下向焊焊接缺陷产生原因及预防

立向下焊作为手工电弧焊的一种施焊技术,在我国长输大口径管道上得到普通应用和推广,该技术在国外应用已有十几年历史.其特点是:焊接技术好,速度快,生产效率高,易学习掌握,便于流水作业.     

MSR 管板的镍基合金堆焊

我公司生产的MSR(MOISTURE SEPARATOR REHEATER:汽水分离再热器)是岭奥核电站的产品,由我公司与法国阿尔斯通公司(ALSTOM)合作生产.由于是核电产品,制造难度大,质量要求高.其中的新蒸汽再热器和乏蒸汽再热器的管板材质为 ENBS 1503 223-490,需要堆焊 INCONEL 625.ENBS 1503 223-490 是法国钢材,它的化学成分见表1.     

起重机卷扬系统的使用与维修（五）

（上接2008第12期）十、制动器的种类及其特点。制动器按其工作状态,可分为常闭式、常开式和综合式3种。常闭式制动器经常处于上闸状态,机构工作时借外力使制动器松闸。     

深度纯追随的拟人化无人驾驶转向控制模型

目的 在无人驾驶系统技术中,控制车辆转向以跟踪特定路径是实现驾驶的关键技术之一,大量基于传统控制的方法可以准确跟踪路径,然而如何在跟踪过程中实现类人的转向行为仍是当前跟踪技术面临的挑战性问题之一。现有传统转向模型并没有参考人类驾驶行为,难以实现过程模拟。此外,现有大多数基于神经网络的转向控制模型仅仅以视频帧作为输入,鲁棒性和可解释性不足。基于此,本文提出了一个融合神经网络与传统控制器的转向模型：深度纯追随模型（deep pure pursuit,deep PP）。方法 在deep PP中,首先利用卷积神经网络（convolutional neural network,CNN）提取驾驶环境的视觉特征,同时使用传统的纯追随（pure pursuit,PP）控制器融合车辆运动模型以及自身位置计算跟踪给定的全局规划路径所需的转向控制量。然后,通过拼接PP的转向结果向量和视觉特征向量得到融合特征向量,并构建融合特征向量与人类转向行为之间的映射模型,最终实现预测无人驾驶汽车转向角度。结果 实验将在CARLA（Center for Advanced Research on Language Acquisition）仿真数据集和真实场景数据集上进行,并与Udacity挑战赛的CNN模型和传统控制器进行对比。实验结果显示,在仿真数据集的14个复杂天气条件下,deep PP比CNN模型和传统转向控制器更贴近无人驾驶仪的转向指令。在使用均方根误差（root mean square error,RMSE）作为衡量指标时,deep PP相比于CNN模型提升了50.28%,相比于传统控制器提升了35.39%。最后,真实场景实验验证了提出的模型在真实场景上的实用性。结论 本文提出的拟人化转向模型,综合了摄像头视觉信息、位置信息和车辆运动模型信息,使得无人驾驶汽车的转向行为更贴近人类驾驶行为,并在各种复杂驾驶条件下保持了高鲁棒性。