基于多特征图像增强深度卷积神经网络的航天用电子元器件分类算法

为了实现航天用电子元器件的全自动及非接触识别,并减少由照明系统造成的图像亮度不均、偏色等问题对检测结果的影响,通过结合局部、区域和总体三个层次特征提升物体检测精度,提出了一种基于多特征图像增强深度卷积神经网络(MFIE-DCNN)的航天用电子元器件分类算法。MFIE-DCNN算法包含多特征学习和深度学习,其学习过程类似于人类视觉系统,能够对形状、方向和颜色特征进行深度挖掘,突出元器件边界信息,抑制背景杂波干扰。实验结果表明,该算法能够区分电路板板载元器件的种类,检测准确度优于传统算法。对比基于稀疏自动编码器的深度神经网络,检测结果提高了近20%。     

钢—水热管换热器管壳预处理工艺研究

采用低浓度盐酸处理热管管壳的氧化皮和红锈,既可防止管壳的过腐蚀现象的发生,又能降低析氢量,降低了酸液的消耗,提高了产品的质量。用FH—D钝化液处理热管管壳的主要工艺过程是除油、强腐蚀、钝化、清洗、烘干等。钝化膜完整致密、防锈期长、能防止管壳内壁与工质水发生化学反应析出氢气、确保热管的使用寿命。     

结合TEC的泵驱两相温控系统的空间应用

为满足天舟一号货运飞船(T Z1)蒸发冷凝科学实验的控温需求，采用半导体制冷片(TEC)和泵驱两相回路结合的控温系统实现了冷凝台-5~40 ℃(±0.2 ℃)的控温要求。对TEC和平行流换热器进行了研究，结果表明该系统能够满足环境温度等于30 ℃工况下的制冷和散热要求。测试结果表明，平行流换热器在地面和在轨的换热相当，说明重力的影响几乎可以忽略。     

全自动分蜜机运行中的避振PLC控制设计

由随机发生的严重布料不均匀引起的强烈机械振动难以用机械方法加以解决只能靠增加对机械振动强度的监测灵敏度。当振动强度超过一定值时，PLC控制程度执行一系列操作以保护机械系统和拖动电机的安全。因此设计并制作高灵敏度测振电路板对系统安全至关重要。本文详细描述了此电路板的设计和制作过程。该电路板对分蜜机有可靠的保护作用。