基于特征聚类的轨道不平顺潜在病害辨识

研究目的:轨道不平顺潜在病害隐蔽性强,对其准确合理辨识是开展预防修策略下线路养护维修作业的前提。本文以轨检数据为基础,分别构造了以轨道质量指数(TQI)和轨道不平顺幅值为对象的潜在病害辨识指标。在此基础上,基于k-means++聚类算法和手肘法通过判定样本最佳聚类簇数实现潜在病害的识别及定位。依托某有砟铁路动检数据对所提轨道不平顺潜在病害辨识方法进行了验证。研究结论:(1)对于均值管理来说,在16 km连续轨道区段上2处区段单元潜在病害被准确识别,其历史最大TQI值分别约为5.5 mm、5.3 mm,且潜在病害定位结果与实际里程基本吻合;(2)对于峰值管理来说,在500 m连续轨道区段上2处局部不平顺潜在病害也被准确识别,其历史最大幅值约为3 mm、3.3 mm,潜在病害定位结果与实际里程基本吻合;(3)本研究成果可与大机捣固作业、人工精调作业相结合,为预防修策略下的潜在病害整治提供辅助参考。

基于逆向重构的不规则缺陷电弧增材修复研究

采用自制焊接材料,配合主要由Tardis激光视觉相机构成的智能视觉逆向重构系统和由ABB工业机器人、Fronius焊机等构成的电弧丝材增材系统进行人工制造不规则缺陷丝材增材制造修复试验,利用超声探伤、光学显微镜、扫描电子显微镜、能谱分析、性能测试等手段进行不规则缺陷电弧增材成形尺寸偏差、缺陷、组织及性能分析,对丝材电弧增材制造在大型部件不规则缺陷修复的产业化应用进行阐述。结果表明:缺陷深度在30 mm时,采用先边缘再内部填充的路径进行丝材电弧增材制造形成的熔覆金属在成形厚度上尺寸偏差为2 mm;在自动化修复过程中,针对该材料需要每层进行清渣以保证增材熔敷金属质量,避免夹渣缺陷出现;丝材电弧增材制造熔覆金属由铁素体和渗碳体组成,连续作业下不同层数熔覆金属因冷却速度其组织粗化程度差异较为明显,所修复的缺陷区域熔覆金属强度提高4%~5%,延伸率及冲击功下降4%~10%,整体上仍然较为接近焊接材料检验中纯熔覆金属性能。通过逆向重构和丝材电弧增材制造相结合,可以实现大型部件的大尺寸不规则缺修复应用。

基于灰度值的异形构件激光切割缺陷检测

基于机器视觉构建了异形构件成像系统,通过摄像机模型获取异形构件切割图像,采用小波变换增强采集的图像后,计算图像的灰度值,从而增强缺陷区域与周围背景的灰度差异,分割缺陷区域,提高缺陷检测的有效性。完成缺陷区域的分割后,提取图像的纹理特征并输入到支持向量机中,完成异形构件激光切割缺陷分类检测。测试结果显示:该方法图像增强效果较好,可恢复图像的整体清晰度;对比度、相关性均在0.924以上;能量结果均在0.12以下,能精准完成异形构件的表面缺陷的分类识别。

纺纱机械波产生原因及预防措施

为了消除机械波对纺纱质量的影响,分析并条工序机械波、粗细纱工序机械波产生的原因及危害,介绍根据牵伸倍数、传动比和测速法计算机械波波长的3种方法,以及根据纱线在波谱图的特点、将波谱图和不匀率曲线图相结合的2种机械波的分析方法,总结预防机械波的措施。指出:机械波是由于纺纱机械中与牵伸等有关的运转部件存在缺陷、磨损、故障等异常,造成纱条周期性不匀,有害机械波对纱线质量和布面质量产生不良影响;日常生产中,应借助波谱图、不匀率曲线图等分析机械波产生原因、找寻工艺不足或机械缺陷;通过加强设备和机件的精细化管理,减少罗拉、胶辊造成的8 cm~10 cm机械波,保持罗拉的精度和清洁,提高胶辊的质量,减少“假波”等措施,预防机械波的产生。

基于无人机技术的建筑围护结构热工缺陷测试方法研究

建筑围护结构热工性能是降低建筑能耗、实现建筑低碳的关键因素之一。现阶段建筑围护结构热工性能的测试主要是以点代面,即选取典型位置进行热工缺陷测试代表整体的热工性能,难以真实地评价围护结构整体热工性能。当前我国建筑以中高层建筑为主,传统手持红外热像仪测试中高层建筑围护结构外墙、外窗、屋顶的热工性能难度极大且准确性差、成本极高。通过多旋翼无人机搭载红外热像仪进行中高层建筑围护结构外墙、外窗、屋顶的热工性能测试,可实现建筑围护结构周期性巡检。研究认为:无人机不受地形和建筑高度限制、成本低,目前我国无人机技术成熟,具备大规模应用基础;在高度较低位置无人机搭载红外热像仪与手持红外热像仪测试精度一致,在较高位置无人机搭载红外热像仪测试精度远超手持红外热像仪测试精度;无人机搭载红外热像仪在中高层建筑围护结构、建筑屋顶测试上优势明显;无人机搭载红外热像应以建筑物体量的大小选择设备距外墙的拍摄距离,在10~40 m范围内测试结果一致性较好;通过无人机搭载红外热像仪测试数据可合成围护结构整体热像图,能够全面地分析建筑围护结构整体热工性能;建筑物围护结构整体热工性能缺陷测试和分析,需结合可见光照片进行;建筑整体围护结构热工性能测试数据处理量大、缺少专用软件,缺陷分析识别需要人员水平较高;无人机飞行时噪声较大,应合理选择测试时段或采用低噪声机型,避免扰民。

轴承滚子缺陷激励下高铁轴箱系统振动特性研究

以某型高速列车转向架上轮对和轴箱系统为研究对象,构建一种包含轴箱轴承滚子缺陷的车辆-轨道耦合动力学模型,并利用现场试验数据验证轴箱轴承−车辆−轨道耦合动力学模型的有效性。通过仿真计算获得在京津线轨道随机不平顺激扰工况下轴箱的振动加速度时间历程以及轴承滚子与外圈的接触载荷时间历程,结合轴承滚子缺陷数学分析模型,研究轴承滚子缺陷激扰工况下轴箱系统内部结构的接触振动特性。研究结果表明:当轴承滚子出现缺陷时,轴箱横向和垂向振动加速度包络谱在滚子故障频率和2倍滚子故障频率的倍频处出现振动加速度峰值,且以保持架旋转频率10.32 Hz进行振幅调制;缺陷滚子与外圈接触载荷频谱主要分布在0~100 Hz的低频段,在200~1000 Hz频段内出现以轴承保持架旋转频率为频率间隔的一系列峰值;随着轴承滚子缺陷宽度的增加,滚子与外圈接触载荷中高频段所占成分逐渐增加,表明轴承滚子缺陷宽度的增加会逐渐引起轴承滚子与外圈的中高频激振,加强轴箱轴承内部构件之间的动态作用从而加速轴承的疲劳破损失效;列车运行速度在250 km/h左右时,仿真数据表明轴承滚子缺陷宽度需限制在1 mm以内,尽量减少因轴承滚子缺陷宽度过大而引起的滚子与外圈接触载荷升高造成结构疲劳等一系列问题。

基于机器学习与轨道不平顺的钢轨重伤预测

重载铁路作为铁路的发展方向之一,因其轴重高、运量大,维护有很大的难度,如果能发现轨道不平顺与钢轨伤损间的数据关系,可以辅助维护,及早发现伤损。利用包神重载铁路53 km区段30个月内101处钢轨重伤数据和相应片段的轨道不平顺数据,使用贝叶斯优化训练了支持向量机(SVM)模型和最近邻(KNN)模型。SVM模型的分类准确率达到了78.2%,对重伤的召回率达到了84.2%,KNN模型的分类准确率达到了85.1%,对重伤的召回率达到了87.1%。结果证明,轨道不平顺和钢轨重伤间存在数据层面的关联,利用轨道不平顺数据预测钢轨重伤的出现是可行的。

超薄腹部皮管修复手指不规则皮肤缺损的临床研究

目的探讨应用超薄腹部皮管修复手指不规则皮肤缺损的方法及临床疗效。方法 2007年7月至2012年4月,收治32例手指不规则皮肤缺损的患者。其中,男24例,女8例;年龄16~42岁,平均29岁,均为机器挤压伤,均为急诊入院,急诊手术10例,Ⅱ期手术22例。手术彻底清创后,皮肤软组织缺损范围为2cm×3cm^4cm×6cm;采用大小为3cm×4cm^5cm×7cm的超薄腹部皮管修复,供区直接缝合。结果术后3周断蒂,皮瓣均成活,切口Ⅰ期愈合。30例患者获随访,随访时间6~9个月,平均7个月,皮瓣质地饱满,外观满意;术后皮瓣感觉恢复:S0 12例,S1 8例,S2 10例。结论应用超薄腹部皮管修复手指不规则皮肤缺损是一种理想的选择,手术操作简单,效果好,供区损伤小,具有较好的临床应用价值。

MgO缺陷和不规则表面吸附CO的能带和电子结构研究

采用从头算程序优化MgO表面三种不同配位位置吸附CO构型,并用扩展休克尔紧束缚(EHT)晶体轨道方法对MgO的缺陷和不规则表面吸附CO的可能构型进行能带计算,讨论了能带结构及组成,不同构型吸附前后能带和成键性质的变化,以及吸附前后的电荷转移和吸附键的变化规律.研究结果发现,CO的C端更有利于在MgO固体表面的吸附,具有氧缺陷结构的MgO更有利于吸附分解CO.

不规则缺陷管道失效压力影响因素及评价方法

采用实体有限元模型对不规则形状缺陷管道的失效压力进行研究,不规则缺陷由浅腐蚀缺陷和深腐蚀缺陷组成,深腐蚀缺陷包含在浅腐蚀缺陷内;分析深腐蚀缺陷的轴向间距和尺寸对不规则形状缺陷失效压力的影响;基于不规则缺陷等效形状的有效深度提出一种预测不规则形状缺陷管道失效压力的新方法,采用新的评价方法对不规则形状缺陷管道的失效压力进行预测。结果表明:深腐蚀缺陷轴向间距的增加会造成不规则缺陷管道失效压力增加,深度和长度增加会造成失效压力降低,而深腐蚀缺陷的宽度对失效压力基本无影响;新评价方法对不规则形状缺陷管道的失效压力的预测结果与不同等级管道的试验结果吻合较好。

MgO缺陷和不规则表面的能带结构研究

用扩展休克尔紧束缚（ＥＨＴ）晶体轨道方法对ＭｇＯ表面缺陷和不规则结构进行能带计算，并对能带的结构及组成进行了讨论。计算结果表明，各种缺陷及不规则表面的表面状态与完整晶面比较，存在明显差异，前者由于其导带底部能带的变化造成导带和价带间的能隙减小。我们发现，ＭｇＯ缺陷及不规则表面吸附能力与其表面能大小及表面不同位置原子的净电荷数密切相关。缺陷模型的表面能均大于完整晶面。

MgO缺陷和不规则表面吸附Cl_2的电子结构研究

采用从头算程序对MgO表面 3种不同配位位置吸附Cl2 的构型进行优化 ,并用扩展休克尔紧束缚 (EHT)晶体轨道方法对MgO的缺陷和不规则表面吸附Cl2的可能构型进行能带计算 ,讨论了吸附前后能带组成和成键性质的变化。研究表明 :MgO表面吸附Cl2 将更趋向于吸附在O原子上而非Mg原子上 ,而且在 3种配位中MgO表面三配位氧最有利于吸附Cl2 ;吸附时 ,电子从O原子转移到Cl2 分子的反键轨道 ,但是各种吸附构型的MgO表面对Cl2 的吸附作用均比较微弱 ,是典型的物理吸附。

基于图像修复的无监督表面缺陷检测方法

对于非均匀、非周期性欠规则纹理表面缺陷的检测,由于背景纹理为非平稳信号,常规的图像重建较为困难。同时,由于难以事先获取缺陷的形状、灰度等图像特征信息,且同类缺陷的视觉特征可呈现较大的分散性,现有的依赖于目标特征的检测方法难以适用。为此,文中提出了一种基于图像修复的无监督学习表面缺陷检测方法。该方法需要先将少量正常纹理样本图像作为训练集,用于训练网络模型;然后在检测时,人为地在样本图像中设置缺失区域,并利用网络模型预测缺失区域的内容;最后根据重建图像与待测图像的结构相似性评价及残差实现缺陷检测与分离。实验结果表明,文中方法不仅能够有效检测规则纹理表面的缺陷,而且能够检测欠规则纹理表面的缺陷,具有较强的实用性和适应性。

基于等效形状的不规则缺陷管道失效压力评估方法

目的提高不规则缺陷管道失效压力评估效率和预测结果的准确度。方法采用实体有限元模型对不规则形状缺陷管道的失效压力进行了实例研究。有限元模型由1个浅腐蚀缺陷和1个深腐蚀缺陷组成,其中深腐蚀缺陷包含在浅腐蚀缺陷内。分析了深腐蚀缺陷的长度和深度对不规则形状缺陷管道失效压力的影响。根据缺陷深度剖面的不规则性,将缺陷分为3类,第1类缺陷的不规则度为1≤d/dave<1.2,该类型缺陷的轴向投影形状可以等效为矩形;第2类缺陷的不规则度为1.2≤d/dave≤1.5,该类型缺陷的轴向投影的等效形状介于矩形和抛物线之间;第3类缺陷的不规则度为1.5<d/dave,该类型缺陷的轴向投影形状可以等效为抛物线。结果基于等效形状的有效深度和评估长度,通过改进DNV-RP-F101准则提出了一种预测不规则形状缺陷管道失效压力的新方法。该方法首先通过缺陷长度确定评估长度,然后结合不规则度和有效深度取值模型,得到该缺陷有效深度数值,最后将评估长度和有效深度引入DNV-RP-F101准则进行失效压力评估。结论采用新的评价方法对不规则形状缺陷管道的失效压力进行了预测,结果与不同等级管道的试验结果吻合较好。文中方法的平均误差仅为1.69%,相比现有评价方法中误差最小的有效面积法,误差降低了86.37%。

小型化不规则阶梯型微带缝隙天线的设计

设计了一款基于贴片上开不规则阶梯型槽和接地面开矩形槽相结合的小型化超宽带微带天线，该天线通过DGS的接地面和在正方形贴片的两个角连续地插入三对矩形槽，形成阶梯形状，可以改变天线表面的电流路径，有效地增加电流路径的长度，与传统的微带天线尺寸相比，该天线的尺寸仅为11mm×16mm×1mm，带宽比3．6：1。利用AnsoftHFSS对该天线进行仿真分析，结果表明天线的-10dB反射损耗频率范围为5．5～19．8GHz，相对带宽达113％，在整个工作频段内具有良好的辐射特性，天线结构简单，易于制造，具有广阔的应用前景。

矩形管道内表面缺陷不规则面积检测模型研究与实现

针对光学镜头在检测小口径矩形管道内表面不规则缺损面积时,因探测镜头的空间自由度大,不能人为控制镜头探测拍摄时摄像镜头的位置和倾斜角度的难题,提出了一种矩形管道内表面不规则图像面积的图形梯形估算模型,通过实现应用表明,运用该估算模型进行不规则图形面积计算时,检测精度高,处理速度快,具有较好的工程应用价值。

基于域适应网络的电力设备不规则外表面缺陷高精度检测方法

电力设备外表面不规则缺陷具有特征不明显、形态多变的特点,当前常规端到端的图像识别算法表现出特征提取能力不足、泛化性差等问题。为此,提出了一种基于域适应网络的设备外表面不规则缺陷图像检测模型。该模型首先构建了包含特征生成器和分类器的域适应架构,以增强模型的泛化能力;然后通过添加纹理提取支路、辅助损失支路的方式增强特征生成器对纹理信息的提取能力;最后通过模型的对抗学习,实现在目标域上的准确识别。测试结果表明,所提方法能在角度、光照差异较大的目标域锈蚀和渗漏油图像中依然保持较高的识别精度,其中针对漏油、锈蚀隐患交并比指标分别达到了89%、85%。所提模型可为设备缺陷检测提供参考。

二维瞬态热传导的PDDO分析

采用近场动力学微分算子(peridynamic differential operator, PDDO)理论求解了二维瞬态热传导问题.将热传导方程和边界条件由其局部微分形式重构为非局部积分形式,引入Lagrange乘数法,采用变分原理的概念,建立了二维瞬态热传导问题的非局部分析模型.通过误差与收敛性分析,与其他数值方法计算结果进行比较,验证了本模型的准确性.在此基础上,将本模型应用于计算不规则边界板和内部含微缺陷(裂纹和圆孔)板的二维瞬态热传导问题.结果表明该方法计算精度高、适用范围广、具有较好的收敛性,为计算二维瞬态热传导问题提供了新的思路.

基于深度学习的不规则特征识别检测技术

针对目前工业上金属轴零件在加工的过程中可能由于加工失误、本身材质等原因产生不同缺陷,而传统的检测方法检测精度和泛化能力有限的现状,课题组提出了基于深度学习的不规则特征识别技术,来提升对金属轴表面缺陷的检测效率。课题组设计了金属轴表面缺陷图像预处理方法,提升采集的缺陷图像的质量;对传统深度学习FasterR-CNN进行改进,设计了模型的特征提取网络、RPN网络、分类网络以及模型参数,提升模型的检测性能。实验结果表明本技术能有效提升工业流水线对金属轴缺陷的检测效率和精度,可同时检测多种不同种类的缺陷。课题组的研究成果具备良好的泛化能力。

CMOL电路容错单元映射

结合电路的拓扑排序优化映射初始解,利用进化算法进行单元映射,提出了基于蛇形编码的容错映射方法,实现了存在缺陷情况下的容错映射.与已有的方法相比,提出的算法具有求解电路规模大、速度快的优点。