽蚀流量时，再循环阀门与给水阀门应具有的开度比；最后通过算例进行系统能耗分析。

提出了一种圆管倾角渐增波纹翅片的管翅式换热器，利用FLUENT软件对其空气侧的流体流动和换热过程进行了数值模拟，得到了翅片通道中心面上的温度场和压力场的分布情况及平均传热系数、努赛尔数与速度的关系。并将其强化传热效果与倾角均匀波纹翅片换热器进行对比分析，结果表明倾角渐增波纹翅片比倾角均匀波纹翅片的传热效果更好，更节能。