(石墨+纳米SiC_p)/Cu基复合材料的制备及性能研究

采用粉末冶金法制备(Gr+纳米SiCp)/Cu基复合材料,研究了不同球磨时间和球磨转速对球磨效果的影响,得到最佳球磨时间和速度为8小时和300r/min。球磨后在1143K和200MPa下采用热压烧结法处理2h,然后在1143K下进行热挤压,挤压比16∶1。采用SEM和TEM研究了不同石墨含量烧结态和挤压态复合材料的微观组织,测试了不同石墨含量的热挤压态复合材料的抗压强度。     

基于超像素与多尺度残差U-Net相结合的遥感图像飞机检测方法

遥感图像中存在飞机很小、角度和位置不确定且背景复杂等问题,从遥感图像中检测飞机是一项重要且具有挑战性的任务,因此,提出一种基于超像素与多尺度残差U-Net(Multi-scale Residual U-Net,MSRU-Net)相结合的遥感图像飞机检测方法。首先对遥感图像进行超像素预分割,将位置相邻且像素特征相似的像素点组成若干个超像素,保持图像进一步分割的有效特征;然后构建多尺度残差U-Net,学习其多尺度判别特征。与传统的飞机检测方法相比,该方法用少量的超像素代替大量像素表达图像特征,降低了图像分割的复杂度,再利用MSRU-Net分割遥感超像素图像,有效检测不同尺度的飞机图像。在公共飞机遥感图像数据集上实验,结果表明,该方法能够有效的检测遥感图像不同尺度的飞机图像,检测精确率达到91.2 %。     

面向目标检测的双驱自适应遥感图像超分重建方法

有光学遥感图像超分重建方法主要是生成视觉上令人满意的图像,并未考虑后续目标检测任务的特殊性,不能有效地应用到目标检测中。基于此,提出了面向目标检测的双驱动自适应多尺度光学遥感图像超分重建方法,将超分重建网络和目标检测网络结合起来,进行联合优化。针对光学遥感图像的特点设计了自适应多尺度遥感图像超分重建网络,集成选择性内核网络和自适应特征门控单元来特征提取和融合,重建出初步遥感图像。通过提出的双驱动模块,将特征先验驱动损失和任务驱动损失传到超分重建网络中,提高目标检测的性能。在UCAS-AOD和NWPU VHR-10数据集上进行实验,并与5种主流方法进行比较,所提方法的峰值信噪比和平均准确率相较于FDSR方法分别提高了1.86 dB和3.73%。实验结果表明,所提方法和光学遥感图像目标检测结合可以取得更好的效果,综合性能更佳。      

TA15钛合金高温压缩变形行为与组织研究

采用圆柱试样在Gleeble3500型热模拟机上对TA15钛合金进行等温热压缩实验研究。通过实验获得了该种材料在不同工艺参数下的真应力-应变曲线以及其变形过程中的微观组织形貌,并采用电子背散射衍射(EBSD)技术对TA15合金的热压缩变形织构进行研究。实验结果表明,TA15钛合金在高温变形时,其他工艺参数相同下,变形温度降低,应变速率升高,流动应力升高。变形过程中,在相变点以下,软化机制以动态再结晶为主,相变点以上软化机制主要以动态回复为主。不同变形条件下分别存在再结晶织构和形变织构。     

纤维增强树脂基复合材料界面相容性研究现状

纤维增强树脂基复合材料具有高比强度、高比模量、轻质以及可设计性强等性能,已成为目前研究的热点。纤维增强相与树脂基体两相间的界面相容性是决定复合材料的性能及加工工艺的关键因素。综述了树脂对纤维的浸润性、界面元素和化学键、界面剪切强度、界面微观形貌等4项评估材料界面相容性的测试方法,实现对材料界面相容性的全面评估。     

基于多尺度自适应注意力网络的剩余寿命预测

剩余寿命预测是复杂设备系统智能维护决策的关键和前提。不同指标数据间的潜在关系给预测的精度带来了挑战，参数的选择也增加了模型预测的困难。采用多尺度自适应注意力网络训练方法，别从纵向和横向两个维度融合数据间的特征关系，给出分段非线性目标函数，提高了预测的精度，降低了预测的均方根误差。使用自适应机制自动选择卷积核大小，提高了网络训练的效率。通过对涡扇发动机数据集进行实证分析验证了该方法在复杂系统剩余寿命预测中的有效性。     

定时截尾数据回归分析方法

提出定时截尾数据回归分析方法,建立定时截尾数据回归方程,给出回归系数和标准差的最佳无偏整体估计、百分位值的点估计及其置信限估计.详细讨论了工程中常见的极值分布、Weibull分布、正态分布以及一般位置-尺度分布场合下定时截尾数据的回归分析问题.该方法可以充分利用截尾时刻的试验信息,并将各个状态下的定时截尾数据作为一个整体进行统计分析,具有信息量大、精度高的特点,从而可以在试验时间、经费等有限的情况下对产品进行高精度的寿命预测和可靠性评估.