一种复杂背景下的铁路货运车辆车号定位方法

针对复杂背景下铁路货运车辆车号定位复杂、定位准确率低的问题,提出一种采用ResNet50作为基本特征提取网络,同时引入空残差块对学习样本进行多层特征融合,构造了一种新的特征提取网络和改进算法,提高目标检测网络的特征表达能力,实现了快速车号目标检测。实验数据集采用自建数据集,并通过三个对比实验验证了该方法的可靠性。当IoU阈值为0.5时,改进算法的平均精度值为97.1%,分别比F⁃VGG和F⁃ResNet50高9.4%和6.8%,同时采用改进算法对我国铁路常用不同车型货运车辆进行车号定位测试实验,从实验结果可以看出优化方法没有误分类或漏检。改进后的算法可以提高复杂背景下铁路货运车辆车号的定位精度,具有较强的泛化能力,对实现复杂背景下车辆车号快速定位具有一定的参考意义。

结合铀裂变瞬发中子测井的核电子学教学创新模式探索

核电子学课程是核辐射探测技术的基础,对其探测信息可靠性起决定作用。近年来,随着我国核电事业的迅猛发展,我国面向铀矿资源勘探的井下核辐射探测技术正不断蓬勃发展,但现行与之配套的核电子学课程的教学知识老旧,已不能适应当前井下核辐射探测技术的需求。在此背景下,结合铀裂变瞬发中子测井的核电子学教学创新模式探索。通过列举铀裂变瞬发中子测井井下探管的电路结构,引出核电子学课程的相关内容,探索该课程的“以研代学”,“研学结合”的研究型教学创新模式。用以推进新工科背景下创新工程教育对工程人才的培养。

基于多目标粒子群优化算法的舰船天线布局优化

为了减小多天线间耦合、辐射方向图畸变(RPD)、近场辐射等对舰船通信的影响,对舰船天线的最优布局进行了研究。提出了一种舰船天线布局优化的混合方法,建立了基于人工神经网络(ANN)的近似模型,用于估计安装在舰船上多天线间的耦合和辐射模式,采用人工神经网络与多目标粒子群优化(MOPSO)算法相结合的方法来减少优化时间,提高天线布局设计效率及精度,为船舶天线布局的预设计提供依据。

瞬发中子测井的铀矿井眼实时校正方法研究

在铀资源勘查过程中,相比与传统自然γ测井,铀裂变瞬发中子测井以其"直接测铀"的优势节约了勘探成本,提高了探测效率。但该技术受井眼条件对源中子的慢化与吸收影响较大,必须进行现场校正,才能保证其解释结果的有效性。本文通过蒙特卡罗模拟手段,铀裂变瞬发中子测井探管内采用14 MeV的氘-氚(D-T)脉冲中子源,源距为30 cm,中子探测器均为^(3)He气体探测器,γ探测器为LaBr_(3)(Ce)探测器。通过模拟井径为110 mm、130 mm、160 mm的生产孔,研究井径与热中子俘获γ能谱的对应关系,将井眼大小的变化以俘获γ谱的氢峰计数率表征,用拟合函数表示氢峰计数率的变化规律,获得氢峰计数率与井眼大小的对应关系,并以此修正中子测井的解释结果。测试验证结果表明:井径的变化可由氢元素特征峰计数率表征。本文方法可降低因井眼变化对铀裂变瞬发中子测井的解释结果的影响,为提高铀裂变瞬发中子测井的可靠性奠定基础。