滚动轴承轻量级深度故障诊断模型

针对现有基于振动信号的诊断模型泛化能力差,而深度学习网络对计算量和存储量要求高的问题,提出轻量级融合密集连接网络与残差神经网络的故障诊断模型.首先,利用格拉姆角场将原始时序信号映射为灰度图像,充分利用二维卷积神经网络的性能;然后,融合密集连接网络和残差神经网络的优点构建融合网络模型,并通过鬼影模块降低其性能消耗,形成轻量级和高识别率的深度网络.实验结果表明,该改进的融合深度学习模型在比传统模型具有更强的鲁棒性和适用性的同时,还拥有极低的浮点运算量与参数量资源占用,证明了该方法在滚动轴承故障诊断领域是有效的、可行的.     

复杂交通环境下二轮机动车乘员头盔检测算法

针对现有二轮机动车乘员头盔检测算法在目标密集分布、随机遮挡等情况下效果较差且难以在边缘设备上应用的问题,制作了具有针对性的数据集,对比现有模型后,以YOLOv7为参考提出一种复杂交通环境下二轮机动车乘员头盔检测算法.首先,采用EfficientNet-B3作为主干网络,可提高特征提取能力且更为轻量化;其次,将增大感受野模块(RFB)引入特征融合结构中,以增大模型感受野,提升小目标头盔检测能力;最后,在检测头嵌入SimAM机制,在不增加参数的前提下提高算法精度.结果表明：相较于YOLOv7,文中算法的准确率、召回率和平均准确率分别提高了2.84%,2.26%和3.26%,参数量和运算量分别为YOLOv7的33.1%,23.5%,可实现当前主流模型算法的最佳检测性能和效率;在NVIDIA Jetson Nano开发板上的处理速度达到47.58 F·s^-1,可满足边缘设备部署需求.     

轻量化YOLOv4的安全帽佩戴检测方法

为了平衡深度学习网络在网络深度、模型效果和易用性之间的关系,针对安全帽佩戴检测,提出一种基于轻量化模块的改进YOLOv4网络。在主干网络中,采用深度可分卷积和压缩激励机制所组成的模块替换残差块,在不进行内部堆叠的情况下,减少网络的深度和参数量;在聚合网络中,采用反向注意力机制模块增加目标物体的显著信息,使网络获取的特征包含更丰富的细节信息。在公开的安全帽佩戴图像数据集上进行的实验表明,提出方法的模型大小为106.4 M,相比原网络减少了149.9 M,网络检测的平均精确度均值比原网络有所提升,验证了轻量化目标检测方法及其在安全帽检测应用中的有效性。     

塑料后尾门的拓扑优化及其轻量化研究

针对某款集成塑料SUV汽车后尾门部件,建立不同工况下约束和设计目标的一体化模型,以最小质量为优化目标和不同区域厚度为优化变量进行轻量化拓扑优化分析。并对轻量化后的集成塑料后尾门进行刚度和强度的力学性能验证。结果表明：拓扑优化经过8次迭代后,其质量可从1.077×10^-2MIN降为8.830×10^-3MIN,实现减重20%的轻量化目标。试验结果发现轻量化后的样品刚度和强度等力学性能指标,能满足塑料后尾门力学性能要求。拓扑优化分析为集成塑料后尾门的轻量化设计提供了有效参考。     

轻骨料高强度钢纤维混凝土的力学特性

对轻骨料高强度钢纤维混凝土的抗压强度、初裂强度、弯曲强度、弹性模量和弯曲韧性指数等主要力学指标进行了试验研究。试验结果表明：给轻骨料混凝土中掺入钢纤维，可有效地提高基体的抗裂强度、弹性模量和变形性能等。     

框支网格式轻质墙板结构受力性能及抗震设计

基于框支网格式轻质墙板结构抗震性能试验,量化分析结构受力性能,并提出抗震设计建议.洞口侧构造柱的设置弥补了开洞造成的强度衰减,有利于提升墙体的安全储备能力,但加重了墙体后期破坏程度,同时降低其修复能力.斜交肋格的构造形式改变传力途径,使得墙体强度退化趋于均匀,结构具有更好的变形恢复能力,且明显减小墙体的破坏程度,但是整体安全储备能力改善不大.在工程设计方面,建议转换层初始刚度比取值范围大致在1．3~1．6,由于受力过程中结构转换层刚度比衰减较明显,在设计时初始刚度比可适当高些.结构在各个受力阶段的层间位移和层间转角值均在安全界限值以内,进一步说明结构具有较高的抗倒塌能力,耗能减震性能良好.     

Design the SME information system based on SSH

为了能采用一套高效的研发方案来进行小微企业信息系统设计,对比较流行的开源框架SSH进行研究,结合Struts、Spring和Hibernate三个主流框架,提出轻量级解决方案,采用AOP面向切面编程等技术实现了模块的横向切割,开发中采用快速建立原型的软件工程方法设计流程,能在短期内搭建结构清晰、可复用性好、可扩展性强、维护方便的系统应用程序,并通过案例具体说明如何将这一方案应用到实际项目中。     

中、重卡车架轻量化设计

由于计重收费对中重卡车架提出了轻量化的迫切需求,文章对6×2载货车和6×4牵引车车架分别提出轻量化方案;根据这2种方案,采用Nastran软件进行有限元分析,并提出改进方案;最后对样车车架贴应力应变片进行测试,与有限元模型进行比对.结果表明,采用改进方案已达到轻量化的目的.     

浅谈GRC轻质隔墙板的应用

介绍了GRC隔墙板广泛应用的原因,具体阐述了GRC隔墙板的性能特点、施工工艺、质量要求及质量通病的防治。     

一种面向物联网的轻量级入侵检测方法

为了适应实时性强、资源有限类物联网应用的需求,提出一种相对于传统入侵检测方法能明显减少计算量的轻量级入侵检测方法.在训练过程中先对样本进行K-means聚类,使类内数据之间的距离最小、相似度最大;然后逐个对聚类结果进行主成分分析(principal component analysis,PCA),去除无关并保留相关性大的特征,构成该类的特征集;在检测过程中比较测试数据与训练过程中各聚美中心的欧式距离,选取最小距离对应的聚类中心,并将测试数据划归到该中心对应的聚类中;利用该类的特征集与测试数据中对应维度的数据对比来进行入侵检测,若比较结果超过阈值则报警,否则予以通过.仿真实验结果表明,该方法在明显缩短检测时间的同时,检测率可达96.8％.