针对一次即可识别图中物体(You Only Look Once v8,YOLOv8)的模型在密集缺陷检测任务中因特征提取能力不足导致的漏检、错检等问题,文章提出SE-YOLO算法。改进后的SE-YOLO密集缺陷检测算法为了使模型关注更多维度的特征信息,使用Swin Tr...针对一次即可识别图中物体(You Only Look Once v8,YOLOv8)的模型在密集缺陷检测任务中因特征提取能力不足导致的漏检、错检等问题,文章提出SE-YOLO算法。改进后的SE-YOLO密集缺陷检测算法为了使模型关注更多维度的特征信息,使用Swin Transformer网络作为主干网络。文章引入中心化特征金字塔模块,以提取全局长距离相关性,可以尽可能地保留输入图像的局部角点区域信息。改进后的SE-YOLO密集缺陷检测算法可以更加准确地检测出缺陷的类别和位置,在密集缺陷检测任务中具有较高的精确度与鲁棒性。展开更多
对防弹插板在高速冲击下的动态力学响应进行研究,不仅可为新型单兵防弹护装备研发提供指导,也可为高性能穿甲枪弹设计提供参考。首先建立了5.56 mm SS109步枪弹侵彻NIJⅢ级SiC/UHMWPE防弹插板的数值模型,采用JHB(Johnson-Holmquist-Beis...对防弹插板在高速冲击下的动态力学响应进行研究,不仅可为新型单兵防弹护装备研发提供指导,也可为高性能穿甲枪弹设计提供参考。首先建立了5.56 mm SS109步枪弹侵彻NIJⅢ级SiC/UHMWPE防弹插板的数值模型,采用JHB(Johnson-Holmquist-Beissel)本构和基于ABAQUS较件二次开发的VUMAT本构分别模拟SiC陶瓷和UHMWPE层合板,通过与基于3D-DIC的防弹插板试验结果对比验证了数值模型的准确性,获得了防弹插板背面变形(back face deformation,BFD)的动态响应过程,并开展了弹丸斜侵彻防弹插板的研究。仿真结果表明:弹丸在侵彻防弹插板40μs后速度从810m/s衰减至218 m/s,防弹插板与弹丸接触的陶瓷块严重碎裂;弹丸仅穿透了两层UHMWPE等效层,UHMWPE层合板弹着点区域产生纤维和基体损伤及分层,到700μs时BFD达到最大,为18.72 mm;防弹插板背面剪应变以弹着点为中心呈“L形”分布,UHMWPE层合板等效应力场呈“菱形”分布,且中间层等效应力水平最高。当弹丸以30°和45°角入射时,防弹插板的BFD峰值分别为11.59 mm和6.84 mm,比垂直入射时分别减小38.09%和64.46%。展开更多
文摘针对一次即可识别图中物体(You Only Look Once v8,YOLOv8)的模型在密集缺陷检测任务中因特征提取能力不足导致的漏检、错检等问题,文章提出SE-YOLO算法。改进后的SE-YOLO密集缺陷检测算法为了使模型关注更多维度的特征信息,使用Swin Transformer网络作为主干网络。文章引入中心化特征金字塔模块,以提取全局长距离相关性,可以尽可能地保留输入图像的局部角点区域信息。改进后的SE-YOLO密集缺陷检测算法可以更加准确地检测出缺陷的类别和位置,在密集缺陷检测任务中具有较高的精确度与鲁棒性。
文摘对防弹插板在高速冲击下的动态力学响应进行研究,不仅可为新型单兵防弹护装备研发提供指导,也可为高性能穿甲枪弹设计提供参考。首先建立了5.56 mm SS109步枪弹侵彻NIJⅢ级SiC/UHMWPE防弹插板的数值模型,采用JHB(Johnson-Holmquist-Beissel)本构和基于ABAQUS较件二次开发的VUMAT本构分别模拟SiC陶瓷和UHMWPE层合板,通过与基于3D-DIC的防弹插板试验结果对比验证了数值模型的准确性,获得了防弹插板背面变形(back face deformation,BFD)的动态响应过程,并开展了弹丸斜侵彻防弹插板的研究。仿真结果表明:弹丸在侵彻防弹插板40μs后速度从810m/s衰减至218 m/s,防弹插板与弹丸接触的陶瓷块严重碎裂;弹丸仅穿透了两层UHMWPE等效层,UHMWPE层合板弹着点区域产生纤维和基体损伤及分层,到700μs时BFD达到最大,为18.72 mm;防弹插板背面剪应变以弹着点为中心呈“L形”分布,UHMWPE层合板等效应力场呈“菱形”分布,且中间层等效应力水平最高。当弹丸以30°和45°角入射时,防弹插板的BFD峰值分别为11.59 mm和6.84 mm,比垂直入射时分别减小38.09%和64.46%。