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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.
为指导实际双金属管精确成形工艺,基于LS-Dyna对铝/钢双金属管电磁缩径连接进行了结构场-电磁场耦合的有限元数值模拟,研究了内外管壁厚比值、内外管间隙、放电电压以及芯模对成形质量的影响规律.结果表明:内外管壁厚比值过小易引起内外管连接不紧密,比值过大易导致内管凹陷和外管开裂;随着放电电压增大或内外管间距的减小,外管缩径冲击力增大,导致内管周向应力的急剧增大和失稳起皱,同时造成外管开裂;而随着放电电压减小或内外管间距的增大,外管相对的缩径冲击力减小,内管会因无法经历一个有效的形变回弹过程导致内外管有效连接区域逐渐减小;采用弹性芯模可一定程度抑制开裂等宏观缺陷的产生,同时也能适当增加内管的回弹.最后,基于理论计算与有限元仿真获得复合管电磁成形规律和缺陷控制理论,以增大有效连接区域长度、减少宏观缺陷为目标进行优化,在施加弹性芯模的状态下,内管壁厚维持1 mm不变,外管壁厚取1.5 mm,内外管间隙取0.7 mm,放电电压取50 kV时得到的成形质量最佳. 相似文献
3.
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
4.
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
5.
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
6.
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
7.
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
8.
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
9.
10.
锡是重要的战略性矿产资源,广泛应用于航天、国防等高科技领域。中国虽为锡资源大国,但因工业化发展需求,致使锡资源快速消耗,优势持续弱化,且中国已由锡净出口国转为净进口国,供应安全存在诸多潜在风险,本研究目的即是对中国锡资源供应安全潜在风险进行评价。基于中国锡资源生产、消费、供应的历史数据及需求预测数据,从资源因素、供应因素、政治因素和需求因素四个维度选取资源保障度、储采比、对外依存度、进口集中度、生产国稳定度和需求增长率六项指标对中国锡资源供应风险进行量化分级评价,结果显示六项指标的风险程度由高到低为:需求增长率、进口集中度、资源保障度、储采比、生产国稳定度和对外依存度,这表明中国锡资源供应风险主要在于未来需求保持强劲、资源供应较为集中、资源保障程度不足等方面。同时,针对性提出勘探扩储并建立储备体系、加快海外锡矿资源布局、提高国内资源利用率的对策建议。 相似文献