基于特征重用和语义聚合的SAR图像舰船目标检测

针对单阶段算法SSD(Single Shot Detector)检测SAR图像舰船目标时特征利用率不高的问题,提出了基于特征重用和语义聚合的SAR图像舰船目标检测算法。该算法主要包括特征重用算法和语义聚合算法。在SSD检测算法的网络模型中,针对用于目标预测的前端网络进行了改进,通过提出的特征重用算法,将特征图按照通道分成2部分:一部分被卷积处理进行参数学习;另一部分经过池化之后,采用拼接的方式重新利用,可以在进行参数学习的同时,减小参数量和计算量。通过提出的语义聚合算法,将前端网络中位置信息丰富的底层特征和语义信息丰富的高层特征进行融合,提高了区分和定位舰船目标的能力。同时,还根据数据集SSDD中舰船目标尺寸和长宽比的分布情况,减小了锚框的尺寸,增大了锚框的长宽比,使产生的锚框更符合舰船目标特点。实验结果显示,检测准确率在数据集SSDD上从77.81%提升到81.43%,而增加的计算量不显著(平均处理时间从17 ms增加到23 ms)。     

基于脉动压力变化率的航空发动机喘振检测方法

根据发动机发生喘振故障时气流脉动压力会急剧变化这一特征,通过测量和计算压气机出口脉动压力变化率实时检测喘振的发生。对动态压力信号进行预处理以提取特定频段内的脉动压力,计算固定周期内脉动压力变化率;依据发动机整机地面试验结果设定喘振检测阈值及判据,判断脉动压力变化率是否满足判据来实现喘振检测。利用该方法成功检测出发动机飞行试验中的两次喘振故障。分析得出:发动机未发生喘振时,地面试验和飞行试验脉动压力变化率差异很小;发生喘振时,脉动压力变化率绝对值急剧增大;发动机在稳态和瞬态过程稳定工作时,脉动压力变化率不受发动机工作状态变化的影响。     

检测和控制技术在钢管自动化生产中的应用

本文介绍了基于分布式控制方案的自动化生产线的设计,利用检测和控制技术,实现自动化生产的功能。实现钢板的卷制;完成钢管在不同工位的上料和下料,实现纵缝和环缝的焊接;应用传感器检测钢管的位置及长度,完成钢管在传送线上的自动传送,自动完成在存储区的存人与取出。应用表明,提高了生产效率,节省了人力物力,使得生产更加安全可靠。     

涡扇发动机低压轴断裂故障在线检测方法

针对低压轴断裂易引起涡轮飞转的问题,需在运营环境中进行涡扇发动机低压轴断裂的机载在线检测。采用机载测量的高压物理转速和低压物理转速等参数,建立了基于物理转速变化率和转差关系的低压轴断裂故障在线检测方法。通过发动机工况仿真识别了能够准确区分正常加减速过程、喘振过程和断轴过程的物理参数,设置了检测判定逻辑和判定阈值。结果表明：在断轴后的0.1 s内,低压转速变化率出现瞬间最小值;在0.2 s内,高压转速变化率变为正值。该方法检测响应时间为0～0.5 s,可以实时检测出低压轴断裂故障,有利于控制系统及时采取停车等处理措施以防止核心机被损坏,不会由于发动机正常停车、加减速、喘振和高压轴断裂而导致虚警,检测可靠性高,具有较高的工程实用性。     

基于离散点距离的三维线缆干涉检测算法

针对CREO三维线缆具有柔性可随意变形特性而引起难以进行干涉检测的问题,提出基于离散点距离的三维线缆干涉检测算法。该算法通过线缆中心线动态离散点对三维线缆进行表达,分析结构件的空间位置关系,利用线缆与线缆、线缆与结构件之间的空间位置关系进行干涉检测,实现了对三维线缆进行快速干涉检测的目的。最后在Visual Studio 2010与CREO 平台上采用C++语言和TOOLKIT工具对所提算法进行了验证。结果表明该算法具有较好的快速性与准确性,可以满足工程实际需求。     

用阻抗均匀过渡法研制高分辨力换能器

分辨力是超声探伤用换能器的关键指标,本文从理论和实验两方面探讨了如何利用机械阻抗均匀过渡法提高换能器分辨力的有关问题。     

CFAR DETECTORS FOR HIGH RESOLUTION RADAR IN NON GAUSSIAN CLUTTER

讨论了球不变随机过程（ＳＩＲＰ）非高斯杂波背景下高分辨雷达距离扩展目标检测问题。文中提出了ＣＡ－ＣＦＡＲ,ＯＳ－ＣＦＡＲ两种距离扩展目标检测器,并证明了它们的形状因子和尺度因子未知的情形下具有恒虚警性,即双参数恒虚警性,分析了这两种检测器的检测性能。这两种检测器亦可用作ＳＩＲＰ杂波背景下低分辨雷达检测器。     

半穿甲数值计算初步探讨：正碰撞均质钢甲计算

半穿甲子弹,又名穿甲爆破弹,其在侵彻一定厚度装甲后爆炸以起到杀伤破坏作用,因此子弹的侵彻机理和弹体的动强度问题就显得尤为重要。利用ANSYS／LS-DYNA3D计算软件对半穿甲子弹正碰撞均质钢甲的侵彻过程进行了数值模拟,并与试验结果进行了对比。     

Pre-locate net for object detection in high-resolution images

Small-object detection has long been a challenge. High-megapixel cameras are used to solve this problem in industries. However, current detectors are inefficient for high-resolution images. In this work, we propose a new module called Pre-Locate Net, which is a plug-and-play structure that can be combined with most popular detectors. We inspire the use of classification ideas to obtain candidate regions in images, greatly reducing the amount of calculation, and thus achieving rapid detection in ...     

Prior-guided GAN-based interactive airplane engine damage image augmentation method

Deep learning-based methods have achieved remarkable success in object detection, but this success requires the availability of a large number of training images. Collecting sufficient training images is difficult in detecting damages of airplane engines. Directly augmenting images by rotation, flipping, and random cropping cannot further improve the generalization ability of existing deep models. We propose an interactive augmentation method for airplane engine damage images using a prior-guide...