改进YOLOv5的隧道火灾帧差检测网络与应用方法

隧道发生火灾存在着检测难、救援难的问题,实时的火灾监测对于及时发现火情是至关重要的。传统基于视频图像的火灾检测方法,检测依赖单幅图像,无法提取多幅图像的时空信息,检测精度低,不能有效检测隧道火灾。因此,提出了隧道火灾帧差网络。帧差网络使用3D卷积核构建网络结构,提取视频中火灾的时间上下文信息;将帧差网络衔接至YOLOv5主干网络形成隧道火灾帧差检测网络,可以检测单幅图像及两幅图像,从而充分利用视频动态信息;使用CIoU函数优化网络的边界框损失,并融合分类损失与置信度损失,使网络能够快速收敛。实验结果表明,该网络在隧道火灾数据集上的平均精度高达91.03%,检测速度达到了63.7帧/s,具有较强的鲁棒性。通过选取最优分析策略设计隧道火灾检测应用方法,该方法在隧道场景中的漏检率和误检率分别为2.52%和2.03%,可以满足隧道火灾检测的准确性和实时性需求。     

泡沫塑料天线模具的设计与制造

泡沫塑料天线是我国目前的一种新型结构,是使天线向轻型化发展的一种途径。本文主要介绍制作泡沫塑料天线的模具结构设计、模具抛物线的理论修正计算以及模具的制造和测量。天线为圆形旋转抛物面反射体,四周用口形铝骨架做围框,中间夹层为聚氨酯泡沫塑料,正反面为玻璃钢蒙皮,正面喷涂一层金属层。     

石灰石粘土自硬砂的应用

在“鞍钢宪法”光辉照耀下,我车间自1973年元月起,在中小件上推广应用了水玻璃粘土自硬砂,产品质量和效率都有较显著的提高。1974年2月起又学习上海地区先进经验,应用石灰石砂作原砂,配制水玻璃粘土自硬砂(以下简称石灰石粘土自硬砂)。通过几个月的实践,取得了较好的效果。四个多月中,已用石灰石粘土自硬砂生产了一千多吨铸钢件。一、特点用石灰石砂作原砂代替硅砂,消除了硅尘     

硫型免烧自养反硝化填料制备及其脱氮性能研究

针对目前自养反硝化填料成本高、结构不稳定等缺点,利用硫铁矿和硫磺为主要原料通过免烧法得到硫型免烧填料(SUF)。结果表明,SUF破碎率低(4.73%)、孔隙丰富,SUF反应器启动时间短(12 d),在提高进水NO₃^--N浓度阶段,进水NO₃^--N质量浓度在15～30 mg/L范围内,SUF反应器对NO₃^--N的平均去除率为88.14%,在进水NO₃^--N质量浓度提升至44 mg/L时,SUF反应器能够适应并迅速恢复高效运行,平均去除率为90.84%,显示出了优异的脱氮性能。相比于市售填料(CF), SUF在保证脱氮效率的同时,成本更低且结构稳定。SUF反应器中主要功能菌属为Ferritrophicum、 Sulfurimonas、 Thiobacillus等,SUF中的硫和硫化物作为电子供体被微生物利用。     

瞬态工况下喷油参数对柴油机排放及燃烧特性的影响

为了探究瞬态工况下燃烧优化的新方法,在一台高压共轨柴油机上研究了瞬态工况下喷油参数对排放及燃烧特性的影响,试验工况点选择在柴油机转速为1650r/min,在5s内使柴油机转矩从该转速最大转矩的10%达到90%。结果表明:瞬态工况下柴油机的燃烧和排放特性明显有别于稳态工况,具体表现为:瞬态工况下烟度激增,NOx排放低于稳态工况,CA50后移;瞬态工况下随着喷油正时的提前,烟度排放增加,NOx排放量增加,CA10、CA50和CA90均提前;随着喷油压力的加大,烟度排放降低,NOx排放量增加,CA10、CA50提前。此外,还探讨了通过调整喷油参数减小瞬态工况下柴油机性能畸变的可行性,结果表明:通过调整喷油压力可以有效地减少柴油机瞬态与稳态性能上的差异。     

Y系列冰箱压缩机排气阀片断裂故障分析与改进

针对Y系列冰箱压缩机不制冷故障,文中对排气阀限位板压紧点进行了优化,并改进了阀组的结构形式.     

析出强化Fe53Mn15Ni15Cr10Al4Ti2C1高熵合金强韧化机制

以fcc结构高熵合金为基础合金,通过添加Al、Ti和C元素,设计了新型析出强化Fe₅₃Mn₁₅Ni₁₅Cr₁₀Al₄Ti₂C₁高熵合金。经过轧制后该合金含有纳米结构轧制条带(含有变形孪晶)和高密度位错结构。中温长时间热处理后该合金具有纳米结构非均匀组织,包括轧制条带、位错和大量的纳米析出相,表现出优异的强度-塑性匹配关系。该合金优异的力学性能是由于组织中与基体共格的L1₂型析出相起到了显著的析出强化作用,使该合金强度明显提高;另一方面,高密度位错得到有效回复,改善了合金的应变硬化能力。采用中温长时间热处理可获得强度-塑性匹配优异的非均匀组织析出强化高熵合金。     

真空压铸Mg-7Al(-2Sn)合金组织性能研究及第一性原理计算

利用光学显微镜、扫描电子显微镜、能谱分析、X射线衍射、差热分析及拉伸试验比较分析了2%Sn(质量分数)对真空压铸和固溶态Mg-7Al合金的组织与力学性能的影响。结果表明,向Mg-7Al合金中添加2%Sn元素后,能够细化晶粒,抑制Mg17Al12相的生长,在组织中形成新相Mg2Sn,其以颗粒状弥散分布于基体中;固溶处理后Mg-7Al合金中第二相数目明显减少,AT72合金基体中仍存在细小颗粒状Mg2Sn。由于合金组织细化、第二相数量的增加,Mg17Al12相形貌改善以及具有良好热力学性质的Mg2Sn相的析出的综合作用,使得AT72合金表现出比Mg-7Al合金更好的室温及高温拉伸力学性能;固溶处理后的AT72合金表现出更为优异的力学性能,主要强化机制包括:固溶强化和弥散强化。此外,利用第一性原理计算从微观理论角度探讨了Sn合金化Mg-7Al合金力学性能改善的原因。     

改进YOLOv5s的轨道障碍物检测模型轻量化研究

针对传统列车轨道障碍物检测方法实时性差和对小目标检测精度低的不足,提出一种改进YOLOv5s检测网络的轻量化障碍物检测模型。引入更加轻量化的Mixup数据增强方式,替代算法中原有的Mosaic数据增强方式;引入GhostNet网络结构中的深度可分离卷积GhostConv,替代原有YOLOv5s模型中特征提取网络与特征融合网络中的普通卷积层,减小了模型的计算开销;在模型特征提取网络末端加入CA空间注意力机制,让算法在训练过程中减少了重要位置信息的丢失,弥补了改进GhostNet对检测精度的损失;将改进后的模型进行稀疏训练和通道剪枝操作,剪掉对检测精度影响不大的通道,同时保留重要的特征信息,使模型更加轻量化。实验结果表明,改进后的模型在自制的多样化轨道交通数据集上,相较于原始YOLOv5s算法,在模型大小减小9.7 MB,检测速度提高14 FPS的前提下,检测精度提升了1.0个百分点。同时与目前主流的检测算法对比,在检测精度与检测速度上也具有一定的优越性,适用于复杂轨道交通环境下的障碍物目标检测。