基于改进YOLOv5的复杂背景红外弱小目标检测算法

针对传统算法依赖于对红外目标与环境背景的精确分离和信息提取,难以满足复杂背景和噪声等干扰因素下的检测需求。论文提出一种基于改进YOLOv5（You Only Look Once）的复杂背景红外弱小目标检测算法。该算法在YOLOv5基础上,添加注意力机制提高算法的特征提取能力和检测效率,同时改进原YOLOv5目标检测网络的损失函数和预测框的筛选方式提高算法对红外弱小目标检测的准确率。实验选取了来自不同复杂背景的7组红外弱小目标数据集,将这些图像数据集进行标注并训练,得到红外弱小目标检测模型,然后从模型训练结果和目标检测结果的角度评估算法和模型的正确性。实验结果表明:改进的YOLOv5算法训练出来的模型,检测准确性和检测速度对比实验列出的几种目标检测算法均有明显的提升,平均精度均值（mean Average Precision,mAP）可达99.6%以上,在不同复杂背景下均可有效检测出红外弱小目标,且漏警率、虚警率低。     

聚合温度对PMMA高温本体聚合的影响

采用高温本体聚合合成聚甲基丙烯酸甲酯(PMMA),研究不同反应温度对PMMA结构和性能的影响。结果表明,随着聚合温度升高,聚合物相对分子质量下降,冲击强度也随之降低。同时,聚合温度也可以起到调节反应速率及聚合转化率的作用,对工业化连续生产有一定的指导意义。     

以邻甲基苯酚钾为助引发剂的丁二烯负离子调节聚合

以邻甲基苯酚钾(o—ROK)为助引发剂,正丁基锂(n—BuLi)为引发剂,2G为极性添加剂,二甲苯为溶剂兼链转移剂的丁二烯负离子调节聚合,考察了o—ROK在不同溶剂和不同温度下的溶解性,研究了o—ROK对丁二烯调节聚合能力和聚合物微观结构的影响规律。     

国内聚乙烯管材专用料的生产现状及展望

介绍了聚乙烯(PE)管材的优点和应用领域,从承压给水管材、燃气管材、耐热聚乙烯管材、耐开裂聚乙烯管材等方面详细介绍了相关的生产情况和标准,并结合国内未来的产业政策,提出了我国PE管材的发展方向。     

功能化聚丙烯研究进展

综述了国内外聚丙烯(PP)功能化的方法,主要包括丙烯与极性单体直接共聚法、中介物功能化法、接枝改性法等,重点讨论了后两种功能化方法。通过化学反应在PP分子结构中引入极性基团是达到PP功能化的根本途径。     

基于EtherCAT总线的七自由度机械臂的隐蔽攻击技术

针对七自由度机械臂控制系统提出了一种七自由度机械臂隐蔽攻击模型。首先基于推导的机械臂逆运动学方程,对基于EtherCAT总线的七自由度机械臂进行运动规划与建模;其次,根据粒子群算法的研究与分析,提出了基于混沌理论的多种群粒子群优化的七自由度机械臂系统PID参数辨识算法;最后搭建了七自由度机械臂的攻击实验平台并使用辨识的参数结合隐蔽攻击原理开展了机械臂系统的攻击实验,并且将所提出的隐蔽攻击技术与其他传统攻击技术进行了比较。结果表明,所提出的七自由度机械臂隐蔽攻击方法可以破坏机械臂系统的数据完整性和准确性,并且具有很好的隐蔽性,验证了所建立的攻击模型的有效性和可行性。      

工艺参数对楔横轧接触区表面应力的影响分析

为深入探明楔横轧接触区变形规律，实现零件楔横轧近终成形，采用有限元数值方法模拟楔横轧轧制过程，获得稳定轧制过程中的接触区的面力和位移，进而求出轧制接触区表面应力。在此基础上，较详细地分析了展宽角、成形角和断面收缩率三个主要工艺参数对接触区表面应力的影响规律，并对所建立的有限元计算模型进行了实验验证。研究结果对合理选择楔横轧工艺参数以及实现零件的精确成形具有重要的现实意义和应用价值。     

国内外低熔垂大口径聚乙烯管材专用料的发展概况

阐述了低熔垂大口径聚乙烯管材的特点,介绍了国内外低熔垂大口径管材专用料的发展情况和应用情况,并结合国内的研发和生产现状,提出了我国聚乙烯管材专用料的发展方向。     

国内外耐热聚乙烯管材专用料的发展概况

介绍了耐热聚乙烯管材的分类，概述了国外耐热聚乙烯管材专用料的发展现状以及主要Ⅰ型和Ⅱ型树脂的性能，同时阐述了国内耐热聚乙烯管材专用料新标准的制定情况和开发情况，并针对国内的研发和生产现状，对存在的问题和发展方向提出了相应的建议。     

变频矢量控制系统入侵检测技术

针对采用以太网控制自动化技术(EtherCAT)工业总线的感应电机交-直-交变频矢量控制系统的入侵检测技术进行了研究. 首先通过对EtherCAT总线协议进行深度解析, 结合目前为止已经发现的EtherCAT工业总线常见协议漏洞, 提取协议数据包的关键特征并构建EtherCAT总线协议入侵检测规则库, 采用三维指针链表树作为针对EtherCAT总线协议规则库的检索数据结构; 其次, 根据感应电机交-直-交变频矢量控制系统的物理模型, 进行模型参数仿真计算, 并根据仿真计算值, 构建矢量控制模型入侵特征的最小二乘支持向量机(least square support vector machine, LSSVM)分类器, 使用混沌粒子群优化(choatics particle swarm optimization, CPSO)算法对分类器的参数进行优化, 二者共同构成了CPSO-LSSVM入侵检测分类算法. 异常数据包在被分类后, 会被传递给Suricata入侵检测引擎进行精确规则匹配; 最后为该入侵检测系统搭建物理实验环境, 经过测试, 本文中的交-直-交变频矢量控制模型仿真结果动态性能良好, 与实际矢量控制系统参数的波形变化趋势相近. 通过抽取KDD Cup99测试数据集中的一部分对该入侵检测系统实施DOS攻击、R2L、U2R以及PROBING攻击行为, 验证该入侵检测系统的有效性.