基于改进YOLOv5s的行人车辆目标检测算法

针对传统的行人车辆目标检测算法因参数量大和计算复杂度高而在现实应用中受限的问题,基于轻量化深度学习网络提出改进的YOLOv5s行人车辆目标检测算法.首先,选用ghost模块替换主干网络中部分卷积模块进行模型剪枝,同时向网络中引入注意力机制,使得网络在减少模型参数量和提升模型性能两方面实现更好的平衡;其次,采用边界框的宽高差值计算代替边界框回归损失函数中宽高比距离的计算,加速网络的收敛;最后,通过构建真实交通场景下的行人车辆目标检测数据集检验模型的准确性和实时性.实验结果表明,在保持原算法较高精度的同时,改进后YOLOv5s算法的参数量下降28%,模型大小降低27%,节省了硬件成本,拓宽了YOLOv5s算法的应用场景.     

喷射沉积板材成形与热应力研究

研究了板材的多层喷射沉积制备工艺过程中出现的热应力及其对材料成形的影响规律．提出界面热应力、层间热应力和不均匀沉积热应力均为主要的热应力，进而对相关的板材成形实验现象作出了合理的解释．在综合考虑工艺参数、热应力和板材成形三者关系的基础上，优化工艺参数，制备出５００ｍｍ３００ｍｍ２０ｍｍ的耐热铝合金ＦＶＳ０８１２板材     

三种蜂窝夹芯板的抗爆性能分析

为进一步理解强爆炸载荷下蜂窝夹芯板的抗爆机理,采用ABAQUS/Explicit有限元软件,对3种蜂窝夹芯板的抗爆性能进行了数值模拟分析. 对比了圆孔蜂窝、六边形蜂窝和六角排列圆管3种芯层结构的单胞的面外压缩性能,分析了夹芯板在爆炸载荷作用下的变形过程. 结果表明:对于相同相对密度的3种芯层,在准静态压缩下,六角排列圆管最容易压缩,其平台应力最低,而圆孔蜂窝的平台应力最高. 在相同的结构参数与爆炸载荷作用下,六角排列圆管夹芯板的背板挠度最小,抗爆性能最优. 分析了圆管夹芯板抗爆性能的参数影响,结合载荷传递与芯层压缩变形机制,阐明了夹芯板的抗爆机理,并指出总吸能量不能直接反映夹芯板抗爆性能优劣.      

交流高压电器触指发热功率计算及影响因素分析

交流高压电器中,一般采用多根触指并联的方式提高设备的通流能力。采用有限元法建立了交流高压电器触指处的三维电磁场模型;并通过该模型计算出每根触指的发热功率。根据计算结果发现触指处的电流密度在交变电磁场情况下有着自身的规律。应用此计算模型,研究了触指数目、触指间距、触指位置三种因素对触指发热功率大小的影响,所得结论对交流高压电器触指设计具有较好的指导意义。     

1维简单晶格振动热容的研究

研究了1维简单晶格振动热容,得到了热容的表达式,并讨论了高温、低温情况,得到了在低温极限情况下,1维简单晶格振动热容与温度成正比的研究结果.     

基于深度学习的三维模型重构研究

由单个图像建立其三维模型是计算机视觉领域的一个热门且具有挑战性的问题.现有的传统单视图三维重构算法在处理低分辨率图像时效果不好,在训练中由于三维图形的高维性,使网络也变得高度不稳定,导致模型重构效果差.针对传统三维重构算法存在的缺点,提出一种基于深度学习网络的改进模型,在模型中加入超分辨率、投影、对抗生成网络(gene...