一种基于改进NMS的牛脸检测方法

针对牲畜牛身份认证的多牛脸检测场景，本文给出一种基于改进Faster R-CNN的牛脸检测方法。使用Inception v2替换ZF网络作为Faster R-CNN的基础网络，模型精度得到显著提升；针对多牛检测场景对NMS（Non-Maximum Suppression）进行相应优化，使模型的召回率得到显著提升。通过和其他目标检测模型对比实验，本文的改进模型在精确率和召回率上均优于其他模型。     

基于新型光纤的传输技术探讨

随着互联网的高速发展，引发了网络流量、电信骨干网流量急速增长，使得网络容量的提升迫在眉睫。目前，100G 系统已经商用，超100G系统能够更有效地解决流量和网络带宽持续增长带来的压力，本文主要介绍新型单模光纤的特性以及探讨基于新型单模光纤的传输技术。     

Experimental and numerical analysis of the influence of cable tray arrangements on the resulting mass loss rate and fire spreading

In the context of industrial buildings and power plants, electrical installations and cable trays represent a main fuel load and a potential initial fire source due to possible short circuits or comparable malfunction. Furthermore, a fire can spread from one tray to additional trays mounted above and/or horizontally on one tray. Because of the high significance of cable fires, several research projects have been carried out, investigating the fire behaviour of cables from small‐scale tests, eg, the cone calorimeter, up to large‐scale tests, analysing complete cable tray constructions. The goal of the work presented in this paper is the extension of the knowledge regarding the influence of geometrical parameters like the packing density and tray distance on the burning behaviour and fire spread of cable tray installations. The results are considered, together with test results from the literature, to quantify the main physical parameters describing the burning behaviour. In a next step, the general applicability of these parameters as input data for the parametrization of the source term of numerical simulations is shown. The test results show that the burning behaviour and the fire spreading highly depend on the cable arrangement of the cables on the cable tray, in combination with other boundary conditions. By applying the results as input for a fire simulation, the mass loss rate is considered appropriately.     

深度学习识别光网络单元故障的设计与应用

为解决依赖装维上门鉴别光网络单元故障带来的不便,可以从机器视觉入手实现自动化故障识别。近年,ImageNet挑战赛的成功推动了物体识别技术的跨越式发展,特别是基于卷积的深度学习技术在视觉识别方面已经达到人类水平,为光网络单元故障的自动识别提供了技术基础。文章对识别光网络单元的工作状态进行了研究,将设备工作状态分为7个场景,提出了利用手机APP采集图片识别故障的解决方案并投入了实际生产;重点阐述了深度学习模块的设计与实现,提出一种通过算法整合的方式综合运用物体检测和图像分类算法,分3阶段逐步求精,解决了图片过滤,光网络单元型号和状态识别等问题,实现了基于计算机视觉自动识别光网络单元故障。从数据上看产品的端到端准确率超过84%,识别速度达到10 FPS,月均提供服务超过1万人次,在减少用户等待的同时节约了人力资源。     

大直径平底负压容器优化设计

通过对大直径平底负压容器平底板的设计计算,平底板计算厚度很厚。通过分析,提出了对平底板采取加强措施,从而减薄平底板计算厚度的方法。该容器在实际生产过程中性能可靠、稳定,对类似设备设计具有借鉴意义。     

大采高综放工作面强动压端头顶板控制技术

为了解决大采高综放工作面回风侧端头顶板控制问题,针对马道头矿8211工作面的地质情况,通过对回风顺槽超前注浆加固,提高超前支护范围和支护强度,并对回风侧端头三角区煤壁和顶板进行化学浆加固的技术方案,有效控制了顺槽超前区围岩变形和工作面回风侧端头三角区煤壁片帮,保证了工作面端头区顶板安全。     

网络安全等级保护测评中测评结论的度量方法优化

文章分析了网络安全等级保护2.0时期国家标准的新变化对等级测评结论可能产生的影响,并用实际案例和数据论述了以往描述的基于测评指标和基于测评对象的定量分析方法存在的局限性。根据网络安全等级保护国家标准结构和内容的新特点,结合新的等级测评结论表述方法,文章提出了调整和优化定量计算产生等级测评结论的思路,给出了缺陷扣分的原理和缺陷扣分的定量计算方法,并比较了各种定量计算方法在计算结果上的差异,提出了适合新标准的测评结论定量计算公式。     

一种大型复杂构件加工新模式及新装备探讨

大型复杂构件是航空航天、能源、船舶等领域装备的核心结构件，此类构件通常具有尺寸大、形状复杂、刚性弱等特点。传统“分体离线加工-在线检测”模式存在工艺不稳定、过程复杂、柔性差、周期长等问题，以龙门式多轴数控机床加工为代表的“包容式”加工模式，难以适应大型复杂构件的高效高质量加工制造需求。提出一种基于移动式和吸附式机器人的多机协同原位加工新模式，通过多机器人系统自主寻位、精确定位加工与加工质量原位检测，实现大型复杂构件多安装面并行铣削、制孔与打磨等作业。多机器人系统包括移动式混联机器人、吸附式并联机器人、移动式串联铣削机器人、移动式双臂加工机器人和移动式打磨机器人。构建多机协同原位加工模式，需要揭示多机器人协同原位加工行为与大型弱刚性结构件质量控制的交互机理，面临着本体、测量、工艺和集成四个方面的挑战，需要设计高灵活、高刚度的移动式和吸附式加工机器人，解决移动机器人自主准确寻位和超大结构件原位高精检测难题，攻克加工变形误差在线补偿和振动抑制技术，通过集成实现多机协同高效高精加工，为大型复杂构件的高效高质量制造提供创新技术及装备，并实现此类构件制造核心技术及装备自主可控。     

空间红外大口径折射式低温镜头设计与验证

针对目标探测类空间红外相机大范围成像、高灵敏度探测、高精度定位等应用需求,文中提出采用像方远心光路和低温光学技术结合的解决方案,设计了物方视场角8°×8°、入瞳口径265 mm、工作温度200 K的像方远心折射式光学系统。镜头最大口径280 mm,采用多级分散的弹性支撑设计,解决大口径低温透镜装框、透镜组件支撑和镜头整体安装各环节的热应力卸载问题。在保证高刚度和低漏热的情况下,使低温下透镜的热应力对镜头能量集中度的影响降低到可接受范围内。镜头完成装调及室温下像质确认后,进行了力学振动试验,并将其制冷到200 K水平测试像质,测试结果表明,镜头能量集中度达到轴上75%,边缘视场72%。