火箭导弹发射装置快速瞄准过程动力学分析

为满足火箭导弹快速瞄准的要求,必须准确评价快速瞄准过程对发射装置产生的影响,以保证结构的可靠性。文中将ADAMS和ABAQUS软件相结合,完成了发射装置快速瞄准过程的仿真分析。运用AD-AMS分析比较了不同驱动方式下,发射装置关键部件所受的载荷。根据得到的载荷数据,运用ABAQUS对其进行有限元分析,获取应力分布云图,对发射装置关键结构进行了改进,保证发射装置结构可靠性。     

深度聚类注意力机制下的显著对象检测

目的 为了得到精确的显著对象分割结果,基于深度学习的方法大多引入注意力机制进行特征加权,以抑制噪声和冗余信息,但是对注意力机制的建模过程粗糙,并将所有特征均等处理,无法显式学习不同通道以及不同空间区域的全局重要性。为此,本文提出一种基于深度聚类注意力机制（deep cluster attention,DCA）的显著对象检测算法DCANet （DCA network）,以更好地建模特征级别的像素上下文关联。方法 DCA显式地将特征图分别在通道和空间上进行区域划分,即将特征聚类分为前景敏感区和背景敏感区。然后在类内执行一般性的逐像素注意力加权,并在类间进一步执行语义级注意力加权。DCA的思想清晰易懂,参数量少,可以便捷地部署到任意显著性检测网络中。结果 在6个数据集上与19种方法的对比实验验证了DCA对得到精细显著对象分割掩码的有效性。在各项评价指标上,部署DCA之后的模型效果都得到了提升。在ECSSD （extended cornplex scene saliency dataset）数据集上,DCANet的性能比第2名在F值上提升了0.9%;在DUT-OMRON （Dalian University of Technology and OMRON Corporation）数据集中,DCANet的性能比第2名在F值上提升了0.5%,平均绝对误差（mean absolute error,MAE）降低了3.2%;在HKU-IS数据集上,DCANet的性能比第2名在F值上提升了0.3%, MAE降低了2.8%;在PASCAL （pattern analysis,statistical modeling and computational learning）-S （subset）数据集上,DCANet的性能则比第2名在F值上提升了0.8%,MAE降低了4.2%。结论 本文提出的深度聚类注意力机制通过细粒度的通道划分和空间区域划分,有效地增强了前景敏感类的全局显著得分。与现有的注意力机制相比,DCA思想清晰、效果明显、部署简单,同时也为一般性的注意力机制研究提供了新的可行的研究方向。     

水下机器人嵌入式控制系统设计和运动控制仿真

水下机器人的控制系统要求体积小、功耗低、性能可靠。本文设计了基于ARM9处理器的水下机器人嵌入式控制系统。该系统基于AT91RM200处理器,扩展了与传感器系统的通信接口和与推进器系统的电路接口。建立了水下机器人的运动模型,进行了横倾角和深度协调控制的仿真。     

轮胎生产工艺节能技术改造效益分析

对半钢子午线轮胎生产企业实施的炼胶隔离剂热风加温系统节能技术改造、动力循环水系统节能技术改造、硫化工序外排废蒸汽余热回收3个项目的技术原理和节能效益进行分析。3个项目分别采用额定功率小的活塞式压缩机代替功率大的螺杆式空气压缩机、矢量控制型变频器进行负荷调节及由溴化锂制冷机组替代4台电制冷机组等措施,每年可分别节约标准煤505.2,637.2和1 694.8t,节能效果显著;单位产品(每吨轮胎)综合能耗由2010年的428kg标准煤下降到2013年的376kg标准煤,达到了半钢子午线轮胎单位产品能耗先进值。     

电站用SA217-C12A铸钢阀门阀体的补焊工艺

介绍了电站阀门阀体所采用的铸钢件C12A的补焊工艺。根据C12A的焊接性,制定了相应的焊接工艺参数,试验表明,采取焊前预热,焊后热处理的方式,选取合适的焊接材料和焊接工艺参数,可以满足阀体补焊质量的需要。     

国内外动力电池标准体系比较分析

动力电池是电动汽车的重要组成部分与关键技术点,而我国在动力电池上的标准仍然与发达国家相差甚远。因此,动力电池标准已成为制约我国电动汽车发展的重要因素。本文以国内标准为研究对象,从电动汽车与动力电池的实际生产应用出发,以每种类型电池的多种性能作为分类依据,提出了动力电池标准的体系框架。