改进的YOLOv8n在复杂环境下的车辆识别算法

【目的】针对城市复杂环境下的车辆难识别问题,提出了基于YOLOv8n(you only look once version 8n)的改进模型DB-YOLOv8n(deformable block YOLOv8n)。【方法】首先在颈部网络融合通道注意力机制(efficient channel attention,ECA)和改进加权双向特征金字塔网络(bidirectional feature pyramid network,BiFPN),以增强在昏暗光线下的车辆检测性能及对多尺度图像的处理能力,特别是对远处或部分遮挡的车辆;其次在主干网络引入可变型卷积(deformable convolutional networks,DCN),以增强模型对不同尺寸车辆的适应性;最后使用精确边界框回归的高效交并比损失函数(focal and efficient intersection over union loss,Focal-EIOU loss)替换高效交并比(efficient intersection over union,EIOU),进一步提升模型的稳定性。【结果】DB-YOLOv8n在自制车辆数据集上相比YOLOv8n,平均精度、精度和召回率分别提高了3.2%、3%和2%。【结论】本研究结果能为提高车辆检测的精确度提供理论参考。

疏浚泥浆多级絮凝效能与絮体图像特征分析

【目的】在水库疏浚工程中,亟须对产生的高含水率泥浆进行有效处理,故通过试验研究探索出一种泥浆多级絮凝的最佳方案,以实现泥浆快速高效脱水的目的。【方法】对有机高分子絮凝剂聚丙烯酰胺(polyacrylamide,PAM)、壳聚糖(chitosan,CTS)单掺及其与明矾-聚氯化铝(alum and polyaluminum chloride,KAl(SO 4)2-PAC)无机絮凝剂组合进行对比研究,分析不同工况下PAM、CTS多级絮凝的去浊效果、形态特征与絮凝机理。【结果】PAM方案四级絮凝达到了最佳效果,此时上清液浊度降低至1.6浊度值(nephelometric turbidity unit,NTU),粒径大于1000μm的成像面积占比达95.82%,且分形维数达到最大值1.786,生成的絮体形态规则且呈团聚状,为最佳絮凝方案;多级絮凝机理分析结果表明,多级絮凝方式可以有效提升絮凝效能。【结论】本试验成果可为疏浚工程絮凝过程中实现自动控制提供理论依据。

《浙江科技大学学报》稿约

《浙江科技大学学报》是国家新闻出版署批准、国内外公开发行的综合性学术期刊(双月刊)。来稿撰写等要求如下:(1)论点明确,论据可靠,数字准确,文字精练,一般不超过8000字(含图、表),题目不超过20个字。有各种研究课题资助的论文应在来稿中注明(包括资助项目编号)。作者应标明工作单位全称(学校标到分院或系)、所在城市及邮政编码,并附上作者简介(姓名、出生年、性别、籍贯、职称、学位及研究方向)、E\|mail地址及联系电话。

诸佳设计作品

标志基础部分标志释义:以简洁的图形为基底,通过巧妙的线条勾勒;将湿地生态系统的核心元素:水、阳光、作物和人类转化为简洁的象形符号融合于图形之中;在具象与抽象之间取得完善平衡,象征着天道圆融,生生不息。

硝化和厌氧氨氧化过程亚硝酸盐电化学传感研究

【目的】实时反映硝化和厌氧氨氧化(anaerobic ammonia oxidation,ANAMMOX)过程中亚硝酸盐质量浓度变化及反应动态。【方法】采用循环伏安法(cyclic voltammetry,CV)和计时电流法(chronoamperometry,CA)对模拟废水及反应液中亚硝酸盐的电化学氧化信号及其影响因素进行分析与研究。【结果】模拟废水CV测试的氧化峰电流(I_(p))与亚硝酸盐质量浓度成正比,且pH和电导率(κ)变化对I_(p)影响较小,但因CV测试用时较长,难以实时反映亚硝酸盐质量浓度变化情况;模拟废水CA测试稳态电流(I_(κ))和κ对亚硝酸盐质量浓度变化响应迅速,以I_(κ)和κ作为传感信号,可以较为准确地反映亚硝酸盐质量浓度变化情况。反应液I_(κ)和κ变化与硝化和ANAMMOX过程具有较强相关性,以I_(κ)和κ作为传感信号,可以实时反映硝化和ANAMMOX反应动态进程及亚硝酸盐质量浓度变化情况。【结论】本研究结果可有力促进硝化和厌氧氨氧化的过程控制,助力短程硝化/厌氧氨氧化(partial nitritation/ANAMMOX,PN/A)工艺的推广和应用。

双金属Ni-Cu催化剂对顺酐选择性加氢产物的调控

【目的】为探索金属催化剂在α,β-不饱和羰基化合物上选择性加氢C-O、C-C双键的规律,设计了Ni-Cu双金属催化剂。【方法】通过蒸氨法制备一系列的Ni-Cu/SiO_(2)双金属催化剂,采用固定床装置进行常压顺酐(maleic anhydride,MA)加氢反应,研究了不同比例的Ni-Cu催化剂对顺酐选择性加氢产物的调控规律。【结果】Ni-Cu/SiO_(2)催化剂比表面积越大,氢气吸附能力越强,催化活性越高,其转化率均能达到99%以上。Ni、Cu含量和反应温度是影响顺酐选择性加氢产物分布的主要因素。Ni金属虽有利于γ-丁内酯(γ-butyrolactone,GBL)的生成,但其副产物丙酸较高。同时温度的升高也会造成酸类副产物上升,因此Ni金属适用于低温条件下的C-C加氢,主要生成丁二酸酐(succinic anhydride,SA);Cu金属参与反应得到的酸类副产物少,GBL+SA选择性高,因此Cu金属则更适用于高温条件下的C-O加氢,γ-丁内酯为主要产物。【结论】本研究结果能为顺酐加氢制γ-丁内酯联产丁二酸酐工艺大规模工业化生产提供参考。

常法向刚度下软弱夹层结构面剪切特性试验研究

【目的】为研究常法向刚度条件下软弱夹层对岩石结构面稳定性的影响,对不同充填度的结构面剪切特性进行试验研究。【方法】基于Barton经典形貌曲线的粗糙度系数(joint roughness coefficient,JRC),采用3D雕刻技术制作了15组岩石结构面上下盘,开展了不同法向刚度(K_(n)=10、20、40 kN/mm)及充填度(Δ=0.0、0.5、1.0、1.5、2.0)的结构面直剪试验。【结果】充填度为0.0时,结构面剪应力随剪切位移增加呈非线性振荡上升,且最大剪应力随法向刚度增大不断增大;同一法向刚度(K_(n)=20 kN/mm)条件下,充填度为0.5和1.0时,结构面剪应力随剪切位移增加呈非线性增长,充填度为1.5和2.0时,结构面剪应力随剪切位移增加而增加并趋于平稳;结构面最大剪应力随充填度增加呈非线性减小,且临界充填度介于1.5~2.0之间;软弱夹层结构面剪胀量随法向刚度增大而减小,且随着充填度继续增加,法向位移由剪胀逐渐转为剪缩,破坏模式也转为夹层剪切破坏。【结论】本研究结果为地下工程中软弱夹层围岩稳定性评价提供了试验依据。

物料码垛机械手结构设计与分析

【目的】根据物料搬运自动化的需求,设计一种具有码垛功能的桁架机械手。【方法】首先分析机械手的工作原理与工作需求,确定机械手的整体布局;然后确定关键结构件,通过静态力学分析确定主要承载横梁的结构设计,分析抓取组件的整体气路,计算吸盘的吸力与理论保持力;最后对机械手在极限位置、最大载荷情况下进行静态力学仿真分析,验证整体结构的可靠性,通过模态分析功能对机械手进行模态分析,提取机械手工作时的前8阶固有频率和振型,推断出不适合机械手的工作频率区间。【结果】抓取组件的真空吸盘吸力为589.05 N,机械手的最大静态位移量为0.175 mm,最大应力为56.36 MPa,符合抓取要求;在90~120 Hz频段工作时对机械手作业的影响较大,因此在实际操作过程中应避开这个频段,以保证工作时机械手的稳定性。【结论】本研究成果可为设计桁架机械手的控制系统提供理论依据。

基于遗传算法的除草机器人多机路径规划研究

【目的】针对单个小型行间除草机器人续航能力差,无法独立完成大面积稻田除草任务的问题,提出了一种基于多染色体优化遗传算法(multi-chromosome optimized genetic algorithm,MGA)的多机协同路径规划方法。【方法】首先,根据稻田秧苗分布情况,将能耗最高的除草机器人的移动距离最小化作为优化目标,建立了多机协同路径规划模型;其次,设计了一种多染色体遗传算法,并引入逐代竞争机制、配对交换机制及自适应变异算子,以提升算法的最优解质量和鲁棒性;最后,在不同田形的模拟地图和稻田栅格地图上进行了多机协同路径规划仿真试验,并与传统遗传算法(genetic algorithm,GA)及自适应遗传算法(adaptive genetic algorithm,AGA)进行对比。【结果】在不同田形地图仿真试验中,多染色体优化遗传算法表现出了较高的最优解质量和鲁棒性,明显优于传统遗传算法和自适应遗传算法。在稻田栅格地图仿真试验中,优化遗传算法生成的能耗最高的除草机器人的移动距离相较于传统遗传算法缩短了9.7%,相较于自适应遗传算法缩短了8.0%;平均路径长度相较于传统遗传算法缩短了6.1%,相较于自适应遗传算法缩短了3.8%。搜索结果的标准差相较于传统遗传算法降低了34%,相较于自适应遗传算法降低了40%。【结论】多染色体优化遗传算法能有效缩短能耗最高的小型行间除草机器人的移动距离,有助于其在续航能力范围内完成作业任务。

无压烧结碳化硅超精密磨削工艺参数优化

【目的】为降低碳化硅陶瓷材料表面粗糙度值,以优化磨削工艺参数为目标设计正交磨削试验。【方法】首先结合回归模型方差分析砂轮转速、进给速度、工件转速3个因素对磨削加工质量的影响程度;然后绘制响应曲面图,通过响应曲面图确定各参数对表面粗糙度的影响。【结果】当无压烧结碳化硅陶瓷材料用脆性去除方式时,砂轮转速对其表面粗糙度影响最大,在一定范围内砂轮转速越大,表面粗糙度值越小;求解得到最佳磨削参数组合为砂轮转速42000 r/min、进给速度1 mm/min、工件转速100 r/min,在此工艺参数下获得碳化硅陶瓷的表面粗糙度值为61.3 nm,可有效提高碳化硅陶瓷材料的加工质量。【结论】本研究结果可为降低无压烧结碳化硅陶瓷材料表面粗糙度值提供参考。

求解时变二次规划的自适应参数归零神经网络

【目的】针对时变二次规划(time-varying quadratic programming,TVQP)中的时变参数求解问题,提出了一种自适应参数归零神经网络(adaptive parameter zeroing neural network,APZNN)模型。【方法】首先,在归零神经网络(zeroing neural network,ZNN)模型的基础上引入一种基于误差的自适应参数及增强型双幂(enhanced sign-bi-power,ESBP)激活函数,从而提出了APZNN模型;然后,利用李雅普诺夫定理分析了APZNN模型的稳定性,预设时间收敛性和鲁棒性;最后,通过仿真试验以验证APZNN模型的有效性。【结果】在求解时变二次规划问题时,APZNN模型相比ZNN模型和时变参数归零神经网络(time-varying parameters zeroing neural network,TVPZNN)模型,具有更快的收敛速度和更强的鲁棒性,其误差函数能在0.2 s内收敛到0;得益于自适应参数的引入,APZNN模型在仿真试验中的计算时间较TVPZNN模型减少了16.6 s,节省了计算资源。此外,将APZNN模型应用于UR5机械臂轨迹跟踪试验中,机械臂的末端执行器可以很好地跟踪期望的路径,末端执行器的位置误差被限制在-1.5×10^(-4) m和1.5×10^(-4) m之间,这进一步说明模型的可行性。【结论】本研究提出的APZNN模型能够有效地求解时变二次规划问题,可为神经网络模型设计提供参考。

基于碳排放的砂型铸造能源、设备和成本的研究

【目的】为促进铸造行业的可持续发展,研究砂型铸造中使用不同能源和设备对碳排放和成本的影响。【方法】首先根据砂型铸造的生产过程特点建立碳排放模型和成本模型;然后分别在不同熔炼量和产品条件下对感应电炉、燃焦冲天炉、天然气冲天炉和天然气回转炉的碳排放量和生产成本进行计算;最后对4种熔炼炉的碳排放量和生产成本进行总结分析。【结果】在不同熔炼量和产品条件下,与传统感应电炉相比,使用天然气冲天炉可以使铸造熔炼阶段的碳排放量和成本分别降低73.29%和59.26%。【结论】本研究结果可为铸造行业的进一步转型升级和可持续发展提供理论参考。