基于改进YOLO v4的热轧带钢表面缺陷检测

针对热轧带钢表面缺陷尺寸差异大、部分缺陷特征相似,导致漏检、识别准确率低的问题,提出一种基于改进YOLO v4的热轧带钢表面缺陷检测算法。将模型的特征提取网络替换为MobileViT轻量化Transformer网络并添加自适应特征融合模块(ASFF),充分提取输入对象的全局、局部特征;采用K-Means++算法聚类生成更适合位置调整的先验框;通过改进的非极大值抑制算法降低漏检率。该方法在NEU-DET数据集上的平均精度较原YOLO v4算法提高了11.57%,FPS达到了45.7 frame/s。实验结果表明,改进后的算法在保证实时性的前提下,有效提高了检测精度。

基于改进YOLOv7的液压阀块表面微小缺陷检测

针对液压阀块表面缺陷尺寸微小、对比度低、周围干扰信息多导致的漏检率高、识别准确率低等问题,提出一种基于改进YOLOv7的液压阀块表面微小缺陷检测算法。在多尺度特征融合模块后引入CA注意力机制来提高对微小缺陷特征信息的关注度。使用改进的UpC多支路上采样结构代替多尺度特征融合模块中的最近邻插值上采样UpSampling模块,以丰富微小缺陷的特征信息。利用改进的ELAN-RepConv结构代替多尺度特征融合模块中的ELAN_2结构,使模型在训练过程中可以学习到更多的特征信息。为了进一步提高算法的鲁棒性与收敛速度,使用离线数据增强融合Mosaic数据增强的数据增广技术与K-means++锚框聚类算法来提高算法性能。实验结果表明:该算法在液压阀块表面微小缺陷数据集中平均精度达到97.6%,较原YOLOv7算法提高8.4个百分点,检测速度达到55.2 frame/s;相较于YOLOv7系列中检测精度最高的YOLOv7-E6E算法,该算法在参数量减少75.4%的情况下,平均精度值提高1.8个百分点。所提算法在保证实时性的前提下能够有效提高检测精度。

冲击载荷下HTPB推进剂的热耗散

为了研究HTPB推进剂在冲击载荷下的能量耗散规律,结合分离式霍普金森压杆(SHPB)搭建了红外测温系统。该系统响应速度快,可同步获取冲击实验中HTPB推进剂表面的温度变化。结果表明,HTPB推进剂受载后表现出黏-超弹特性,并且在高速变形中试件经历了温度的显著升高。在黏-超弹性本构模型的基础上引入温度项,考虑了热软化效应,更加准确地描述了HTPB推进剂在高应变率变形下的热力学响应,可对复合固体推进剂在冲击载荷下的热力耦合分析提供参考。

基于柔性铰链微位移放大机构的设计和分析

针对三级电反馈射流管电液伺服阀第三级滑阀阀芯行程较小,位移传感器较难检测的问题,提出了应用于三级电反馈射流管电液伺服阀的柔性铰链微位移放大器,利用解析法和有限元法对柔性铰链微位移放大机构进行了静力学和动力学分析,计算出了放大机构的放大倍数和输入刚度;输出位移和负载成线性关系,负载越大位移损失越大;应力分析表明此放大机构的最大应力远小于材料的最大许用应力;并通过有限元对固有频率和振型的计算,得出系统动力学参数。