改进损失函数的增强型FPN水下小目标检测EI北大核心CSCD

针对水下小目标因携带特征信息少、定位不精准而导致检测精度低的问题,提出一种特征金字塔网络(FPN).首先,在FPN上采样过程中加入协同非局部注意力模块,利用卷积、横纵向池化挖掘特征图的静态和动态上下文信息;其次,在FPN通道调整过程中加入三叉戟特征增强模块,利用并行空洞卷积与高效通道注意力(ECANet)捕捉多尺度空间与通道特征信息;最后,在FasterR-CNN算法的回归损失函数中引入线性回归损失增益系数,增大对多尺度目标回归偏移量的惩罚,提高定位精度.实验结果表明,采用2020年全国水下目标检测大赛提供的数据集、PASCALVOC数据集和MSCOCO数据集进行实验,该算法比基线FasterR-CNN算法精度分别提升2.8%,2.2%和2.5%,结果证明了其有效性.     

含微胶囊单组分环氧树脂黏结剂的制备及性能研究

以自制的2PZ-PGMA微胶囊固化剂为固化剂,环氧E-51为树脂基体制备单组分黏结剂,并利用差热扫描量热仪(DSC)、力学性能试验机等研究了单组分黏结剂的优选组成、优选固化工艺、固化特性、潜伏性能及力学性能。结果表明:所制备的单组分黏结剂具有优良的固化特性和潜伏性能,可在100℃/30min内实现固化,室温储存期可达50天以上;其浇注体拉伸剪切强度达15.36MPa,压缩强度达170.67MPa,冲击强度达5.13×10-3kJ/m2。     

多层PMI泡沫微波吸收材料的设计及性能检测

以金属靶材为原材料，PMI泡沫为基体，采用磁控溅射法制备PMI泡沫镀膜材料。开展多层PMI泡沫镀膜材料的电性能优化设计，并采用压力成型机辅助制备多层PMI泡沫微波吸收材料。结果表明:在PMI泡沫镀膜材料的制备过程中，反射率由大到小的靶材依次为Al、Ti、Ni、Co；采用Ti靶材进行磁控溅射镀膜制备的PMI泡沫镀膜材料，随着镀膜时间的增加，反射率先变小再变大；采用Ni、Co靶材进行磁控溅射镀膜制备的PMI泡沫镀膜材料随着镀膜时间的增加，反射率逐渐变大；将采用Co靶材制备的不同镀膜时间PMI泡沫镀膜材料进行优化组合搭配，得到6种优化匹配方案，最终优化出一种多层PMI泡沫镀膜材料微波吸收性能最佳；利用模压方法制备了多层PMI泡沫微波吸收材料，该多层PMI泡沫微波吸收材料的实际反射率曲线有一定程度的整体前移，但整体趋势与搭配反射率曲线趋势相同。     

微胶囊固化剂的制备方法及应用

介绍了微胶囊固化剂的特点及固化机理,对微胶囊固化剂的制备方法及近年来研究进展进行了综述。同时,介绍了微胶囊固化剂在潜伏性预浸料、修复用复合材料以及半导体器件封装材料等领域的应用,并对其前景作了展望。     

电磁屏蔽材料及其测试技术研究

随着电磁污染及电磁波泄漏的日益严重,以电磁干扰（EMI）屏蔽材料为代表的电磁防护材料已经广泛应用在军用、民用电子设备中。目前,利用本征电磁性能制备的金属型EMI屏蔽材料,将高导电层与绝缘基体相结合的涂覆型EMI屏蔽材料,以及具有优良柔性的EMI屏蔽织物已经能够大批量生产。具有柔性、透明、可变形的新型EMI屏蔽材料日益增多,满足市场对材料多功能性、极端环境适用性、加工装配便捷性的新需求。EMI屏蔽测试技术在现有近场、远场测试技术基础上也呈现多元化、精细化的发展趋势。     

潜伏性2MMZ-PS微胶囊固化剂的制备与表征

以2-甲基咪唑(2MMZ)为芯材,聚苯乙烯(PS)为壁材,采用溶剂挥发技术,制备了一种新型潜伏性2MMZ-PS微胶囊固化剂。通过红外光谱仪(FT-IR)、热重分析仪(TGA)、扫描电子显微镜(SEM)、粒度分析仪和差热扫描量热仪(DSC)对微胶囊固化剂的化学结构、芯材含量、表面形貌、粒径分布及固化性能等进行了表征。所制备的微胶囊固化剂表面光滑,粒径分布较窄,平均粒径约为10.18 μm,芯材2MMZ含量为40.36%。由微胶囊固化剂与环氧树脂E-51制备的单组分胶黏剂,具有优良的固化特性和潜伏性能,可在相似文献   

基于 SRCKFw-检测的多传感器融合的姿态解算算法

针对惯性导航系统受模型误差和测量异常值误差的影响,姿态解算结果易出现精度差甚至发散的问题,提出了一种基于平方根容积卡尔曼滤波(square-root cubature Kalman filter, SRCKF)w-检测的多传感器姿态融合算法。利用协方差匹配法对SRCKF的新息序列进行自适应调整,经过调整后的新息在迭代过程中会补偿量测噪声方差阵,减小模型误差影响;再利用调整后的新息进行误差探测,提高w-检测的探测精度,并构造观测值替换准则进行误差观测值替换,解决测量异常值误差带来的影响;最后利用SRCKF进行姿态融合,陀螺仪的姿态作为状态方程,经检测替换后的加速度计和磁力计姿态作为量测方程。实验表明,所提算法可以准确估计系统姿态,与传统算法相比解算精度平均可提升62.43%,在不同条件下,算法整体性能均可得到大幅提升,并能快速进行姿态解算,保证解算精度。     

潜伏性热释放2PZ-PS-co-MAA微胶囊固化剂的制备与性能

以2-苯基咪唑(2PZ)为芯材,苯乙烯-甲基丙烯酸共聚物(PS-co-MAA)为壁材,采用溶剂挥发技术,成功地制备了一种新型潜伏性热释放2PZ-PS-co-MAA微胶囊固化剂。通过红外光谱仪(FT-IR)、热重分析仪(TGA)、扫描电子显微镜(SEM)、粒度分析仪和差示扫描量热仪(DSC)对微胶囊固化剂的化学结构、芯材含量、表面形貌、粒径分布及固化性能等进行了表征。所制备的微胶囊固化剂表面光滑,粒径分布较窄,平均粒径约为15.60μm,壁材厚度约为0.5μm,芯材2PZ含量约为39.19%。由微胶囊固化剂与环氧树脂E-51制备的单组分胶粘剂,具有优良的固化特性和潜伏性能,可在100℃,30 min内实现固化,室温储存期可达32 d以上。     

具有自修复功能的新型乙烯基硅油微胶囊的制备

以聚乙烯醇(PVA)作为分散剂,聚脲甲醛(PUF)为囊壁,乙烯基硅油为囊芯,成功制备出具有自修复功能且粒径均匀的新型PUF包覆乙烯基硅油微胶囊.实验研究了PVA浓度和搅拌速度对微胶囊的表面形貌及浓度和粒径分布的影响.分别采用傅里叶变换红外光谱、偏光显微镜对微胶囊的结构和形貌进行表征,采用激光粒度仪及同步热分析仪测定微胶囊的粒径大小及分布、热稳定性.结果表明:当PVA浓度为2％,搅拌速率为1 600r/min时,微胶囊粒径均匀,产率可高达90％;在240℃下,微胶囊的热稳定性良好.     

高频增强网络与FPN融合的水下目标检测

针对水下目标检测中目标对比度低以及水下图像多尺度问题，提出了高频增强网络与特征金字塔(FPN)融合的水下目标检测算法，以提高对水下目标边缘、轮廓信息以及目标底层信息的提取。首先引入八度卷积将卷积层的输出特征按频率分解，将主干网络提取到的特征图进行高、低频信息分离，鉴于水下目标的轮廓信息和噪声信息均包含于高频特征中，在高频信息通道中引入通道信息具有自适应增强特点的通道注意力机制，形成了一种高频增强卷积，以达到增强有用轮廓特征信息和抑制噪声的目的；其次，将增强的高频特征分量融入FPN的浅层网络中，提高原FPN对水下多尺度目标的特征表示能力，缓解多尺度目标漏检问题。最后，将所提方法与基线算法Faster R-CNN融合，在全国水下机器人大赛提供的数据集中进行实验。结果表明：改进算法识别准确率达到78.83%,相比基线提升2.61%,与其他类型目标检测算法相比，依然具备精度和实时检测优势，证明了从特征图频域角度提升前景和背景对比度的有效性。