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宁波大学学报（理工版） 2023年第5期36卷 1-10页

作者：阿怀斯 MUHAMMAD PUNHAL Sahto fawad jamil SUMMIA Perveen ALI NAWAZ Sanjrani 拉合尔大学机械工程系巴基斯坦拉合尔54000 宁波大学机械工程与力学学院浙江宁波315211 宁波大学海洋工程研究所浙江宁波315211 梅兰工程技术大学机械工程系巴基斯坦海尔普尔76062

空气静压轴承在精密机床和计量设备等制造业领域应用广泛.多孔质空气静压轴承是一种特殊类型的空气静压轴承,其由于使用了多孔质材料,因此更加稳定和坚固.目前针对这类轴承有关气流参数对轴承静态特性及性能影响的研究还较为欠缺.为此,... 详细信息

空气静压轴承在精密机床和计量设备等制造业领域应用广泛.多孔质空气静压轴承是一种特殊类型的空气静压轴承,其由于使用了多孔质材料,因此更加稳定和坚固.目前针对这类轴承有关气流参数对轴承静态特性及性能影响的研究还较为欠缺.为此,本文提出了一个数学模型用于模拟多孔质空气静压推力轴承的静态特性,包括承载能力、刚度及质量流率等.通过使用基于Navier-Stokes方程的计算,对轴承内部的压力分布进行了分析.随后,研究了对轴承静态特性可能产生影响的相关气流参数及其影响情况.研究结果表明,轴承气膜层厚度的增加会导致轴承承载能力和刚度的下降,但增加多孔质层的厚度可以提高轴承刚度.此外,增加气膜层厚度会使得进入轴承的空气质量流率得以提升.这些结果可用于帮助设计更为高效且能够承担更高负载的多孔质空气静压轴承.

关键词：多孔质静压推力轴承气膜厚度承载能力静态特性质量流率

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Towards Intelligent Detection and Classification of Rice Plant Diseases Based on Leaf Image Dataset

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Computer Systems Science & Engineering 2023年第11期47卷 1385-1413页

作者： fawad Ali Shah Habib Akbar Abid Ali Parveen Amna Maha Aljohani Eman A.Aldhahri Harun jamil Department of IT The University of HaripurHaripur22620Pakistan Department of Computer Science University of Engineering and TechnologyTaxila47080Pakistan Department of Computer Science GANK(S)DC KTS HaripurHaripur22620Pakistan College of Pharmacy Gachon University Medical CampusNo.191HambakmoeroYeonsu-guIncheon21936Korea Software Engineering Department College of Computer Science and EngineeringUniversity of JeddahJeddah23218Saudi Arabia College of Computer Sciences and Engineering Department of Computer Science and Artificial IntelligenceUniversity of JeddahJeddahSaudi Arabia Department of Computer Engineering Jeju National UniversityJejusi63243Korea

The detection of rice leaf disease is significant because,as an agricultural and rice exporter country,Pakistan needs to advance in production and lower the risk of *** this rapid globalization era,information technology has increased.A sensing system is mandatory to detect rice diseases using Artificial Intelligence(AI).It is being adopted in all medical and plant sciences fields to access and measure the accuracy of results and detection while lowering the risk of *** Neural Network(DNN)is a novel technique that will help detect disease present on a rice leave because DNN is also considered a state-of-the-art solution in image detection using sensing *** in this paper,the adoption of the mixed-method approach Deep Convolutional Neural Network(Deep CNN)has assisted the research in increasing the effectiveness of the proposed *** CNN is used for image recognition and is a class of deep-learning neural *** is popular and mostly used in the field of image recognition.A dataset of images with three main leaf diseases is selected for training and testing the proposed *** the image acquisition and preprocessing process,the Deep CNN model was trained to detect and classify three rice diseases(Brown spot,bacterial blight,and blast disease).The proposed model achieved 98.3%accuracy in comparison with similar state-of-the-art techniques.

关键词： Rice plant disease detection convolution neural network image classification biological classification

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