复合冲击频率配合特性模拟研究

目前,对于传统的轴向冲击破岩和扭力冲击破岩机理的研究较多,而复合冲击钻井破岩机理的研究正处于起步阶段,且现有的研究成果极少。鉴于此,利用ABAQUS动力学冲击模块计算平台建立了PDC钻头单齿-岩石相互作用的动力冲击数值模型,考虑切削齿在钻压、转速、交变冲击扭矩和交变轴向冲击力等多个载荷的共同作用下,分析了复合冲击破岩方式、轴向冲击和扭向冲击频率配合方式、钻压等几个因素对复合冲击破岩效果的影响。研究结果表明:岩石单元内部拉应力与压应力破坏区域交替分布;冲击条件相同,且在轴向冲击频率为扭向冲击频率的1/2时,岩石破碎效率最高;如果冲击频率太小,而不能及时有效地破碎钻遇岩石,即发生黏滑振动;如果冲击频率太大,载荷作用时间太短,则破岩过程中冲击能量无法及时分配,冲击力微弱,因此,复合冲击频率配合数量关系存在一个冲击频率极值。复合冲击钻井技术破岩机理的研究为新型钻井工具的进一步开发和优化改进奠定了理论基础。     

基于SSD-CF的无人艇目标检测跟踪方法

针对目前目标检测和目标跟踪算法对无人艇运算配置要求高、速度慢等问题,该文一种提出基于SSD-CF的无人艇目标检测跟踪方法。利用MobileNets结构结合SSD目标检测算法构建轻量级卷积神经网络,实现无人艇的水面目标检测。目标检测结果作为相关滤波CF目标跟踪算法的初始输入,并在目标跟踪过程的保障其有效性。通过MODD水面船只视频数据实验表明,SSD-CF方法融合目标检测与目标跟踪算法,可有效地降低对运算力的要求,提升目标检测跟踪速度和目标位置的稳定连续性。     

基于深度学习的视频跟踪研究进展综述

近年来深度学习迅猛发展，颠覆了语音识别、图像分类、文本理解等领域的算法设计思路。深度学习因其具备强大的特征提取能力，在图像识别领域的成绩尤为突出。然而深度学习与视频监控领域的结合并不多，由于深度模型具有多层网络结构，算法复杂度大，训练和更新模型时比较耗时，很难满足实时性要求。回顾了深度学习的发展史，介绍了最近10年来国内外深度学习主要模型，论述了基于深度学习的目标跟踪算法，指出了各算法的优缺点，最后对当前该领域存在的问题和发展前景进行了总结和展望。     

井底交变流场提速工具的研制及特性测试

现有脉冲射流发生工具存在脉冲强度沿程损耗大、提速效果不明显的问题。为此,研制了一种新型井底交变流场提速工具。该工具主要由叶轮式动力机构和盘阀式脉冲发生机构组成,通过将脉冲发生机构放入钻头内部的方法来减少脉冲强度沿程损耗。采用室内试验方法对其脉冲特性进行研究。研究结果表明:叶轮倾角的增大会提高叶轮转速;随排量的增加,叶轮转速先趋于线性增加,最终稳定在500～600 r/min,当盘阀孔数为2、3、4时,对应的脉冲频率分别稳定在20、30、40 Hz左右,当排量为23 L/s时,工具压耗最大为0. 6 MPa,压力波动幅值最大1. 6MPa,且脉动幅值随盘阀孔数减少而增大。最后对井底交变流场提速工具结构参数进行了优选,即动力机构优选叶片倾角为30°的叶轮,脉冲发生机构优选2扇形孔盘阀。研究结果可为井底交变流场提速工具及相似工具的优化设计提供依据。     

一种高动态双模抗干扰接收机设计方法

针对抗干扰多阵元前端低功耗制约抗干扰能力的问题,为了减小功耗的同时提升抗干扰能力,提出一种新颖的BDII/GPS双通道4阵元抗干扰接收前端,在低噪声放大器中实现了一种三端口的双通带电路,具有小于0.1 dB的插损以及30 dB以上的隔离度。采用了一种频率流程设计方法,结合仿真选取频率从而减小了机内的组合干扰,同时简化了中频滤波器的种类;采用了无源混频与中频放大的下变频方案,提高通道线性度(IIP3)的同时降低功耗、优化通道噪声系数(NF),研究了采样钟fclk远端相位噪声折叠的效应,设计了一种窄带相位噪声滤波器,提高了中频采样的信噪比。该接收机包含一种形式简单的电源及晶振切换电路。测试结果表明,接收机同时实现了42 dB固定增益,4.37 W低功耗,超过29 dBm的OIP3线性度以及优于80 dB的抗三干扰能力。     

低觉醒脑电识别与唤醒的可穿戴系统研究

为智能化地识别警戒作业人员出现的低觉醒、注意力下降的生理状态，本文介绍了一种基于FPGA和脑电信号处理的低觉醒状态检测与唤醒系统，系统通过传感器从大脑头皮采集脑电信号，转换为数字信号，经傅里叶变换获取了脑电信号的θ相对能量、α相对能量、重心频率、谱熵等4个特征量，由4个特征量表征低觉醒状态并运用支持向量机对低警戒状态进行识别，当识别出低觉醒状态时采用声音报警模块发出声音，唤醒警戒作业人员。设计系统能够较好地识别出低觉醒状态，识别率达90.8%，可为提高警戒作业工作绩效提供一种可穿戴的智能装备。