电力场景下基于无人机视觉的运动目标追踪方法

随着人工智能技术的发展,面向电力系统的运动目标追踪技术逐渐得到关注,现有方法虽有一定成效,但是大多基于固定摄像头的监控视频录制,不能灵活追踪运动目标,当运动目标离开摄像头视野时,存在运动目标丢失问题。为此,利用无人机设备,并基于深度学习和核相关滤波技术,提出了一个电力场景下基于无人机视觉的运动目标追踪方法（MTTS_UAV）。所提方法采用改进的目标追踪方法与目标检测方法相结合的方式来追踪运动目标隐患,并引入2种无人机飞行控制模块:启发式和数据驱动式,使得无人机的飞行速度和方向可以根据目标移动情况自适应地调节。在真实变电站的安全帽人员数据集上进行了大量实验,对所提方法的追踪效果进行评估,结果表明:所提方法在真实数据集上的平均像素误差（APE）和平均重叠率（AOR）分别可达到2.37和0.67,验证了方法的有效性。      

高强度钢内螺纹冷挤压成形与强化试验研究

内螺纹冷挤压成形是提高内螺纹疲劳强度的有效方法.作者研制出挤压扭矩和温度的测量系统,并从理论上证明了挤压变形区金属在挤压过程中受到三向压应力的作用,这可以大大增加金属的塑性,改善内螺纹的成形条件.高强度钢内螺纹成形与强化的关键在于挤压丝锥结构的优化设计以及工件底孔尺寸、挤压速度和冷却润滑液的合理选择.疲劳对比试验结果表明:在两个不同应力水平下,用挤压丝锥挤压强化的300M高强度钢螺纹,其寿命是切削螺纹的4～30倍.     

STUDIES ON MAGNETIC ABRASIVE MACHINING

磁性磨料磁力研磨是近年发展起来的一种高效率、高质量的抛光方法，能够加工复杂外形工件和各种内壁、内腔表面，具有加工装置易于控制、工作环境清洁、加工成本低等优点，具有广阔的应用前景。本文设计、制造了加工装置并进行了一系列的试验，在研磨过程各主要参数对研磨的影响作了研究。试验结果表明，研磨初期加工效率较高，但随着研磨时间的延长，研磨效率降低，研磨质量提高不多；工件转速越高，研磨效率越高，而对研磨质量则没有影响；研磨存在最佳的加工间隙与电流强度值，在此条件下，研磨效率高，研磨质量也较好。本文最后对加工机理作了理论分析，认为磁极的设计与制造研磨能力好、磁性强的磁性磨料是非常重要的。     

π-TFSK时频调制信号状态迁移的分析

本文主要对π－ＴＦＳＫ时频调制信号的状态迁移进行分析。首先,从数学模型出发,对π－ＴＦＳＫ时频调制信号的状态进行分析;然后,推出了该信号的状态迁移图;最后求出了π－ＴＦＳＫ时频调制信号的状态迁移矩阵。     

激光诱导碳等离子体在强激光冲击合成金刚石微晶中的作用

通过对Ｒａｍａｎ光谱及激光诱发碳等离子体的进一步分析研究,讨论了强激光冲击合成金刚石微晶过程中碳等离子体的作用机制。碳等离子体可视为高活性、高动能碳粒子集团,其对石墨相的作用同时包括能量传输和质量传输两个过程,因此碳等离子体在促进石墨相结构畸变、结构重组乃至相变方面起到了重要的作用;从能量阈值角度分析了碳等离子体与石墨相之间的四种磁撞类型,并据此对Ｒａｍａｎ谱线随激光功率密度的变化规律提出了较为合     

参数曲线的自适应插补算法

参数曲线插补是高性能ＣＮＣ系统实现复杂轨迹控制功能的重要技术基础。文中提出了一种ＣＮＣ系统参数曲线的实时插补算法,基于参数预估、误差控制及参数校正的策略,实现了参数曲线的高精度快速插补。理论分析与仿真表明,该算法与现有的插补算法相比,不仅速度误差小、实时性好,而且插补速度能随曲线曲率的变化自适应调整,确保加工精度达到给定要求。此外,本算法具有良好的实现通用性,可以适用于样条等各种参数曲线。     

重复率电光调Q Nd3+:YAG激光器输出能量及激光器效率的测定

本文提出了一种在不同的泵浦电压下测量重复率电光调Q掺钕钇铝石榴石激光器输出能量的方法 ,实际测量了脉冲激光器静态输出和动态输出能量 ,并利用电光晶体激光调Q技术得到脉宽为亚毫微秒的激光脉冲 ,使得激光器动态输出功率达兆瓦量级     

单层钎焊砂盘磨粒分布有序性研究

对亲型非砂轮磨削工具－－单层钎焊砂盘的硬质合金磨粒在基体上的分布进行了初步研究,砂盘作为一种手握粗磨削工具,降低磨削力是最重要的,文中借鉴砂带及单层高温钎焊超硬磨料砂轮的一些研究,提出了砂盘的磨粒在基体上有序性分布的概念,将此概念应用于砂盘钎焊制造工艺上,在相同的制造工艺和磨洵深度条件下,对得到的磨粒有序性及无序性分布的砂盘进行了磨削对比实验。结果表明,砂盘磨粒的有序性分布能显著降低其磨削力。此概     

基于多工况的新型着陆器软着陆性能优化

以新型腿式着陆器为研究对象,建立其刚柔耦合动力学分析模型,实现着陆器软着陆过程的仿真。通过仿真计算,确定着陆器最易翻倒、底面最易与星球表面岩石碰撞、主体承受最大碰撞力的3组恶劣着陆工况。分析着陆器缓冲机构构型选取设计变量,基于仿真得到的3组恶劣工况,应用第二代非劣排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)实现着陆器软着陆性能的优化,优化目标为增强着陆器抗翻倒能力、降低着陆器底面与星球表面岩石碰撞的可能性、降低着陆器主体最大受力值。将优化所得参数代入模型重新进行仿真,着陆器不再发生翻倒,着陆平台底面与星球表面最小距离提高4.2%,主体最大受力值降低12.1%。