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随着人工智能尤其是深度学习技术的快速发展,无人机巡检与图像识别技术在电网输电线路破损防振锤检测中发挥着重要作用。文中构建了一种基于改进EfficientDet深度神经网络模型的破损防振锤检测模型。采用先目标检测后分类判别的方法实现输电线路中的破损防振锤识别,基于目标各要素之间的相互关系判别技术,优化了背景干扰所产生的误识别问题。使用细节特征提取来判断拍摄倾角并去除倾斜角度过大的目标。实验结果表明,文中所提改进EfficientDet目标检测模型的mAP为51.16%,准确率与召回率分别为93.3%、91.8%,均优于其他目标检测模型。同时,破损防振锤的分类准确率与召回率分别达到85.4%、81.7%,由此验证了所提方法的准确性与实用性。 相似文献
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用于Marx发生器电压测量的水电阻分压器 总被引:3,自引:2,他引:1
为了测量PTS单路样机Marx发生器的输出电压,设计并标定了一个二级分压的水电阻分压器。水电阻分压器设计中需注意在不同介质的分界面及三相点位置产生的局部高电场,采取适当的均压设计可避免绝缘击穿。水电阻分压器用比对法标定,短路实验和100Ω水电阻负载实验的标定结果相差约15%。分析认为误差的原因是标准分压器和Marx发生器输出端的连接线与主回路之间存在互感,造成短路负载情况下标准分压器的测量值低于实际值,导致标定结果出现较大偏差。改进实验线路后标定结果偏差<3%。 相似文献
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997.
By combining thermomechanical coupling finite element analysis with the characteristics of phase transformation [continuous cooling transformation (CCT) curve], the thermal fatigue behavior of train wheel steel under high speed and heavy load conditions was analyzed. The influence of different materials on the formation of the phase transformation zone of the wheel tread was discussed. The result showed that the peak temperature of wheel/track friction zone could be higher than the austenitizing temperature for braking. The depth of the austenitized region could reach a point of 0.9 mm beneath the wheel tread surface. The supercooled austenite is transformed to a hard and brittle martensite layer during the following rapid cooling process, which may lead to cracking and then spalling on the wheel tread surface. The decrease in carbon contents of the train wheel steel helps inhibit the formation of martensite by increasing the austenitizing temperature of the train wheel steel. When the carbon contents decrease from 0.7% to 0.4%, the Ac3 of the wheel steel is increased by 45 ℃, and the thickness of the martensite layer is de creased by 30 %, which is helpful in reducing the thermal cycling fatigue of the train wheel tread such as spalling. 相似文献
998.
999.
1000.