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风力发电机叶片语义分割数据集

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简介:
本数据集专注于风力发电机叶片的图像处理与分析,通过提供高质量标注图片,旨在推动语义分割技术在可再生能源领域的应用研究。 风力发电机风扇的语义分割标注包含大量图片及其对应的标签图片,可用于训练语义分割算法。

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    本数据集专注于风力发电机叶片的图像处理与分析,通过提供高质量标注图片,旨在推动语义分割技术在可再生能源领域的应用研究。 风力发电机风扇的语义分割标注包含大量图片及其对应的标签图片,可用于训练语义分割算法。
  • 瑕疵检测
    优质
    本数据集专注于风力发电机叶片的瑕疵检测,包含大量高分辨率图像及详细的标注信息,旨在提升自动化检测系统的精度与效率。 风力发电机叶片缺陷检测数据集包含3500多张图片,标注采用VOC格式。
  • Cp.rar_Cp_功率__功率_
    优质
    本资源包包含有关Cp风力机叶片设计及优化的信息,探讨了风力发电机功率与风机叶片性能之间的关系,适用于研究和工程应用。 对不同型号风机的功率因数曲线进行模拟,只需输入对应的风力机叶片半径和桨距角值即可。
  • NREL 5MW原始.xlsx
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    该文件包含美国国家可再生能源实验室(NREL)提供的5兆瓦风力发电机叶片设计的详细原始数据,包括几何尺寸、材料属性等关键信息。 NREL5mw翼型数据包括了NACA64、DU21、DU25、DU30以及DU40的坐标数据,并以Excel表格的形式提供。这些数据已经过坐标变换,可以直接导入建模软件中使用。
  • CamVid
    优质
    CamVid是用于道路场景理解的像素级分类(语义分割)研究的数据集,包含30个类别的标注信息,广泛应用于自动驾驶技术的研发。 语义分割数据集通常在网上难以找到。现在我们已将CamVid数据集的压缩包上传至网络供各位下载使用。
  • 组与应用().ppt
    优质
    本PPT探讨了风力发电机组及其关键部件——叶片的应用技术。涵盖了设计原理、材料选择、性能优化及行业趋势等内容。适合专业人士和技术爱好者参考学习。 风力发电机组是将风能转化为电能的关键设备,其中风轮系统作为核心部分,它由几何形状相同的叶片和轮毂组成,负责将风的动能转换为旋转机械能。叶片作为风轮系统的最关键部件之一,其设计与材料选择直接影响到整个机组的工作性能及效率。 叶片的设计需着重考虑空气动力学特性,以确保能够有效捕捉并转化风力为旋转运动。通常情况下,这些叶片会采用经过优化处理后的外形设计来提高气动效能,这包括在不同半径位置上调整弦长、扭转角和相对厚度等因素。而复合材料的使用则使得制造出复杂的形状成为可能,并且这种材料具有良好的成型性及可塑性。 常用的复合材料有玻璃纤维增强塑料(GFRP)与碳纤维增强塑料(CFRP)。其中,GFRP主要由聚酯树脂或环氧树脂构成基体。虽然聚酯树脂的成本较低,但在固化过程中可能会导致收缩现象从而影响叶片连接处的稳定性;相比之下,环氧树脂则具有更高的强度和疲劳特性,并且在固化时变形较小。而碳纤维增强塑料因其较高的强度重量比,在大型风力发电机组中应用更为广泛。 复合材料的一大优点是其出色的耐腐蚀性,这对于长期暴露于恶劣环境中的叶片来说尤为重要。此外,通过使用先进的成型工艺技术可以制造出具有精确气动外形的叶片,从而提高风能捕获效率并降低生产成本。 在结构方面,叶片主要包括由复合材料层板构成的壳体部分,并且根据具体需求可以选择封闭型梁或非封闭型梁的设计方案。前者依靠纵梁来承受扭转载荷而其自身较为轻薄;后者则主要通过上下壳体承载负载并且整体刚度更高但重量更大。 在制造过程中,还需考虑叶片运输及运行过程中的安全性问题,例如采取措施保护前缘免受运输损害以及增强后缘设计以防止工作时的变形和开裂。选择高质量胶黏剂也是确保叶片结构完整性的关键因素之一。 总之,风力发电机组中叶片的设计与制作涉及到了空气动力学、材料科学及结构工程等多个学科领域,并且其性能直接关系到整个系统的效率以及经济效益。通过合理选用复合材料并进行优化设计可以实现高效耐用并且具有成本效益的风能转换解决方案。
  • 与支架的全面
    优质
    本文章详细探讨了风力发电机叶片和支架的设计、材料选择及优化策略,旨在为新能源行业的工程师提供实用参考。 ANSYS有限元分析实例:风力发电叶片及支架的整体分析。
  • Camvid.zip
    优质
    CamVid是一款高质量的城市道路场景语义分割数据集,包含30个类别标签和1252张高分辨率图像,适用于自动驾驶、智能交通系统等领域研究。 CamVid(The Cambridge-driving Labeled Video Database)数据集的解压密码是 camvid。
  • PSPNet_.zip
    优质
    该文件包含用于训练和测试PSPNet模型的语义分割数据集,适用于图像处理与计算机视觉领域研究。 基于VOC_2012_AUG数据集进行语义分割任务。该数据集包含10000张训练图像和1136张测试图像。实验结果表明,在此数据集上的语义分割精度达到了93%,效果非常出色。模型采用的是PSPNet,其特征提取部分基于mobilenet框架构建。
  • CamVid
    优质
    简介:CamVid数据集是用于评估场景理解技术性能的重要资源,尤其在语义分割领域中被广泛应用,提供多种城市街道视图标注样本。 CamVid数据集包含训练、验证和测试三个部分以及相应的列表文件。该数据集源自剑桥大学的道路与驾驶场景图像分割项目,其图像来源于视频帧的提取,并且原始分辨率为960x720像素,涵盖了32个不同的类别。具体来说,它包括了367张训练图像、100张验证图像和233张测试图像。