基于CBAM-ResNet50的金刚石颗粒净度检测方法

针对金刚石颗粒净度传统检测方法效率低、准确率差的问题,提出了一种基于迁移学习和改进Res-Net50的金刚石颗粒净度检测算法CBAM-ResNet50。该算法通过在ResNet50主干网络的每层中增加CBAM,以提升模型特征的提取能力;且在主干网络的Layer3和Layer4中融入FPN结构,对提取的特征进行部分特征聚合,来解决采样过程中小目标特征易丢失的问题;同时引入迁移学习方法,用交叉熵损失函数优化模型的初始参数,提升模型的泛化能力。结果表明:在学习率设置为0.0001时,提出的CBAM-ResNet50模型训练准确率达到99.2%;根据混淆矩阵计算得到模型的精确度在99.20%以上,特异性在99.70以上%,F1分数在99.20%,分类召回率在98.70%以上,优于其他主流分类网络的结果,有效提高了金刚石颗粒净度检测的识别能力。

高空菱形翼布局无人机气动特性

为了获取无人机执行情报、监视和侦察等特种任务时的长航时优势,菱形翼布局无人机受到了大家的极大关注。高空菱形翼布局无人机通过前后翼搭接,能够有效增加整机展弦比,同时由于飞行高度高,飞行速度低,流动存在层流-分离-转捩等特殊流动现象,流动具有复杂性。本文采用数值模拟方法,对菱形翼布局无人机在低雷诺数下的气动特性进行了研究。结果表明:菱形翼气动布局具有较好的气动特性,存在着前后翼相互干扰的问题。随着前后翼距离靠近,前翼受阻滞、后翼受下洗效应越严重;同时,在大迎角下,后翼受前翼下洗影响流动分离延迟,使整机气动焦点后移,纵向静稳定裕度增大。

烧结温度对Ti-Al金属间化合物黏结剂金刚石磨块力学性能和磨削性能的影响

用金属间化合物作为黏结剂的金刚石砂轮在磨削蓝宝石、碳化硅等领域应用广泛。黏结剂与金刚石之间的结合状态直接影响金刚石砂轮的力学和磨削性能。为了研究黏结剂和金刚石的界面结合情况,采用热压法制备Ti-Al金属间化合物黏结剂金刚石磨块,通过多种材料表征方法和摩擦磨损实验研究黏结剂与金刚石之间的界面结合状态和磨块的磨削性能。结果表明:经热压后黏结剂中生成了Ti-Al金属间化合物,且Al在金刚石表面富集从而提高黏结剂对金刚石颗粒的把持力。当烧结温度为900℃时,黏结剂对金刚石颗粒的把持力最高,磨块的力学性能和磨削性能最优,强度和硬度(HRB)最大,分别为160.48 MPa和114.4,磨削蓝宝石的磨耗比为22.3,蓝宝石表面粗糙度为1.37μm。但随着温度的进一步升高,黏结剂的过度氧化会降低磨块的磨削性能。

新型熔融高压铸造法制备铝/金刚石复合材料的研究

新一代铝/金刚石复合材料因其高热导率、低热膨胀系数的特性被越来越多的应用在大功率集成电路封装材料中。目前制备铝/金刚石复合材料的方法主要有粉末冶金法、热等静压法、等离子烧结法、搅拌熔铸法、无压浸渗法及压力铸造法等,但在国内均未能有效实现大规模的工业生产。以压力铸造法的原理为基础,提出了一种新型熔融高压压铸法制备铝/金刚石复合材料的工艺。结果表明,该工艺可满足批量化生产,金刚石体积分数稳定在65vol%~68vol%。可制备出结构更致密、组织更均匀的复合材料,且热导率高达580 W/(m·K)。由于减少金刚石预制块的制备过程,相比之前的生产工艺,效率提高,生产成本降低。

基于菱形块四叉树的全球六边形网格实时绘制方法

为解决全球六边形网格编码复杂、不易分层的问题,提出一种基于菱形块四叉树的全球多分辨率六边形离散网格实时绘制方法.首先以正20面体作为剖分基础,将全球划分为10个基础菱形块,并使之作为四叉树根节点;然后引入一种简化的六边形编码算法,借助孔径为4的六边形剖分方式实现层次间六边形与菱形块的快速索引,建立菱形六边形块的四叉树模型;最后针对菱形块三角化过程产生的裂缝问题,设计4类三角形条带,在调度过程对裂缝进行实时缝补.实验结果表明,该方法可在网格拓扑结构基本不变的情况下,实现视点相关的全球离散网格多分辨率可视化,与相同精度的单分辨率网格相比,在加快渲染效率的同时能有效地降低内存占用率.

川滇地区地震活动演化特征分析

结合川滇菱形块体的活动特征 ,应用图型动力学的损伤演化诱致突变分析方法 ,研究了川滇地区两条地震带中强地震的损伤演化过程 ,并给出各地震带演化到破坏态的所有可能的各单元初始状态的组合形式图。研究结果对指导该区地震预测实践有一定的积极作用。

自适应菱形块图像编码分析

文中根据视觉生理学和心理学特性 ,采用现有人类视觉系统模型及研究结果和一系列独立于自然图像统计特性及与人类视神经元相关的特性 ,把图像分成菱形块。并考虑图像的观察者———人眼的时 -空频率具有各向异性 ,根据韦伯定理设计一个滤波器 ,把图像块分成三个区域 ,运用改进的自适应矢量量化神经网络 (MSOFM )来训练各分类块并编制码书。计算机仿真结果表明 :重构图像的“块效应”明显得到改善。

视频压缩感知中基于菱形快速搜索的双匹配区域预测

多假设预测是视频压缩感知多假设预测残差重构算法的关键技术之一,但目前的多假设预测算法对运动剧烈的视频序列依然存在计算复杂度高且质量不佳的缺陷,而且由于观测值与真实信号是一对多的关系,只采用观测值的绝对误差和准则选择假设块容易引入噪声,从而限制了重构质量.针对这些问题,文中结合视频前/后景的运动特征,提出了基于菱形快速搜索的双匹配区域多假设预测算法(MH-DS),即利用菱形快速搜索方式确定当前解码块的前景/后景的运动矢量,获得两个最佳搜索窗,从中搜索多假设匹配块组;在匹配过程中,采用融合最小均方误差和最大匹配像素统计的块匹配准则,以得到更相关的假设块.仿真结果表明,基于菱形快速搜索的双匹配区域多假设算法能够有效地降低重构端多假设预测过程的计算复杂度,与现有最优视频压缩感知预测-重构算法相比,提升了预测精度和重构质量.

新型金刚石节块圆片锯的切割性能试验

对一种新型金刚石节块圆片锯进行了切割性能对比试验 ,分析了工艺参数对径向锯切力的影响 ,建立了锯切力计算经验公式。

孔隙率对多孔金属结合剂金刚石节块性能的影响

以碳酸氢铵为造孔剂,采用真空热压烧结法制备了多孔铜基结合剂金刚石节块。随着碳酸氢铵含量的增加,金刚石节块的孔隙率逐渐升高,抗弯强度逐渐降低,自锐性提高。用不同孔隙率的金刚石节块磨削硬质合金,观察了磨削后金刚石节块的表面状况,研究了孔隙率与磨削比的关系。结果表明:当孔隙率为20%左右时,金刚石节块的磨削比最高。

川滇菱形块体东边界地震精定位

选用四川及云南地震台站资料,采用多阶段地震定位法(Hypo2000+Velest+HypoDD),对四川境内川滇菱形块体东边界的道孚南至巧家段2010年1月1日~2014年12月31日7787次地震进行了精定位。精定位后,震源位置精度明显提高,震中分布与地震断裂带线性展布较一致。定位结果显示,鲜水河断裂带东南段地震分布相对密集,鲜水河南段与安宁河断裂带、小金河断裂带及以东的大凉山断裂带交叉区域相对密集。深度剖面图沿活动断裂带地震活动分段活动特征明显,横跨鲜水河、安宁河和大凉山等断裂的剖面呈现出石棉附近多断裂交汇处的断层间复杂的相互作用,地震明显分为深、浅两丛。15~20km深度范围地震非常稀少,这与朱艾斓提出的14~19km塑性流变的层厚和位置较一致。

一种适用于实时应用的快速运动估计算法

提出了一种适用于实时应用的快速运动估计搜索算法,该算法按照一定的顺序依次搜索候选运动矢量,并且尽可能多地采用小菱形搜索模式,同时采用了高效的提前截止准则。实验结果表明,在保持图像质量基本不变的前提下,该文算法的搜索速度是MPEG-4标准中的快速运动估计算法的两倍左右,该文提出的算法在搜索速度和搜索效果两方面具有很大的优势,更适合实时应用。

人造金刚石合成设备中的恒功率加热系统

温度控制是人造金刚石生产中重要条件之一。为了克服常用的加热系统存在的缺陷，特研制ＨＧＫ型恒功率控制器。本文介绍了目前国内加热系统的概况，恒功率控制器研制过程中制定方案的依据，分析了该控制器的设计原理，简述了它的实验和实际应用情况。

用于块匹配运动估值的正方形-菱形搜索算法

运动估值在视频图像编码中占有重要地位 ,该文首先研究了运动估值中的经典搜索算法并重点分析了菱形 (DS)算法 ;然后设计了一种新的综合模板 (SDP) ,它体现了粗定位和准确定位并行处理的思想 ,在此基础上提出了一种新的用于块匹配的运动估值搜索算法——正方形 -菱形搜索 (SDS)算法 .最后通过实验验证了该算法的有效性 .

基于起点预测的自适应快速搜索算法

提出一种可预测搜索起点的自适应交叉-准菱形搜索算法。该算法采用交叉-准菱形搜索模板,并融合了搜索起点预测、半途中止准则和自适应搜索模式等技术。实验结果表明,该算法对各种类型的运动序列都有很强的自适应性,其搜索速度和搜索精度优于新三步、四步和菱形法等快速运动估计算法,尤其对于大运动序列,具有更明显的优势。

引入搜索预测与阈值决策的改进菱形运动估计算法

为了提高视频的压缩效率,在传统菱形搜索算法基础上提出一种改进菱形搜索算法。该算法通过引入动态阈值,在起始搜索点预测、菱形搜索模式和搜索中止算法方面进行了优化,减少了SAD计算的内部冗余和搜索区域中不相关的块匹配计算,同时采用自适应搜索模式选择技术减少运输复杂度。实验结果表明:提出的改进菱形搜索算法适合各种运动类型的视频序列,特别适用于运动变化剧烈的序列,相比于FS算法,能够在PSNR值和码率值极其接近于FS算法的情况下对所有序列的MET减少约95%,大大减少运动估计时间。

基于新型十字—菱形搜索的块匹配算法

指出了块匹配算法是运动估计的有效方法,搜索模板的类型、大小很大程度上影响了搜索的效果.对运动向量的分布进行了深入研究,提出了以新型非完全对称的搜索模板为基础的十字—菱形搜索算法.该算法以十字搜索模型对小运动矢量进行搜索,而使用非完全对称菱形对大运动矢量进行搜索.理论分析和实验表明:新十字菱形算法和原有的十字菱形算法相比,其搜索的速度可以提高20%左右.

基于空间关系的改进菱形块匹配策略

研究运动估计(ME)中的经典块匹配算法(BMA)并重点分析菱形(DS)算法,然后利用相邻块之间空间关系,设计一种新的块匹配策略,以相邻宏块的搜索结果进行预测匹配,以减少搜索点数。最后以平均每块搜索点数和平均峰值信噪比为衡量指标验证了该算法的有效性。

一种高效率的快速块匹配运动估计算法

采用菱形搜索算法对各种视频测试序列中运动矢量的研究,基于H.264视频编码标准提出了一种快速块匹配运动估计算法。它是以图像中相邻宏块之间的时空相关性为前提,结合了分布式菱形搜索,预测搜索和中止阈值等一系列技术而提出的,试验结果表明该算法在运算速度方面优于菱形搜索,而获得与全搜索相当的峰值信噪比。

基于分割模板运动预估的相关跟踪算法

为了对常规相关匹配算法实时性能进行提升,提出一种基于分割模板运动预估的相关跟踪算法。采用最小二乘法全区间等距拟合目标运动轨迹,计算出目标当前预估点;将模板图像按块运动估计算法要求分割成宏块;按菱形搜索法在预估点周围区域进行搜索,得到每个宏块的最佳运动矢量;取匹配度最佳的运动矢量对应点为模板的粗匹配点;判断该点所在宏块与搜索区域相对位置关系,决定是否进行精匹配结束搜索,或是按梯度方向建立新的搜索区域。目标跟踪实验证明,该方法比基于全搜索的归一化积相关(NProd)算法其计算时间缩短到3.31倍。