环锤破碎机筛条的改进

分析环锤式破碎机筛条结构和选材方面存在问题 ,提出并实践了解决问题的办法 ,使改进后的破碎机取得良好的使用效果     

铁谱分析技术在齿轮监控中的应用

从磨损机理出发，分析了齿轮传动的工作状况及失效形式，介绍了用铁谱分析技术监控齿轮传动的实施程序及注意事项，总结出判别齿轮磨损种类和磨损程度的方法，并提供了一些实验结果。     

MPS改性聚合物路面混凝土的若干路用力学性能的研究

针对普通路用混凝土抗折强度低、耐久性低和返修率高等特性,拟采用掺加不同含量甲基丙烯酸甲酯及酚醛树脂粉末的方法,利用聚合物改性混凝土的原理,增强普通路用混凝土的路用性能.试验效果表示随着聚合物掺入量的增加,主要路用性能会逐渐增强,在P=7.5%至10%之间效果最优.     

不锈钢搅拌摩擦焊摩擦头磨损机理研究

搅拌摩擦头技术是搅拌摩擦焊工艺的关键技术.在探讨不锈钢搅拌摩擦焊工艺的基础上,对不锈铜搅拌摩擦焊过程中硬质合金搅拌摩擦头的磨损机理进行了比较系统的试验研究.通过对实验研究结果的分析,初步将搅拌摩擦头的磨损归结为粘结磨损、氧化磨损、扩散磨损、脆性剥落和脆断.     

水轮机组高硬度不锈钢止漏环的焊接

通过对刘家峡水轮机转轮止漏环焊接性试验研究，选择出合适的焊接材料，制定了可行的焊接工艺方案，并在实际焊接中取得了良好效果。解决了高硬度不锈钢焊接难点，保证了止漏环拼焊质量，延长了使用寿命。     

Real-time Safety Helmet-wearing Detection Based on Improved YOLOv5

Safety helmet-wearing detection is an essential part of the intelligent monitoring system. To improve the speed and accuracy of detection, especially small targets and occluded objects, it presents a novel and efficient detector model. The underlying core algorithm of this model adopts the YOLOv5 (You Only Look Once version 5) network with the best comprehensive detection performance. It is improved by adding an attention mechanism, a CIoU (Complete Intersection Over Union) Loss function, and the Mish activation function. First, it applies the attention mechanism in the feature extraction. The network can learn the weight of each channel independently and enhance the information dissemination between features. Second, it adopts CIoU loss function to achieve accurate bounding box regression. Third, it utilizes Mish activation function to improve detection accuracy and generalization ability. It builds a safety helmet-wearing detection data set containing more than 10,000 images collected from the Internet for preprocessing. On the self-made helmet wearing test data set, the average accuracy of the helmet detection of the proposed algorithm is 96.7%, which is 1.9% higher than that of the YOLOv5 algorithm. It meets the accuracy requirements of the helmet-wearing detection under construction scenarios.     

基于YOLOv5增强模型的口罩佩戴检测方法研究

人脸口罩佩戴检测是公共场所疫情防控中极为重要的措施,智能、高效地检测口罩佩戴情况对实现疫情防控的自动化和数字化具有重要意义。使用卷积类深度神经网络实现端到端的人脸口罩佩戴检测具有可行性,但卷积类神经网络具有结构复杂、参数量和浮点计算量庞大的特点,从而产生较高的计算开销和内存需求,极大地限制了其在资源有限的终端设备上的应用。为了使人脸口罩佩戴监督功能更易获取,并实现多尺度条件下的模型压缩和加速检测,提出一种基于改进YOLOv5的轻量化增强网络模型。设计参数量和计算量更小的GhostBottleneckCSP和ShuffleConv模块并替换原YOLOv5网络中的C3及部分Conv模块,以降低特征通道融合过程中的计算量并增强特征表达能力。实验结果表明,该模型的识别精度达95%以上,模型在精度近乎无损失的前提下,参数量和计算量分别仅为原YOLOv5网络的34.24%和33.54%,且在GPU和CPU上的运行速度分别提升13.64%和28.25%,降低了模型对内存存储及计算能力的要求,更适用于在资源有限的移动端部署。     

火电机组高压抗燃油系统检修及缺陷处理

目前大、中型汽轮发电机组,广泛采用以抗燃油为液体工质的数字电流调节系统(DEH系统),高压抗燃油系统(EH系统)是汽轮机DEH系统的重要组成部分,根据DL/T 838《发电企业设备检修导则》电力行业标准的要求,EH系统为A类设备,并按A级检修项目定期进行大修.EH系统较为庞大,设备类型较多,专业性较强,通过大修可恢复功能、消除缺陷,确保机组安全、稳定运行.     

沥青路面凝冰损坏程度检测设备

针对沥青路面磨耗层损坏程度的评价目前还没有成熟的检测设备和方法,根据沥青路面凝冰损坏的形式和特点开发了路面磨耗层损坏程度的检测设备,并对检测设备的技术参数、试验方法和评价指标进行了深入研究。结果表明,所研制的检测设备性能良好,在此基础上提出的试验方法和评价指标能够快速、准确地检测出沥青路面受凝冰损坏的程度,具有良好的区分度和实用性。     

轧辊堆焊的研究

阐述了钢轧辊堆焊技术的发展状况和轧辊自动埋弧堆焊工艺,并针对27Cr3Mo2MnVWTi、3Cr13、35MnSi、及3Cr2W8V等堆焊材料的堆焊工艺、焊后热处理制度和焊后堆焊层的化学成分、稀释规律、显微组织、硬度、耐磨损及力学性能等,进行了试验研究和理论分析,提出了4种堆焊材料的适应性.