大型盾构机盾体检测技术研究

针对高精度大尺寸工件检测操作复杂、效率低下等问题,提出一种融合测量技术的检测方法。在分析激光跟踪仪测量与工业摄影测量特点基础上,利用激光跟踪仪建立大尺度基准尺进行精度控制,并融合工业摄影测量技术,通过布设标志点、图像采集与平差处理、坐标系转换等操作,对盾体圆度进行检测与分析。结果表明,该技术简洁高效,可满足测量精度要求,成为大尺寸测量的一种新方法。     

低速边棱音的振动特征

边棱音是一种复杂的流体动力学现象,通过数值模拟研究边棱音发声系统在射流不稳定情况下的发声特性。研究了射流速度低于湍流速度的不同流速下,簧片尖端以及两侧的旋涡、压力、速度的分布和压力特性。模拟结果显示:射流具有明显的抖动特性,在簧片两侧形成涡街、压力交替分布,基于出现的现象,初步探讨了簧片振动产生边棱音的机理。     

论煤层气目标区优选评价方法

采用层次分析与模糊决策相结合的方法,论述了煤层气目标区优选评价方法,对煤层气目标区优选的主要影响因素相对权重定性和定量分析,为科学合理地对各目标区评价、优选和排序提供了可靠的理论依据,有利于有关部门开发煤层气决策。     

LabVIEW编程实现油纸绝缘评估的极化去极化电流测试

极化去极化电流试验是一种有效的变压器油纸绝缘老化状态评估手段,但目前应用该方法的商业化产品类型较少,价格昂贵,应用灵活性较差。为了研究油纸绝缘老化对极化去极化电流特性的影响,通过LabVIEW编程和GPIB卡控制Keithley 6517A静电计,研制了1台极化去极化电流测试仪。并介绍了此仪器的测量原理、硬件结构和软件设计,采用本仪器对油纸绝缘试品开展了试验,同时与商业化仪器的技术性能进行了比较。结果表明,此仪器运行正常,使用灵活、方便,对油纸绝缘的老化状况反映灵敏,达到了商业化仪器的测试性能,可应用于极化去极化电流试验。     

火灾非均匀温度场下导管架平台T形管节点极限承载力

基于热-结构顺序耦合方法,研究T形管节点在不同局部火灾场景下形成的非均匀温度场,并研究高温对极限承载力和失效模态的影响。结果表明：局部火灾在主管中形成的非均匀温度场沿主管轴向和环向上均产生显著的温差。局部火灾对管节点的极限承载力结果表明：若局部火灾中心位置距管节点中心越近,则其对管节点极限承载力的影响越大;当局部火灾中心温度超过600 ℃时,管节点的极限承载力随温度的升高而明显下降;在不同火灾工况下,管节点均发生主支管相贯区域塑性破坏。     

基于机器视觉的螺栓几何形状检测方法研究

螺栓的外形对保证其质量有着极其重要的作用,针对螺栓的外形结构特点,本文设计了螺栓的检测流程,并使用VC6.0开发了检测程序.根据螺栓的几何特征,选取面积、周长、质心、圆形度等判定参数,然后,介绍了螺栓头部,螺纹外径、中径的测量方法.经验证,这些特征参数和检测算法能很好的辨别出螺栓的外形缺陷.     

江汉四机厂实施和应用PDM的几点体会

江汉石油管理局第四石油机械厂(简称江汉四机厂)始建于1941年，资产达5.4亿，年产总值达3亿人民币，目前产品已覆盖钻井、采油、海洋石油钻采、高压管汇等领域，产品的技术性能和质量水平在国内同行业中居领先地位并有多项产品打入国际市场。由于工厂的主要工艺特点是小批量、多品种、基本上按订单生产，使企业内部形成了一个个的信息“孤岛”，     

超高强度马氏体时效钢研究进展

马氏体时效钢是一类特殊的超高强度钢,主要依靠在超低碳铁镍马氏体基体上析出金属间化合物沉淀相进行强化,具有非常优异的综合力学性能与加工工艺性能,在航空航天、机械制造、原子能和军事等领域得到了广泛应用.综述了马氏体时效钢的发展历史,针对其良好的强韧性匹配,从合金化、组织结构、力学性能等方面概述了马氏体时效钢当前的研究现状,总结其高强韧的根源在于高密度纳米析出相可以控制位错的切割与绕过,增加弹性变形;析出相与基体晶格错配低,增加均匀塑性变形.最后,从超纯净冶炼、高温环境应用、无钴马氏体钢开发等方面对马氏体时效钢未来的发展趋势进行了展望.     

支持快速产品设计的PDM应用研究

本文阐述了一种基于PDM应用的快速产品设计方法。PDM是先进的管理思想和信息技术的结晶,通过集成三维CAD、CAPP等相关信息系统,实现其中的关键技术,在产品设计过程中达到设计、工艺、制造和客户需求信息的快速互动。该方法为企业利用PDM实现产品快速设计提供了有益的参考。     

基于ViLBERT与BiLSTM的图像描述算法

传统图像描述算法存在提取图像特征利用不足、缺少上下文信息学习和训练参数过多的问题,提出基于ViLBERT和双层长短期记忆网络(BiLSTM)结合的图像描述算法.使用ViLBERT作为编码器,ViLBERT模型能将图片特征和描述文本信息通过联合注意力的方式进行结合,输出图像和文本的联合特征向量.解码器使用结合注意力机制的BiLSTM来生成图像描述.该算法在MSCOCO2014数据集进行训练和测试,实验评价标准BLEU-4和BLEU得分分别达到36.9和125.2,优于基于传统图像特征提取结合注意力机制图像描述算法.通过生成文本描述对比可看出,该算法生成的图像描述能够更细致地表述图片信息.