冷作模具钢Cr12在不同热处理工艺下的微观组织与力学性能的研究

为探究不同热处理工艺下,冷作模具钢Cr12的微观组织与力学性能的变化,以钢光板Cr12为原材料,通过箱式电阻炉进行高温退火(860℃),淬火(1020,950℃)和回火(210,520℃),制得不同热处理样品后,采用X射线衍射仪、洛氏硬度和金相显微镜等进行材料学分析检测。结果表明,最优的热处理方案为950℃淬火+520℃回火,此时金相显微组织是回火索氏体和碳化物,晶粒细小且分布均匀,其硬度和冲击韧性分别为48.4 HRC和25.1 J。

基于项目式学习的高中物理教学——以“设计自行车码表”为例

项目式学习注重培养学生的综合素养,能够有效推进育人方式的变革。首先,介绍了项目式学习的内涵和要素。然后,根据项目式学习的设计流程,以“设计自行车码表”为例,探究了基于项目式学习的高中物理教学的设计思路、课程实施方案,并进行了教学反思。

基于双模态深度学习的钢轨表面缺陷检测方法

针对目前钢轨顶面擦伤检测系统缺少第三维关键深度信息,检测结果易受干扰误报率高的问题,提出了一种基于双模态结构光传感器的钢轨表面缺陷检测方法。通过构建轨道表面缺陷的多模态深度学习检测网络,可以检测双模态钢轨图像中的擦伤缺陷。提出的深度网络分别融合了双模态图像的多尺度特征,并进行多尺度钢轨顶面擦伤检测。实验结果表明,该方法在显著降低检测误报的同时能够保持较高的检出率。与当前缺陷检测中常见的深度学习检测模型对比,平均精度均值(mAP)有大幅提升,性能优于以往的检测算法,在钢轨顶面擦伤检测任务中的应用前景良好。

有砟轨道道床断面检测系统的研制

为满足铁路现场有砟轨道道床高效养护维修的需要,研制了一套基于激光扫描技术的有砟轨道道床断面检测系统。该系统配备高精度激光扫描传感器,在车辆高速运行的状态下实时获取有砟轨道道床区域的高精度点云信息,并通过多坐标系变换进行空间映射从而建立基于轨道坐标系的道床三维模型,最后基于凸集理论和空间分析算法模型实现了有砟轨道道床断面缺陷和盈/欠砟量的快速自动检测。铁路线路试验表明该系统能够快速高效地检测有砟轨道道床状态,为铁路有砟轨道道床养护维修提供准确、可靠的数据。

车载非接触式钢轨磨耗测量方法研究及应用

车载非接触式钢轨磨耗测量方法基于激光摄像三角测量原理,利用安装在列车转向架端头的图像采集设备获取钢轨断面结构光图像,将其传输至图像处理单元进行图像预处理、图像匹配、坐标转换,得到钢轨轮廓的实测值,并与标准轨进行比对得出钢轨的实测磨耗值。采用该方法对京承铁路、宝成铁路、成昆铁路、大秦重载铁路等线路进行了多次线上试验,结果表明,测量结果的重复性误差低于0.2 mm,满足现场作业要求。

从涡旋电流谈电磁炉锅具的选择

电磁炉只能使用配备锅具，铝、铜、陶瓷等弱磁性或非磁性材料制成的锅具则不能正常使用，其原因是弱磁性、非磁性材料的磁导率较小，不利于涡流的产生，以致于难以在电磁炉上有效使用。

车载动态条件下钢轨廓形快速追踪算法

高速综合检测列车高速运行时,车载非接触式钢轨廓形检测系统对钢轨廓形追踪的影响因素,主要包括钢轨结构、车体运动姿态和环境光照变化。为有效避免以上因素的影响,提出基于时空上下文信息的快速追踪和最近点迭代的钢轨廓形定位算法。首先,基于标准钢轨廓形,计算实测钢轨的轨头目标特征;然后,根据时空上下文信息更新廓形追踪区域的置信图;最后,利用点迭代最近算法快速定位钢轨位置,并持续追踪钢轨廓形区域。将该算法与已有追踪算法对比,结果表明:该算法准确率约99.7%,且可适用于道岔区段,相比已有追踪算法处理效率提升约40%,可满足高速综合检测列车350 km·h-1检测准确性和时效性的要求。

城轨车第三轨廓形快速追踪算法研究及应用

由于车体多自由度振动和外部光照导致图像内容和噪声复杂多变,而现有追踪算法对目标形变适应能力不强,本文提出基于时空上下文信息的快速追踪算法。该算法依据贝叶斯概率模型构建目标区域置信图,利用最近点迭代算法实现第三轨廓形的快速追踪。采用快速追踪算法的车载平台非接触式廓形检测系统基于结构光测量原理,利用安装在转向架端的摄像组件获取第三轨图像。该系统在国内多条城轨线路应用,与现有追踪算法相比,快速追踪算法执行效率提升约30%,准确率在99.5%以上,可满足城轨车运行时速160 km的检测要求。

妊娠期糖尿病孕妇自护能力与心理弹性相关性分析

目的分析妊娠期糖尿病(GDM)孕妇自护能力与心理弹性的相关性。方法选取2019年1月~2020年12月我院收治的GDM孕妇70例,所有孕妇均进行常规护理,分别于护理前、护理1周后、护理4周后采用自护能力量表(ESCA)、心理弹性量表(CD-RISC)进行评估,观察不同时点自护能力评分、心理弹性各维度评分变化,分析GDM孕妇自护能力与心理弹性相关性。结果护理4周后GDM孕妇心理弹性各维度评分最高,护理1周后次之,护理前最低,差异有统计学意义(P<0.05);GDM孕妇护理4周后ESCA总分最高,护理1周后次之,护理前最低,差异有统计学意义(P<0.05);经双变量Pearson直线相关性分析,结果显示,GDM孕妇ESCA总分与心理弹性各维度评分呈正相关(r>0,P<0.05)。结论GDM孕妇自护能力及心理弹性密切相关,临床可通过提高患者心理弹性,提高GDM孕妇自护能力。

基于机器视觉的多线路钢轨扣件缺损检测方法

提出基于在线学习策略的扣件区域定位算法,即根据轨道图像的先验知识和模板匹配方法定位扣件区域,利用在线学习策略动态地更新模板库,使算法能够在多线路的轨道图像中定位扣件区域,并自动标注扣件样本;提出基于深度卷积神经网络的扣件缺损识别算法,即根据扣件区域图像的尺寸较小、图像内容相对单一的特点设计识别算法的网络结构,采用样本随机排序策略的数据增强方法,以减小样本数量失衡对识别性能的影响。基于多线路钢轨扣件试验数据集对检测方法进行试验验证,结果表明:该方法可在不同线路的轨道图像中精确定位扣件区域并识别扣件缺损,扣件区域定位平均检测率达到99.36%,扣件缺损识别平均精确率达到96.82%,具有较高的可靠性和较强的多线路适应能力。

新时期下农产品地理标志的完善路径

新时期的农业转型升级对于我国的农业发展具有重要意义,其中农产品地理标志是和“三农”紧密地结合的特殊知识产权问题,通过对当下农产品地理标志保护管理的现状分析,进而探究相应的完善路径,以实现农产品地理标志巨大的社会价值和经济价值,促进我国农业的发展。

限界侵限检测方法研究与应用

车载非接触式限界检测系统在获取线路及周边建筑物的空间位置信息时,安装在车头位置的高精度激光传感器容易受到异物和外部环境干扰。针对这一问题,本文提出了一种基于聚类分析和图像处理技术相结合的限界侵限检测方法。首先通过聚类分析预处理,将断面数据划分成不同的簇,再提取每个簇的轮廓特征,最后利用图像处理算法判定侵限状态。采用该方法对国内某线路进行了应用验证,结果表明,侵限检测结果平均准确率达到99%,比现有算法准确率提升了约15%,侵限分析处理时间小于4 ms,可以满足综合巡检车最高检测速度120 km/h的检测时效性和准确性。

基于车载式的道岔轨距检测技术

普速和重载铁路道岔区段是轨道结构的关键部件和轨道检测薄弱环节之一,其中道岔轨距是保障列车运营安全的一项关键技术。因其结构复杂、检测技术难度大和缺乏动态检测设备等特点。为了针对以上问题,提出基于结构光测量的车载式道岔检测设备,使用数据栅格化模型对道岔轨距进行测量。首先,归一化数据建立粗栅格空间位置关系,寻找道岔截面中关键检测位置;然后,利用关键构件整体在截面上的连通性,完成对构件的分割并计算特征点,与直接检测的方法对比。结果表明,该方法可以应用于道岔区段中尖轨分离、尖轨密帖和道岔基本轨的轨距检测情况,实现了一种可用于车载式的道岔轨距检测技术。

铁路建筑限界检测系统及应用

论述横断面法、综合断面法和轨迹法等铁路建筑限界早期检测技术,分析已在线路运营维护中应用的激光扫描和断面摄像检测技术和原理。铁路建筑限界检测系统以激光扫描技术为基础,由数据采集模块、数据分析模块和数据管理模块组成,阐述并分析各模块组成和功能。通过现场实际运用,铁路建筑限界检测系统安装快捷方便、运用可靠稳定,能够快速高效地检测铁路建筑限界状态,为铁路运营维护单位提供准确、可靠的限界状态数据,具有广阔的应用前景。

用整体法解一道自主招生题

随着教育改革的深入,充分考验学生思维能力的自主招生试题也随之不断变化,自主招生试题对物理的教学和学习有一定的引领作用,要引起广大师生的注意.笔者在讲解2006年上海交大的一道自主招生试题时,发现学生对整体法的正确应用存在偏差,故以此题为例,分析学生出错原因,加深学生对整体法的理解.

基于机器视觉的限界系统振动位移补偿方法研究

针对列车车体的随机振动影响到限界系统的测量结果的问题,提出一种基于机器视觉的振动补偿测试系统。该系统以轨道为参考建立轨面基准坐标系,结合车体的振动特性,根据激光摄像组件所测位移,推导出车体振动偏移补偿计算方法,用于补偿激光扫描传感器的测量结果。为测试系统系统动态精度,提出基于扩展卡尔曼滤波的多传感器信息融合算法。动静态试验结果表明:实测误差接近于理论分析误差,验证了算法的可行性。对于当前的传感器安装高度,补偿精度可达到1 mm。当前已完成线路上的动态测试,将应用于综合巡检车中。

基于分时曝光技术的钢轨廓形激光成像系统简析

针对打磨后钢轨表面激光成像易受阳光干扰的问题,本文设计了一种基于分时曝光技术的钢轨廓形激光成像系统。基于双曝光机制,一次拍摄进行、长短2次曝光,通过数据融合可获取钢轨断面的清晰激光图像,避免钢轨反光干扰。

高速铁路运行环境视频采集增强系统实现与应用

高速铁路运行环境安全检测是运营检测和联调联试的重要工作。现有高速铁路运行环境视频采集系统容易受外界因素影响,视频图像存在噪声多、亮度暗等问题,且无法在会议车大屏幕实时展示。提出一种基于高速综合检测列车的运行环境视频采集增强系统,首先搭建全千兆带宽的光纤数据环网,并基于分布式多计算机切换器实现视频图像的多终端实时监控与展示,然后利用Retinex图像增强算法提升视频图像的亮度,并在实际高铁线路上进行试验验证。结果表明:该系统能获取高亮度的高铁运行环境视频数据,并实现视频实时展示,可为高速铁路运行环境安全检测任务提供重要数据支撑。

行车环境下钢轨轮廓激光条纹中心的提取方法

研究了行车环境下激光条纹图像中心线快速、准确且可靠的提取方法。基于ENet深度学习模型实现了激光条纹的多区段快速分割;通过统计各区段内光条梯度方向的直方图来确定各分段光条的法线主方向,并构造了相应的方向模板;利用分区域多模板匹配的灰度重心法实现了光条中心的亚像素坐标提取。研究结果表明,该方法可以有效克服室外行车环境中各类干扰信息对光条中心提取的影响,单幅钢轨轮廓图像的光条提取时间仅为2.1 ms,误差均值约为0.082 pixel,标准差为0.047 pixel,兼顾了光条中心提取的时效性和准确率。