新型三段Halbach永磁阵列无铁芯AFPMG设计与分析

为解决传统Halbach永磁阵列无铁芯轴向磁通永磁发电机(AFPMG)由于磁极永磁体用量增加而导致功率密度降低的问题,提出了一种变辅助磁极参数(极角和充磁夹角)的新型三段Halbach永磁阵列无铁芯AFPMG.采用三维有限元法,对新型三段Halbach永磁阵列辅助磁极极角和充磁夹角进行了多目标优化设计,从而确定了最佳辅助磁极参数.最后对比了无铁芯AFPMG中采用不同磁极结构对发电机电压波形质量和功率密度的影响.结果表明:新型永磁发电机可以使发电机电压正弦波畸变率由2.40%下降为0.44%;相较传统两段Halbach和传统三段Halbach永磁阵列的无铁芯AFPMG,新型永磁发电机功率密度得到显著提高;新型永磁发电机的永磁体用量减少了16.68%,进而减轻了转子盘质量,使发电机更加适于低风速下稳定发电.

大盾构管片最不利上浮状态下三维形变特征模型试验方案设计

隧道施工期管片所受浆液浮力并非恒定,壁后浆液压力的不均匀分布会导致管片变形和隧道环的位错损伤。为减弱或避免因管片上浮造成的结构病害,通过自主设计研发一种考虑千斤顶水平推力、围岩压力以及同步注浆上浮力作用的管片三维加载模型试验系统,对大直径管片最不利上浮状态下的瞬时变形进行分析。试验装置由围压加载装置和非均布上浮力加载装置组成,可实现单点或多点同步加卸载;模型试验采用不同刚度弹簧模拟上浮期隧道与地层之间的相互作用;根据相似理论对管片模型和连接螺栓进行精细化设计和加工;根据实际工程中试验段的围压对模型围压初始值进行换算,并将动、静态上浮力相结合,提出更符合工程实际的盾构隧道横、纵向上浮力分析模型。结果表明:在拱底非均布上浮力的作用下,拱底竖向位移和收敛变形沿纵向均近似呈对数正态分布,其最大值均出现在脱出盾尾后第3环;各环管片的收敛变形与拱底竖向位移近似呈线性关系,斜率介于0.63~1.49之间;模型试验结果与实测数据相吻合。研究成果可为盾构隧道管片抗浮设计和施工提供一定的技术支持。

一种改进Canny算子的图像边缘检测算法

在移动机器人自主作业时,环境中往往存在障碍物,路径规划避障时要进行动态目标检测.Canny边缘检测算法可以与众多动态目标检测算法相结合,提高目标检测的效果.但是传统Canny边缘检测存在着自适应性不强,边缘检测可能不连续,或者检测虚假边缘的现象.本文提出了一种优化Canny边缘检测算法,通过改进的自适应中值滤波来预处理图像,对算法效率及对噪声点的处理做出了优化,紧接着增加梯度计算方向,最后结合改进的大津阈值分割法,提出了三阈值分割法代替原始的阈值分割法使图像边缘信息更加完整准确.仿真结果表明,该算法在边缘检测准确率上对比传统Canny边缘检测,Sobel算子与较新改进算法均有20%左右的提升,该算法优化了传统算法检测的连续性和准确率.

基于显微CT影像的靶丸表面缺陷检测方法

靶丸的内外表面缺陷分布对激光惯性约束聚变实验成功率及效率有重要影响,目前观测不透明靶丸的内表面仅有用X射线直接成像技术获取局部二维信息。运用显微CT实现靶丸三维成像,可得到靶丸内外全表面形貌信息;运用边缘检测、理想曲面拟合分割出缺陷区域,通过连通域分析对表面缺陷进行分块,并分别计算各区域的宽度、高度;运用体绘制方法交互绘制出了靶丸三维数据的立体效果,尤其突出了缺陷区域的彩色高度场效果,并通过虚拟切割观察靶丸内表面。基于该方法的靶丸内外表面缺陷观测技术,能识别大多数表面缺陷,且能较为准确地计算出缺陷尺寸参数,未识别出的缺陷通过体绘制可被观察到作为补充,为研究人员提供了良好的辅助分析手段。

激光雷达点云特征线检测与结构化研究进展与展望

实景三维(3D)建设是国家新型基础测绘建设的重要组成部分,是对在3D地理场景上承载结构化、语义化、支持人机兼容理解和物联实时感知的地理实体进行构建。而结构化是实现地理实体单体分割并获取其几何轮廓及组成结构的过程。随着大范围、城市级激光点云数据采集成本逐渐降低,3D点云的应用也越来越广泛。基于3D点云能完成生成地物的结构化表达,涉及线、面、体重建及语义分割、实例分割等。点云数据处理的核心内容是点云特征线检测、特征线线段化及特征线结构化。因此,点云特征线对点云处理和行业应用具有理论和实践价值。进行城市场景点云自适应特征线检测和精细结构化研究具有重要意义;研究点云特征线智能感知理论及结构化表达方法能为点云数据处理提供新的视角,对各类工程实践具有重要的理论指导意义,可服务于实景3D建设、二维(2D)、3D高清地图生成等具体应用。本文从点云特征线检测、点云特征线线段化、点云特征线结构化角度进行国内外研究现状综述,总结归纳点云特征线检测与结构化研究存在问题,并明确下一步研究思路。

顾及多尺度监督的点云语义分割

针对复杂场景点云分割精度不高、神经网络隐藏单元缺乏直接监督,难以提取语义明确的点云特征等问题,提出了一种将多尺度监督和SCF-Net相结合的点云语义分割网络。首先构建了一个类别信息生成模块,记录编码器中隐藏单元感受野内的类别,用于解码器中辅助分类器的监督学习。其次将解码阶段的点云类别预测任务分解成一系列点云感受野类别预测任务,通过对解码器中每一层添加辅助分类器,预测当前阶段点云感受野类别,编码阶段生成的类别信息作为标签监督网络学习。模型从粗到细地推理点云感受野类别,最终预测得到点云语义标签。实验结果表明,该方法能够有效提取点云关键信息,提高语义分割精度。

基于三维循环残差卷积的脊柱CT图像分割

脊柱计算机断层摄影(CT)图像的自动分割能够辅助医生诊疗相关疾病,相较于二维分割后再进行三维重建,三维分割方法更方便且能保留图像的空间信息。针对现有三维脊柱分割方法精度较低的问题,提出一种以三维循环残差卷积为基础的U型网络对脊柱CT图像进行分割。在网络前端引入三维坐标注意力机制使网络关注感兴趣的区域,使用三维循环残差模块代替普通卷积模块,使得网络在有效累积特征的同时缓解梯度消失问题。加入高效密集连接混合卷积模块减少底层细小特征信息的丢失,提出双特征残差注意力机制代替跳跃连接进行高低层级间的语义融合,通过聚合不同层级特征对全局上下文进行建模,提升分割性能。实验结果表明:在CSI2014公开数据集上,该网络Dice相似系数(DSC)达到93.85%,相较于对比的分割网络提升了1.77~7.65个百分点,相较于其他脊椎分割方法提升了1.67~10.85个百分点;在本地腰椎数据集上,相较于对比的分割模型DSC提升了1.51~19.86个百分点,验证了所提方法的有效性和应用于计算机辅助诊疗的可行性。

基于三维重建的静爆场破片检测方法

针对靶场静爆试验中破片统计分析工作效率低的问题,提出一种基于多视图三维重建的破片检测方法。引入点云分割中的自适应阈值,有效保留三维点云的细节信息,增强了算法对靶场不同场景应用的泛化能力。针对大数量点云处理效率不佳的问题,采用点云法向量预先验证的方法,再结合颜色的区域生长分割算法,有效降低了检测误差和漏检概率,提升了破片检测的精度。实验结果表明:文中提出的检测方法检测准确率达到95%,破片弹着点误差小于4%,可以有效地分割出破片的着靶参数,为后续破片的统计分析工作提供了实验依据。

基于三二分段的实训教学质量改革

实训教学是高职院校教学的重要组成部分,但在实际上其关注度却低于理论教学。为此,笔者针对高职院校三二分段学生课程存在的评价方法单一、企业参与度不足、实训师资队伍结构单薄问题。从实训教学质量评价体系方面提出改革:通过培养目标、评价体系多元化--课岗证赛融合、混合式的教学方法的改革,从而保证职业教育学校实训教学质量,为社会培养更多优质的、技术性的复合型人才。

Pentacam三维眼前节分析仪检查参数在顿挫期圆锥角膜中的诊断价值

目的:探讨Pentacam三维眼前节分析仪检查参数在顿挫期圆锥角膜中的诊断价值。方法:选取2023年1—12月广西壮族自治区人民医院收治的圆锥角膜患者99例124眼为试验组,将试验组根据圆锥角膜疾病进展分为顿挫期组(n=31)和进展期组(n=93),另选取近视眼患者110例220眼作为对照组。比较各组Pentacam三维眼前节分析仪检查参数角膜后表面中央3 mm光学区内平坦子午线屈光度(K1B)、角膜后表面中央3 mm光学区内陡峭子午线屈光度(K2B)、角膜前表面中央3 mm光学区内平坦子午线屈光度(K1F)、角膜前表面中央3 mm光学区内陡峭子午线屈光度(K2F)、表面变异指数(ISV)、垂直非对称性指数(IVA)、圆锥角膜指数(KI)、中心圆锥角膜指数(CKI)、高度非对称性指数(IHA)、高度偏心指数(IHD)、角膜后表面最小曲率半径(Rmin)、角膜前表面最大屈光度(Kmax)、角膜上下屈光率差(IS)、以最薄点为中心的3.0 mm区域的前表面曲率半径(ARC)、以最薄点为中心的3.0 mm区域的后表面曲率半径(PRC)、最薄点测厚值(TP)、前表面差异偏差(Df)、后表面差异偏差(Db)、平均进展差异偏差(Dp)、最薄点偏差(Dt)、ARTmax的偏差(Da)、最终D值(BAD-D)、前表面最佳拟合球面(BFSF)、后表面最适拟合球面(BFSB)、角膜厚度进展指数最小值(PPImin)、角膜厚度进展指数最大值(PPImax)、Ambrosio相对厚度最小值(ARTmin)、Ambrosio相对厚度最大值(ARTmax)情况。采用受试者工作特征(ROC)曲线分析诊断顿挫期圆锥角膜的敏感指标。结果:对照组ISV、IVA、KI、CKI、IHA、IHD、Rmin、Kmax、IS、PRC、Df、Db、Dp、Da、BAD-D、PPImax、ATRmax与顿挫期组比较,差异有统计学意义(P<0.05);对照组K1B、K2B、K1F、K2F、ISV、IVA、KI、CKI、IHA、IHD、Rmin、Kmax、IS、ARC、PRC、TP、Df、Db、Dp、Dt、Da、BAD-D、BFSF、BFSB、PPImin、PPImax、ARTmin、ARTmax与进展期组比较,差异有统计学意义(P<0.05)。对照组与顿挫期组分析结果显示:IHD的AUC最大,为0.899,IVA为0.898,ISV为0.847,BAD-D为0.819。对照组与进展期组分析结果显示:ISV的AUC最大,为0.991;K2B、K2F、IVA、KI、CKI、IHA、IHD、Rmin、Kmax、IS、ARC、PRC、TP、Df、Db、Dp、Dt、Da、BAD-D、PPImin、PPImax、ARTmin、ARTmax均>0.90,K1B、K1F、BFSF均>0.80,综上,ISV、IVA、IHD、BAD-D在顿挫期圆锥角膜中的诊断价值较好。结论:Pentacam三维眼前节分析仪检查参数可有效诊断圆锥角膜,其中ISV、IVA、IHD、BAD-D是诊断顿挫期圆锥角膜的敏感指标。

Scansys、Pentacam、CASIA和Arcscan测量近视眼ICL植入术后拱高比较

目的评估国产三维眼前节分析系统Scansys、Pentacam三维眼前节全景分析仪、频域眼前节光学相干断层扫描仪(CASIA SS-1000)和新型超高频数字超声扫描系统(Arcscan Insight100)测量近视眼有晶状体眼后房型人工晶状体(ICL)植入术后中央拱高的差异及一致性。方法采用诊断试验研究方法,纳入2019年6—12月于河南省人民医院眼科行ICL V4c植入术的近视患者56例56眼,术后同时应用Scansys、Pentacam、CASIA和Arcsan测量中央拱高。比较4种仪器拱高测量值的差异;4种仪器拱高测量值的相关性采用Pearson相关性分析,一致性比较采用Bland-Altman法分析。结果Scansys、Pentacam、CASIA和Arcscan拱高测量值分别为(481.8±191.6)、(476.4±190.6)、(619.3±207.5)和(534.0±221.2)μm,总体比较差异有统计学意义(F=143.301,P<0.001),其中Scansys和Pentacam拱高测量值明显低于CASIA和Arcscan,Arcscan拱高测量值低于CASIA,差异均有统计学意义(均P<0.001)。Arcscan-CASIA、Arcscan-Pentacam、Arcscan-Scansys、CASIA-Pentacam、CASIA-Scansys、Pentacam-Scansys拱高测量值均呈强正相关(r=0.982、0.933、0.931、0.942、0.941、0.989,均P<0.001)。Scansys、Pentacam、CASIA和Arcscan拱高测量值组内相关系数分别为0.985、0.975、0.998、0.992;CASIA和Arcscan、CASIA和Scansys、CASIA和Pantacam、Arcscan和Scansys、Arcscan和Pantacam拱高测量值差值95%一致性界限分别为-170~0、0~280、0~280、-110~210、-100~220μm,差值的绝对值最大值超出临床的可接受范围,一致性欠佳;Scansys和Pentacam拱高测量值差值95%一致性界限为-60~50μm,一致性良好。结论4种仪器测量近视眼ICL V4c植入术后拱高重复性均良好,其中,Scansys和Pentacam的拱高测量值偏小,两者一致性良好,结果可以互相替代;而CASIA拱高测量值最大,其次为Arcscan,彼此差异较大,测量结果不能相互替代,在临床工作中应结合实际情况综合分析。

某型涡扇发动机地面台架起动试验研究

为了分析大气环境温度对发动机起动过程的影响,采用三段积分法计算发动机起动特性,开展了不同大气环境温度条件下某型涡扇发动机地面起动试验研究。结果表明:冷态条件下,发动机的起动特性与理论计算结果一致,标准大气温度下发动机起动时间和脱开时间均为最短;热态条件下,发动机起动最快时的大气温度比理论计算温度低2 K左右,起动时间和脱开时间均快于冷态时间(约快2.9 s);热态起动比冷态起动的风扇、压气机转速出现时间早约0.5 s,热态供油压力、排气温度的建立更早;分析认为,热态试验结果比理论计算温度低的原因与大气温度变化引起的燃油粘度、滑油粘度、空气密度等变化及热态发动机焓值的变化有关。该试验研究结果可为地面起动试验提供参考。

基于分割环阵的CFRP分层缺陷超声全聚焦成像

碳纤维复合材料在钻孔加工时易产生分层缺陷,分层缺陷严重影响了构件的力学性能,存在严重的安全隐患。针对碳纤维复合材料孔边分层缺陷的检测,提出一种基于分割环形阵列的1/4矩阵全聚焦成像方法。设计了R4×S8、R3×S12、R3×S16和R4×S12四种分割环形阵列结构,通过数值仿真对比分析了各阵列的聚焦声场特点,最终确定分割环阵探头为5 MHz的R4×S12探头。使用该探头对碳纤维复合材料孔边分层试块的上层、中层、下层缺陷进行全矩阵采集,利用VTK工具包分别进行全矩阵三维成像和1/4矩阵三维成像。结果表明,1/4矩阵方法比全矩阵方法三维成像的缺陷对比度更高,1/4矩阵方法的缺陷尺寸表征误差更小,误差不超过6%。与全矩阵成像相比,1/4矩阵成像信噪比提升范围为3.43~7.61 dB,有效提升了图像质量。

基于Swin Transformer目标全景分割的三峡库首土质滑坡识别

【目的】滑坡识别是解决山区地质灾害隐患在哪里的关键。尤其人工智能是深度学习方法开始被广泛应用于目标识别领域,但对于多植被山区复杂环境下的滑坡隐患识别,存在着模型单一、精度较差等问题。【方法】故文章提出一种基于Swin Transformer(Shift Windows Transformer)作为骨干网络结合目标全景分割的智能识别方法,对三峡库首区域土质滑坡开展识别。将三峡库首的485处土质滑坡制作成样本集,并分为训练集和测试集。将训练集加载进Swin Transformer模型中进行训练,模型采用自注意力机制对训练集提取特征,构建特征图,测试集验证特征图的识别精度,保留识别精度最高的特征图。最终以此实现滑坡目标与背景区域的有效区分进而完成隐患识别,同时与DeepLab V3模型进行对比。【结果】结果显示:Swin Transformer模型在识别精度和识别速度上都要高于DeepLab V3模型,在三峡库首的试验中准确率可以达到83.55%,单张图片预测时间为0.18 s。【结论】结果表明:该方法能够在多植被山区复杂环境下快速识别土质滑坡,可为多植被山区的滑坡灾害调查提供参考。

基于SIRI和CNN的苹果隐性损伤检测方法

苹果从采摘到销售过程中易发生机械损伤,需要及时剔除以避免腐烂变质。然而机械损伤早期苹果外观颜色变化不明显,通常表现为隐性损伤,检测比较困难。提出了一种基于结构光反射成像(SIRI)和卷积神经网络(CNN)的苹果隐性损伤检测方法。通过搭建SIRI系统,采集待测苹果调制的结构光图像,再利用三相位解调法提取交流分量,增强苹果隐性损伤对比度;然后利用交流分量图像制作苹果隐性损伤数据集,并使用基于CNN的语义分割网络FCN、UNet、HRNet、PSPNet、DeepLabv3+、LRASPP和SegNet训练损伤检测模型,多组试验结果表明上述模型均能有效地检测出不同情况下的苹果隐性损伤。其中HRNet模型精确率、召回率、F1值和平均交并比较高,分别为97.96%、97.52%、97.74%和97.58%,但检测速度仅为60 f/s;PSPNet模型检测速度较快,可达到217 f/s,但其检测精度略低,精确率、召回率、F1值和平均交并比分别为97.10%、94.57%、95.82%和95.90%。

基于多视角图像的纱线条干均匀度测量方法

为能更精确地表征纱线条干三维特征,实现纱线条干均匀度的质量评估,采用多视角图像对纱线条干均匀度的测量进行研究。首先选择5种不同线密度的环锭纺纯棉纱,通过搭建多视角纱线图像获取装置,实现纱线多个角度的图像采集;其次对获取的4个方向的纱线图像进行自动阈值分割、图像自动裁剪、毛羽快速清除以及孤立区域去除等处理,得到清晰、无噪点的纱线主干图像;最后求得纱线主干的单视角与多视角直径、CV值,并提出新的表征纱线条干不匀的多视角不匀均值(CV_(n))指标和三维条干变异系数(S)指标。其数据结果与乌斯特条干仪的测试结果对比表明:2种测试方法检测的纱线直径相差不大,都随着线密度的减小而减小;单视角和多视角下,0.3 mm片段长度下纱线直径CV值、8 mm片段长度下纱线直径CV值与乌斯特条干仪测得的结果趋势变化一致;提出的三维条干变异系数S虽大于乌斯特条干仪测得的CV值,但总体趋势保持一致。

基于CT扫描成像的三维编织预制体内部质量检测方法研究

研究了基于CT扫描成像的纤维预制体内部质量检测方法。通过工业micro-CT成像得到预制体的三维模型,通过对比阈值分割和梯度分割的技术,阈值分割的方法效果优于梯度分割的方法,实现了预制体内部不同方向纱线的分割。基于CT软件的后处理模块开展纤维体积分数计算,可以准确评估纤维体积分数。提出了一种可靠、高效的纤维预制体内部质量检测方法,对三维编织复合材料的质量控制、结构设计和生产制造的进一步研究提供借鉴和参考。

PVS-CNN:子流稀疏卷积优化的Point-Voxel CNN

针对经典的三维卷积网络在模型较大的场景上分割和检测的效率低和内存占用大的问题,提出PVS-CNN网络框架,通过更新哈希表和特征稀疏矩阵的方式实现了效率高且占用低的三维卷积,引用子流稀疏卷积改进PV-Conv。将PVS-CNN在ShapeNet和S3DIS数据集上进行评估,实验结果表明,所提出的PVS-CNN比PVCNN快3.6倍,GPU内存占用仅为PVCNN的0.55倍。在目标检测上,与F-PVCNN相比,PVS-CNN在时间效率和检测精度上全面优于F-PVCNN。

井工厂井网部署与压裂模式发展现状与展望

随着我国油气对外依存度逐渐加剧,致密油气、页岩油气等非常规油气能源成为了我国能源发展的重点方向。井工厂压裂技术因其可以改造低渗透性地层、大幅降低施工成本、缩短施工周期、提高设备利用率、节约用地而被广泛应用于非常规油气开发之中。本文在论述井工厂压裂技术发展现状的基础上,介绍了丛式水平井的井筒走向、水平段长度、井筒间距等井网部署特点,统计分析了水平井分段分簇的裂缝长度、簇间距和射孔簇数等关键技术参数特点;介绍了丛式水平井井工厂压裂常用的压裂方式,包括双井同步压裂、双井拉链式压裂和多井组合压裂等,对比分析了各种压裂方式的利弊。建议有针对性的发展立体井网井间裂缝干扰预测、井丛压裂孔簇设计等理论,为我国非常规油气储层井工厂压裂技术发展指明了方向。

管片钢筋骨架外弧面尺寸检测系统的研制与应用

传统管片钢筋骨架的质检多数采用人工测量完成,不同人员对测量工具使用的熟练度不同导致最终结果参差不齐。研制了一套基于高精度激光三维轮廓测量仪的钢筋骨架外形尺寸自动检测系统,该系统由检测桁架及轨道小车、电气系统、激光三维轮廓测量仪和上位机软件构成。检测系统工作流程:将钢筋骨架放置在轨道小车上,轨道小车自动运行进入检测工位,测量仪扫描采集点云数据,系统自动处理数据、完成检测数据可视化。检测系统明显提高了钢筋骨架的检测精度和检测速度,同时可根据检测数据生成判定结果,有利于加强管片钢筋骨架的生产质量管控。