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1.
拉臂机构作为拉臂式垃圾车的关键部位,直接决定整车的可靠运行与人员操作体验,文中在分析拉臂机构的力学特性基础上,计算出在装卸工况下的载荷,利用有限元分析软件,对拉臂机构关键部位进行静态有限元分析与模态分析,分析结果表明拉臂机构符合动态性能要求,但其工作时强度不足,需对此进行结构优化。通过对拉臂机构进行局部修改,采取必要的辅助措施,使其达到符合静态性能要求的目的。在满足拉臂机构静动态性能要求上,装箱工况最大应力降低了23.3%,卸箱工况最大应力降低了24.9%,较好地达到了提高拉臂机构安全性能的目的。  相似文献   
2.
腐蚀控制是石油天然气管输过程中的一个重要问题.CO2是石油天然气管道中最常见的腐蚀介质,研究CO2腐蚀机制和防护措施具有重要科学意义和经济价值.综述了CO2的腐蚀机理,包括化学反应、电化学反应和传质过程.对现有的腐蚀理论进行了深入讨论,发现阴极反应对CO2腐蚀具有重要影响,CO2对阳极过程的影响尚未明确.在腐蚀机理的基础上,考虑管道实际工况,结合电化学实验结果阐述了各影响因素对CO2腐蚀行为的影响,并结合CO2腐蚀的影响因素讨论了常用管道防护措施的缺陷:阴极保护系统受电位影响较大,应确立新的阴极保护电位,以保证在杂散电流作用下的阴极保护效果;防护涂层容易在杂散电流干扰下发生降解,失去保护性;多数缓蚀剂对环境有害.最后,展望了未来CO2腐蚀和防护的发展方向:为进一步了解CO2腐蚀机理,需要对CO2的电化学腐蚀行为进行系统地实验测试.研究不同缓蚀剂的协同效应,使用环境友好型绿色缓蚀剂,利用新材料开发智能涂层和新型阴极保护系统,也是未来的研究方向之一.  相似文献   
3.
为解决基于视频流的人体关键点检测效果不佳及视频流切片后可能会发生运动模糊的问题,提出了一种改进的RetinaNet-CPN网络对人体关键点进行检测,有效解决切片后运动模糊图像的干扰并提高了人体关键点的检测准确率.视频流切片后,先用改进的RetinaNet网络检测出图片中的所有人并对每个目标框做模糊检测,对大于阈值的目标框做去模糊处理,最后用引入注意力机制的CPN网络提取关键点.将RetinaNet衡量预测框与真实框差异的IOU函数改成DIOU后,在仿真实验中目标检测AP提高了近3%;对于模糊的图片,利用匀速直线运动频谱特征估算出的模糊核与实际模糊核相差不大,对其做去模糊处理后基本能恢复出原清晰图片;同时引入注意力机制为各通道和特征层分配合理的权重,使得CPN检测AP提高近1%,AR提升0.5%.  相似文献   
4.
周菲  徐洪珍 《计算机应用研究》2021,38(8):2386-2389,2400
针对现有的广告点击率预估模型未能精准挖掘用户历史兴趣及历史兴趣对目标广告点击与否的影响,提出了一种基于改进Transformer的广告点击率预估模型.该模型采用Transformer网络捕捉隐藏在用户点击序列背后的潜在历史兴趣;同时针对Transformer建模用户历史兴趣无法有效关联目标广告的问题,提出了一种改进的Transformer网络.改进后的Transformer不但有效建模用户历史兴趣,而且考虑了跟目标广告的关联.新模型采用辅助损失函数来监督改进的Transformer对用户历史兴趣的抽取过程,然后采用注意力机制进一步建模用户的历史兴趣和目标广告的相关性以提升模型的预估性能.实验结果表明新模型有效提升了广告点击率的预估效果.  相似文献   
5.
张凯悦  张鸿 《计算机应用》2021,41(10):3010-3016
针对已有的航运监控图像识别模型C3D里中级表征学习能力有限,有效特征的提取容易受到噪声的干扰,且特征的提取忽视了整体特征与局部特征之间关系的问题,提出了一种新的基于注意力机制网络的航运监控图像识别模型。该模型基于卷积神经网络(CNN)框架,首先,通过特征提取器提取图像的浅层次特征;然后,基于CNN对不同区域激活特征的不同响应强度,生成注意力信息并实现对局部判别性特征的提取;最后,使用多分支的CNN结构融合局部判别性特征和图像全局纹理特征,从而利用局部判别性特征和图像全局纹理特征的交互关系提升CNN学习中级表征的能力。实验结果表明,所提出的模型在航运图像数据集上的识别准确率达到91.8%,相较于目前的C3D模型提高了7.2个百分点,相较于判别滤波器组卷积神经网络(DFL-CNN)模型提高了0.6个百分点。可见所提模型能够准确判断船舶的状态,可以有效应用于航运监控项目。  相似文献   
6.
基于深度学习的视频超分辨率方法主要关注视频帧内和帧间的时空关系,但以往的方法在视频帧的特征对齐和融合方面存在运动信息估计不精确、特征融合不充分等问题。针对这些问题,采用反向投影原理并结合多种注意力机制和融合策略构建了一个基于注意力融合网络(AFN)的视频超分辨率模型。首先,在特征提取阶段,为了处理相邻帧和参考帧之间的多种运动,采用反向投影结构来获取运动信息的误差反馈;然后,使用时间、空间和通道注意力融合模块来进行多维度的特征挖掘和融合;最后,在重建阶段,将得到的高维特征经过卷积重建出高分辨率的视频帧。通过学习视频帧内和帧间特征的不同权重,充分挖掘了视频帧之间的相关关系,并利用迭代网络结构采取渐进的方式由粗到精地处理提取到的特征。在两个公开的基准数据集上的实验结果表明,AFN能够有效处理包含多种运动和遮挡的视频,与一些主流方法相比在量化指标上提升较大,如对于4倍重建任务,AFN产生的视频帧的峰值信噪比(PSNR)在Vid4数据集上比帧循环视频超分辨率网络(FRVSR)产生的视频帧的PSNR提高了13.2%,在SPMCS数据集上比动态上采样滤波视频超分辨率网络(VSR-DUF)产生的视频帧的PSNR提高了15.3%。  相似文献   
7.
在竹条表面缺陷检测中,竹条表面缺陷形状各异,成像环境脏乱,现有基于卷积神经网络(CNN)的目标检测模型面对这样特定的数据时并不能很好地发挥神经网络的优势;而且竹条来源复杂且有其他条件限制,因此没办法采集所有类型的数据,导致竹条表面缺陷数据量少到CNN不能充分学习。针对这些问题,提出一种专门针对竹条表面缺陷的检测网络。该网络的基础框架为CenterNet,而且为提高CenterNet在较少的竹条表面缺陷数据中的检测性能,设计了一种基于从零开始训练的辅助检测模块:在网络开始训练时,冻结采用预训练模型的CenterNet部分,并针对竹条的缺陷特点从零开始训练辅助检测模块;待辅助检测模块损失趋于稳定时,通过一种注意力机制的连接方式将该模块与采用预训练的主干部分进行融合。将所提检测网络与CenterNet以及目前常用于工业检测的YOLO v3在相同训练测试集上进行训练和测试。实验结果表明,所提检测网络的平均精度均值(mAP)在竹条表面缺陷检测数据集上比YOLO v3和CenterNet的mAP分别提高了16.45和9.96个百分点。所提方法能够针对形状各异的竹条表面缺陷进行有效检测,且没有增加过多的时耗,在实际工业运用中具有很好的效果。  相似文献   
8.
为改善豌豆分离蛋白应用特性,扩大其在食品工业的应用。该文采用研磨干法处理豌豆分离蛋白,研究其持水性、持油性、泡沫特性、乳化性能、凝胶性能等应用特性变化;并根据研磨后豌豆分离蛋白结构特征,分析研磨对应用特性的影响机理。结果表明:研磨对豌豆分离蛋白形态结构及亲水性基团产生了显著影响,进而影响了豌豆分离蛋白应用特性。研磨时间为7.5 min时,持水性提高了37.4%,起泡性提高了20.83%,且持油性、乳化性和凝胶性为最佳;亲水性也得到了明显改善。  相似文献   
9.
Tracking-by-detection (TBD) is a significant framework for visual object tracking. However, current trackers are usually updated online based on random sampling with a probability distribution. The performance of the learning-based TBD trackers is limited by the lack of discriminative features, especially when the background is full of semantic distractors. We propose an attention-driven data augmentation method, in which a residual attention mechanism is integrated into the TBD tracking network as supplementary references to identify discriminative image features. A mask generating network is used to simulate changes in target appearances to obtain positive samples, where attention information and image features are combined to identify discriminative features. In addition, we propose a method for mining hard negative samples, which searches for semantic distractors with the response of the attention module. The experiments on the OTB2015, UAV123, and LaSOT benchmarks show that this method achieves competitive performance in terms of accuracy and robustness.  相似文献   
10.
With the blossom of information industry, electromagnetic wave technology shows increasingly potential in many fields. Nevertheless, the trouble caused by electromagnetic waves has also drawn extensive attention. For instance, electromagnetic pollution can threaten information safety in vital fields and the normal function of delicate electronic devices. Consequently, electromagnetic pollution and interference become an urgent issue that needs to be addressed. Carbon nanotubes (CNTs) have become a potential candidate to deal with these problems due to many advantages, such as high dielectric loss, remarkable thermodynamic stability, and low density. With the appearance of climbing demands, however, the carbon nanotubes combining various composites have shown greater prospects than the single CNTs in microwave absorbing materials. In this short review, recent advances in CNTs-based microwave absorbing materials were comprehensively discussed. Typically, we introduced the electromagnetic wave absorption mechanism of CNTs-based microwave absorbing materials and generalized the development of CNTs-based microwave absorbers, including CNTs-based magnetic metal composites, CNTs-based ferrite composites, and CNTs-based polymer composites. Ultimately, the growing trend and bottleneck of CNTs-based composites for microwave absorption were analyzed to provide some available ideas to more scientific workers.  相似文献   
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