非金属物体厚度测量电路的设计与分析

论文分析了电容检测技术在非金属厚度检测中的应用,设计了电容测量电路对电容传感元件输出的电容值进行测量,并详细介绍其电路结构与功能.利用该测量系统对非金属的厚度进行测量,方法可行,为现有的非金属厚度检测增添了一种新方法.     

基于工程项目教育理念的《检测技术》课程教学改革探索

根据检测技术课程的特点,依托河北省级重点学科及重点发展学科,充分利用现有实验设备和教学条件,针对传统检测技术课程教学存在的不足,对课堂的教学内容和方法,实验内容和实施方式进行了深入的研究和具体的实施。将横向课题项目与课堂教学相结合,从实际应用出发,并依托理论知识,充分调动学生的积极主动性,激发其潜能,使每名学生都带着具体实际项目的需求去考虑问题。经过不断探索与课程改革,"项目驱动""合作授课""自主、合作、探究"等教学方式,使学生的创新能力、解决实际问题的能力得到提高,并为提高就业质量打下了坚实的基础。     

制造业经理人online

专业设计全程服务法国泰克莫尔和奥迪莫尔公司是专业设计、制造复合材料成型用的压机、模具、切割机的专业化公司,并提供RTM成套设备和超塑成型(SPF/SPF-DB)模具,同时我们还为客户设计、制造超声波无损探伤设备(适用于金     

大厚度碳纤维复合材料层压板的试制

介绍了大厚度碳纤维复合材料层压板研制中的主要技术问题,包括预浸料体系的选用、层压板厚度的控制和无损检测的实施等,为大厚度复合材料层压板的工程化应用打下了基础.     

基于增量学习的高光谱图像目标检测

高光谱图像目标检测是高光谱图像分析中的重要研究内容之一。本文从经典有效的约束能量最小化算法出发,提出了一种基于增量学习的高光谱目标检测方法。当获得新的样本时,不需要重新计算所有样本的自相关矩阵即可对检测器模型进行更新,减轻了星上有限计算资源的负担。实验结果表明:本文提出的目标检测算法在压制背景光谱的同时可以更好地适应目标光谱,提高了算法的检测性能。     

基于无线测温的真空熔铸炉高温合金液相温场检测

以无线测温技术为基础,分析了感应加热式真空熔铸炉高温合金液相温场检测原理,提出了在高温合金材料精密铸造模型浇注(定向结晶)过程中,采用预埋敷设温度传感器组的液相温场跟踪检测方法,并对其进行了说明。     

基于改进YOLOv5s的安全帽检测算法

针对现有安全帽检测算法难以检测小目标、密集目标等缺点，提出一种基于YOLOv5s的安全帽检测改进算法。采用DenseBlock模块来代替主干网络中的切片结构，提升网络的特征提取能力；在网络颈部检测层加入SE-Net通道注意力模块，引导模型更加关注小目标信息的通道特征，以提升对小目标的检测性能；对数据增强方式进行改进，丰富小尺度样本数据集；增加一个检测层以便能更好地学习密集目标的多级特征，从而提高模型应对复杂密集场景的能力。此外，构建一个面向密集目标及远距离小目标的安全帽检测数据集。实验结果表明：所提改进算法比原始YOLOv5s算法平均精确率（mAP@0.5）提升6.57%，比最新的YOLOX-L及PP-YOLOv2算法平均精确率分别提升1.05%与1.21%，在密集场景及小目标场景下具有较强的泛化能力。     

距离相关系数融合GPR模型的卫星异常检测方法

卫星在轨运行期间，遥测数据表现形式通常为多维时间序列。高斯过程回归(GPR)模型可以为重要的遥测参数提供动态门限，及时发现隐藏在工程阈值内的故障征兆，但是高维卫星数据使得GPR模型具有局限性。因此，为获取与多个遥测参数相关的动态门限，在GPR模型的基础上，融合距离相关系数对预测变量进行选择，减少信息冗余和计算量，提高模型的可解释性，并估计模型的泛化误差以设置更合理的预测区间，提高模型的泛化能力，检测数据流的持续异常。对实际在轨卫星数据进行仿真实验，验证了距离相关系数融合GPR模型的卫星异常检测方法可以在卫星故障早期检测到数据异常，而且提高了模型的预测性能，降低了虚警率。      

面向飞行员疲劳状态监测的脑认知深度模型研究

通过分析飞行员脑电信号，构建了疲劳状态的彩色脑功率图，设计基于高斯牛顿在线变分方法的卷 积神经网络参数优化方法，形成一种新型脑功率图深度网络模型，有效实现脑功率图深度网络的模型分类识别 能力。相比于其它基于脑电信号的疲劳检测深度模型，疲劳状态认知的准确度提升了3%~5%。