弹体侵彻多层混凝土靶板的引信层目标识别方法研究

为解决侵彻多层混凝土靶板过载层间粘连影响引信计层精度的问题,提出了弹体侵彻多层混凝土靶板的引信层目标识别方法。首先通过模态分析得到弹体一阶轴向固有频率;然后完成不同工况的侵彻动力学仿真,得到过载信号主频与弹体一阶轴向固有频率差距在8%以内这一特性;并提出一种层目标识别方法,对过载信号进行低通滤波得到近似刚体过载;再根据自适应判层阈值、信号脉宽对近似刚体过载进行识别,识别当前层数;最后通过多个算例得到该方法的适用范围,即着角不大于10°、侵彻初速度为400~900 m/s、靶板层数在15层以下。

基于改进YOLOv5m的弱小目标识别方法

针对空对地观测弱小目标识别与跟踪技术需求,提出了一种改进型YOLOv5m网络的多目标识别检测方法,以提升对所占像素个数小于10*10弱小目标的识别能力;分析了网络结构输入端Mosaic数据增强、Anchor计算、Focus模块及SPP模块对弱小目标的影响;在深度学习网络Prediction层引入距离交并比非极大值抑制(DIoU-NMS)代替传统非极大值抑制(NMS),引入距离交并比损失函数(DIoU_Loss)代替广义化交并比损失函数(GIoU_Loss),加快边界框回归速率,提高定位精度,消除重叠检测,并在网络中引入4*4以上像素的目标识别层,提升对遮挡重叠弱小目标识别的准确率;实验结果表明,改进的深度学习网络算法与经典的YOLOv5m网络相比,目标识别的均值平均精度mAP指标达到89.7%,对比原网络提高了4.1%,实现了对图像像素个数小于10*10的弱小目标高精度识别,有效提升了深度学习网络对弱小目标的适应性和应用价值。

井温测井数据在湖北中深层地热勘查中的多效应用

井温测井作为常规物探手段,广泛应用于多数地热勘查项目。基于大量测井生产实践经验,以湖北省两处中深层地热井为例,总结在不同监测模式和监测环境下,应用井温测井数据解决地温梯度读取、高温层及涌水层识别、套管查漏、裂隙观测等实际生产问题的方法。利用静态井温监测数据和地温梯度变化曲线,可有效识别高温层,并准确采集地温梯度数据。利用动态井温监测数据和井温梯度变化曲线,可在复杂环境下有效识别涌水层,并定性判断涌水量大小。利用动态井温监测曲线的微小异常,可有效识别套管破损等固井情况。在地热勘查中充分灵活地应用井温测井数据能有效提高勘查工作效率并降低工作成本。