基于改进YOLOv5的无人机实时密集小目标检测算法

无人机航拍图像与自然场景图像相比背景更复杂,存在大量密集小目标,对检测网络提出了更高的要求。在保证目标检测实时性的前提下,针对无人机视角下密集小目标检测精度低的问题,提出一种基于YOLOv5的无人机实时密集小目标检测算法。首先,将空间注意力(SAM)与通道注意力(CAM)相结合,改进CAM中特征压缩后的全连接层,降低计算量。另外,改变CAM与SAM的连接结构,提高空间维度特征捕获能力。综上,提出一种空间-通道注意力模块(SCAM),提高模型对特征图中小目标聚集区域的关注程度;其次,提出一种基于SCAM的注意力特征融合模块(SC-AFF),根据不同尺度特征图自适应分配注意力权重,增强小目标的特征融合效率;最后,在主干网络中引入Transformer模块,并利用SC-AFF模块改进原有的残差连接处的特征融合方式,更好地捕获全局信息和丰富的上下文信息提高复杂背景下密集小目标的特征提取能力。在VisDrone2021数据集上进行实验,YOLOv5s基准下,改进后模型的mAP₅₀提高了6.4%,mAP₇₅提高了5.8%,对高分辨率图像的FPS可达到46...     

我国航空运输排放环境外部成本评估与市场化治理研究

加快完善绿色民航治理体系、建立基于市场的民航减排机制是“十四五”时期我国民航绿色发展的重点任务之一。民航飞机在飞行过程中会产生温室气体CO₂和有毒气体HC、SO₂、NO_X、CO等。本文通过测算飞机排放的各种气体的排放量和单位环境外部成本,构建了航空运输排放环境外部成本的评估模型,并以我国航空运输为研究对象评估了2016～2021年排放的环境外部成本、吨公里环境外部成本和弹性。最后,通过研究欧盟排放交易体系(EU-ETS)、国际民航组织(ICAO)的国际航空碳抵消和减排计划(CORSIA)、欧洲机场氮氧化物排放收费等,从市场化治理角度提出启动飞机氮氧化物排放收费制度的研究、适时将国内航空运输纳入全国碳排放权交易市场等政策建议,以期推动我国航空运输业绿色、低碳、高效发展。     

基于MHSA和C- BiGRU的航班延误预测研究

针对普通神经网络预测人为因素造成的航班延误能力不足的问题,提出了一种基于多头自注意力机制和卷积双向门控循环单元的预测模型(MHSA-C-BiGRU)对航班延误问题进行研究。模型采用卷积双向门控循环单元(C-BiGRU)提取局部信息和上下游数据的时序信息,利用多头自注意力机制(MHSA)的并行能力从不同位置提取数据内部之间的特征,强化重要信息的权值,使模型聚焦到对当前任务更重要的信息,从而增强模型分析人为因素造成的航班延误的能力。研究使用2018年上海浦东机场的航班数据和气象数据。结果表明,预测模型相对于基础模型的预测准确率提高了4.4%,各项宏平均值有8%的提高,各项权重平均值有5%的提高。     

应力对第3代单晶高温合金超高温蠕变断裂机制的影响

对第3代单晶高温合金DD33进行了1150℃,80～150 MPa的蠕变测试,借助SEM、EBSD、EDS和TEM研究了不同应力下蠕变断口形貌和截面损伤特征,分析了应力对蠕变断裂机制的影响。结果表明,不同应力条件下近断口铸孔普遍发生多面体化且沿端角开裂,与低应力条件相比,150 MPa下可观察到较多蠕变孔及其诱发的裂纹。80 MPa下,由于长时间暴露,样品表面产生较厚的氧化影响区,使有效应力提高了35 MPa;断口附近局部可见TCP相,并在其与γ′相界面产生较多孔洞和裂纹。随着应力进一步增加,深入基体的表层裂纹增多,更多碳化物开裂,但组织中未发现TCP相。因此,不同应力下合金的最终断裂除了与内部孔洞开裂、彼此联结直接相关外,还应考虑氧化影响区、深入基体内部的表层裂纹、TCP/γ′界面裂纹以及开裂碳化物的贡献。     

多源数据融合与改进注意力机制的轴承智能故障诊断

单一传感器信号不能全面表达机械设备的运行特征且容易受到自身品质、性能的影响,为此本文提出了一种多源数据融合与改进注意力机制相结合的滚动轴承智能诊断方法。采集不同位置的传感器振动信号作为模型的输入向量,每一个传感器信号作为一个通道,将多通道信号同时送入模型特征输入层;引入改进注意力机制建立各通道和空间动态权重参数,随着模型训练,不断增强故障特征、弱化无用特征;运用深度卷积神经网络模型的卷积、池化等操作将多传感器信号进一步融合并提取故障特征,输出诊断结果。在进行滚动轴承故障诊断实验时,该方法诊断准确率达到100%,高于准确率最佳值为97.42%的单传感器。与其他方法相比,本文方法可以自适应融合多传感器数据以满足诊断任务的要求,具有良好的自适应性和鲁棒性,为滚动轴承的故障诊断提供了一种可行的方法。     

基于多头注意力机制的飞机发动机寿命预测研究

针对飞机发动机监测参数多和预测模型不能充分提取监测数据的有效信息等问题,基于一维卷积神经网络（1DCNN）、时序卷积神经网络（TCN）和多头注意力机制,提出一种新的网络结构以实现飞机发动机剩余寿命的准确预测。对多维特征参数分别建立一个1DCNN-TCN模型,利用两层1DCNN对飞机发动机的多元传感器信号进行特征提取,利用TCN对特征量的时序信息进行记忆,通过多头注意力机制对多个1DCNN-TCN的输出分别进行加权处理,并拼接最终结果。分析结果表明,采用本文方法得到的RMSE和Score值比目前文献中最优值分别降低了6.84%,63.41%。该方法显著提升了飞机发动机剩余寿命预测的准确性。     

欧盟航空排放交易体系的影响与我国因应之策

航空碳减排是碳中和目标下全球气候治理的重要任务之一。欧盟2023/958号指令的生效进一步修订了航空排放交易体系,在配额发放、适用范围、国际协调等多方面做出了更新规定。然而,作为治理航空排放的单边手段,欧盟航空排放交易体系会对我国主权安全、经济利益与航空排放治理成效产生负面影响。因此,我国民航产业应当完善减排机制、革新燃料技术、加强国际合作,积极应对欧盟绿色霸权与绿色壁垒带来的挑战,促进国际航空碳排放治理的稳定运作。     

喷射成形TiCp/ZA35复合材料热挤压工艺的ANN优化和组织研究

采用人工神经网络(ANN)的方法,研究挤压比、挤压比压、挤压温度和挤压速率对喷射成形TiC_p/ZA35复合材料力学性能的影响,建立了TiC_p/ZA35复合材料热挤压的人工神经网络模型。模型的输入参数为挤压比、挤压比压、挤压温度和挤压速率,输出参数为复合材料的抗拉强度。该模型可以仿真TiC_p/ZA35复合材料在不同热挤压工艺参数下的力学性能,也可以优化热挤压工艺参数,模型结果与实验结果误差小于1.8%,拟合率为0.986。推荐热挤压工艺优化参数为：挤压比22,挤压比压415 MPa,挤压温度315℃,挤压速率8 mm·s^-1,此工艺条件下复合材料的抗拉强度为486.7 MPa。热挤压间接对复合材料进行了时效处理,材料晶内析出晶须状和颗粒状的MnAl6强化相。弥散强化和位错强化作用使热挤压喷射沉积TiCp/ZA35复合材料较未挤压复合材料抗拉强度提高38.3%。     

机制设计理论及其在中国的应用

机制设计理论是博弈论和社会选择理论的综合运用,其基本思想就是对于一定的经济环境和社会目标,研究如何设计一个机制,使得人们在自利行为驱动下采取行动,使预定目标得以实现。赫维茨提出机制设计理论的基本概念和框架,马斯金和迈尔森进一步发展完善,田国强运用数学工具做了一般化的证明。机制设计理论的提出,弥补了亚当·斯密“看不见的手”的可能性缺失,从而进一步完善了经济学理论体系,论证了市场机制的有效性。对经济改革和社会制度变迁的中国而言,设计有效的机制是中国改革的主要任务之一,机制设计理论在其中有着广泛的应用领域和直接的借鉴价值。     

贯彻实施标准是企业标准化工作的永恒主题

论述了企业标准化工作的基本任务;提出并讨论了持续性贯标观点;阐明了企业应完善贯标机制的几个问题.