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1.
2.
随着管道运输行业的发展,复合管道越来越多地应用于机械、能源、化工等领域.利用超声界面波对复合管道的界面位置进行损伤探测成为机械装备超声无损检测研究的新方向.以充液金属复合管道为研究对象,采用多物理场有限元分析软件建立了充液复合管道的有限元模型,利用电信号激励超声界面波,分析了超声界面波在管道中的传播特性,并分析了不同液体对超声界面波的影响.结果表明:与空的复合管道相比,超声界面波在充液复合管道中的传播特性差别明显.在充液双金属复合管道中,超声界面波一部分来自初始激励,另一部分来自液体中激励的超声导波;随着传播的进行,初始激励的超声界面波迁移至固液界面处,形成固-液界面波,并逐渐泄漏至液体中;液体中的超声导波每经过一次管道壁面反射,在固液界面处形成一股新的固-液界面波,从而形成等间隔传播的固-液界面波群组.液体密度影响界面波的能量分布:液体密度越大,界面波能量越分散;液体的纵波波速影响固-液界面波的形成速度:纵波波速越快,固-液界面波形成越快.研究工作和分析结果可为管道损伤检测提供理论依据.  相似文献   
3.
在煤炭工业生产运输过程中可能出现皮带打滑问题影响设备运行,现有的基于传感器的测速方法可能因为贴合问题出现误测.提出一种基于视觉的智能皮带测速方法,针对皮带低纹理特征点不足的问题,通过累积多帧特征点对估计运动模型.同时,实际场景可能出现的视频抖动问题可以通过背景特征点估计出偏差,并进行补偿.另外,图像坐标系下的检测结果可以根据标定得到的摄像机内外参数转换到世界坐标系下皮带运动速度.实验结果验证了方法的有效性和准确性.该方法实现了煤炭运输皮带的智能测速,可用于皮带打滑故障的及时报告.  相似文献   
4.
网络入侵检测一直以来都是网络安全中亟待解决的关键任务之一,传统网络入侵检测方法主要通过提取多维特征,采用机器学习方法构建检测模型,大多忽略了入侵行为的时间相关性.通过提取网络入侵行为的时序特征,设计基于降维特征的多头自注意力机制Transformer网络模型,以解决传统串行化时序神经网络模型不易收敛且时间开销较大的问题,通过选取最优的损失函数和训练参数进行并行化训练,实现网络入侵行为检测.实验结果表明,基于Transformer网络模型的网络入侵检测方法在多个数据集上均获得了99%以上的精度和检出率.  相似文献   
5.
随着环境问题日益严重,具有环保清洁特质的超级电容器等新能量存储设备得到广泛关注.因此,对于实时灵活地评估能量存储器件的运行机理和充电状态(State of charge,SOC)仍然具有挑战性.电化学分析法是研究电极反应机理和电极过程动力学的重要方法,但有时不能实时在线监测内部电极的表面电荷状态.透射电子显微镜和X-射线衍射仪等检测设备由于体积庞大和价格昂贵等原因,限制了对超级电容器的原位监测的发展.提出了一种灵活便携的光纤局域表面等离子体共振(Local surface plasmon resonance,LSPR)探针,用于超级电容器内部电极的电荷量实时在线分析.将负载金纳米粒子的反射式光纤LSPR传感器贴合超级电容器电极表面,结果表明,此结构可以灵敏地监测超级电容器充放电过程中的电极表面电荷状态;通过与传统电化学工作站的结果比较,该方法得到的电荷状态与实际电荷量具有良好的线性关系,有效拓展了光纤传感器在能量检测领域的研究与应用.  相似文献   
6.
针对传统的欧氏聚类算法无法同时对近处和远处的障碍物点云进行精准检测和分割,容易造成错检和漏检的情况,提出一种欧氏聚类算法的改进方法,可以根据点云与激光雷达之间的距离动态地选择阈值,从而快速且准确地完成聚类.实验表明:该方法能同时对近处和远处的障碍物点云进行快速且准确的聚类.  相似文献   
7.
模式匹配因误报率低和漏报率低被入侵检测所采用.在使用正则表达式构造DFA时,因状态爆炸导致匹配算法需要较多的存储空间和运行时间,算法效率低下,采用规则分组后,可以在一定程度上抑制状态爆炸问题.根据缓存中的历史记录对正则表达式进行分组,既能利用规则分组减少状态总数,抑制状态爆炸,又能减少因每次重新构建DFA所带来的开销,提高了匹配效率,有利于提高入侵检测的实时性、准确性和高效性.  相似文献   
8.
工件表面缺陷的存在影响工件产品的质量以及工件的安全使用,传统的工件表面缺陷检测由人工完成,工作量大且易受到检测人员主观因素的影响,很难保证检测的效率与精度.本文提出了一种基于改进的K-means算法的工件表面缺陷分割算法,将自适应人类学习优化算法应用到K-means聚类算法中,使自适应人类学习优化算法初始化K-means聚类算法的聚类中心,最后将改进的K-means聚类算法结合形态学进行工件表面缺陷的检测.实验表明,该算法能够较理想的分割出工件表面的缺陷,具有分割精度高、实用价值较好的特性.  相似文献   
9.
为了能利用单一传感器在跌倒撞击前实时检测出跌倒即将发生,结合支持向量机(SVM)和阈值法设计了一种自适应跌倒前实时检测方法.实验结果表明,该方法能在跌倒撞击前实时检测出跌倒即将发生,且比人工阈值法和SVM方法有更长的间隔时间,比SVM方法有更高的召回率和特异度.  相似文献   
10.
无人机拍摄的图像具有分辨率高、视野大以及目标小的特点,而现有的目标检测方法对小目标特征的提取能力不足。为此,首先采用以中心点表示目标的检测网络CenterNet,引入可变形双重注意力机制,以提高对小目标的特征表达能力;然后针对原始非极大值抑制难以处理嵌套型冗余框的问题,在冗余检测剔除过程中提出了广义非极大值抑制方法;最后引入LegoNet卷积单元,减少了卷积参数,实现了精度与速度的平衡。实验主要采用的验证数据集为VisDrone2019和UAV_OUC,UAV_OUC数据集相比于VisDrone2019,其图片具有更高的分辨率。相比于CenterNet,所提出的方法在数据集UAV_OUC和VisDrone2019上的检测精度大约分别提高了10%和2%。  相似文献   
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