基于小波神经网络的抽油杆缺陷识别

为了正确识别深井泵抽油系统中抽油杆杆体的缺陷以减少油杆井下断裂等事故的发生,讨论了应用小波变换和神经网络技术进行缺陷识别的方法.使用小波与神经网络松散型结合的方法,基于小波包原理,将抽油杆的时域检测信号分解到独立的频带内,应用自适应学习速率梯度下降动量法的BP网络,将提取的频带能量作为神经网络输入,抽油杆的裂纹、腐蚀坑、偏磨、损伤及无缺陷作为神经网络待识别输出.经过实验室大量的实验数据训练和验证,结果表明,此种方法既可以正确识别抽油杆的单一缺陷,也可以识别混合缺陷.     

有初始缺陷梁在热状态下的非线性振动

采用傅立叶级数法研究了有初始缺陷梁在热状态下的非线性振动,推导出了该问题的近似解.研究结果表明,采用傅立叶级数法研究非线性振动问题,不但计算简便而且克服了常规L-P法不便于求高阶近似解的缺陷.实例计算表明初始缺陷、温度等因素对梁非线性振动影响很大.     

Software defect prediction using fuzzy integral fusion based on GA-FM

The fuzzy measure and fuzzy integral are applied to the classification of software defects in this paper. The fuzzy measure of software attributes and attributes＇ sets are treated by genetic algorithm, and then software attributes are fused by the Choquet fuzzy integral algorithm. Finally, the class labels of soft- ware modules can be output. Experimental results have shown that there are interactions between characteristic attributes of software modules, and also proved that the fuzzy integral fusing method using Fuzzy Measure based on Genetic Algorithm （GA-FM） can significantly improve the accuracy for software defect prediction.     

稳健边界强化GMM-SMOTE软件缺陷检测方法

基于软件大数据的自动化缺陷检测模型已成为缺陷发现的重要工具.针对软件大数据中,被准确标定的缺陷样本稀少,且漏标、误标率高,导致现有机器学习数据平衡优化方法易使噪声加剧、分类边界模糊等问题,提出一种稳健边界强化GMM-SMOTE软件缺陷检测方法.该方法利用高斯混合聚类将软件集合划分为多簇,基于簇内类别比进行可靠样本筛选并且通过后验概率实现边界识别,用以指导完成加权数据平衡,最后利用平衡优化数据构建软件缺陷检测模型.在NASA多个公开数据集上的实验结果表明,GMM-SMOTE可实现噪声抑制、边界强化的数据平衡,有效提高了软件缺陷识别效果,实际应用价值大.      

大面积种植红菱对富营养化水体修复效果的影响

利用水生植物修复富营养化水体已成为水体生态修复的一种重要方法。在北太湖水域红菱种植区内外对水体各项指标进行分析研究。研究结果表明,在净水工程实施良好的情况下,由于红菱根茎对底泥营养盐的吸收,以及微生物的硝化、反硝化作用,种植区内TN浓度平均值为1.64 mg/L,低于种植区外3.08 mg/L;种植区内TP浓度平均值为0.049 mg/L,低于种植区外0.127 mg/L;种植区内NH+4-N、NO-3-N、COD浓度也均低于种植区外。在净水工程中断情况下,红菱种植区内叶绿素a浓度和透明度则高于种植区外,充分表明红菱对水体有较明显的净化功能。     

裂纹缺陷对结构动态断裂行为的影响效应研究

采用落锤冲击加载的方式,结合焦散线方法,研究了裂纹缺陷对有机玻璃(PMMA)板条试件动态断裂行为的影响效应。通过对试件断裂破坏过程的观测和分析,得到了裂纹尖端动态应力强度因子和裂纹扩展速度的变化规律。结果表明,该试验加载条件下,结构的断裂韧度约为1.00 MN/m~(3/2);裂纹缺陷的存在对运动裂纹扩展的总体效果是抑制的,含裂纹缺陷试件中运动裂纹的扩展时间约为不含裂纹缺陷的1.5倍;随着裂纹缺陷长度的增加,运动裂纹在缺陷处再次起裂更为困难。     

某型飞机5A02铝合金焊接接头疲劳性能研究

本文研究了某型飞机所使用的5A02铝合金焊接头的疲劳性能。试验研究了该材料的原始焊接接头与一次补焊接头的疲劳性能,通过疲劳试验及疲劳断口形貌分析等手段对焊接接头疲劳性能进行了研究。试验结果表明,补焊会造成焊缝附近区域材料晶粒粗大,并且补焊后,焊接接头的中值疲劳强度下降。     

铁路用铜合金接触线制造技术实践

采用上引连续铸造—连续挤压—拉拔工艺制备铜合金接触线是目前国内较为领先的生产工艺.介绍了生产过程中各个工序发现的问题,通过不断的生产实践,确定了工艺控制点,并提出了问题的解决之道.表面涡流探伤仪和DX3深度探伤仪的结合使用,可以确保缺陷的有效控制.通过上述努力,最终实现接触线主要性能达到且超过铁路行业标准TB/T 2809—2005的要求.     

向列相液晶自由能密度的拓扑结构

通过对经典向列相液晶自由能密度表达式的深入分析,添加了一项代表液晶缺陷自由能的表面项.利用Φ映射方法和拓扑流理论研究了集中在缺陷处的自由能密度的表达式.结果显示,缺陷自身的自由能密度是以1/2kπ为单位拓扑量子化的,且拓扑量子数由Hopf指数和Brouwer度决定.进一步给出了一些不同向错强度下缺陷附近的液晶分子的分布构形.     

改进Yolov7的子午线轮胎X光图像缺陷检测

为了实现轮胎缺陷的自动检测,提高轮胎缺陷检测的精度,提出了一种子午线轮胎缺陷检测方法（YOLOv7-DCA）。首先,基于协调注意力和空洞卷积设计了DCA-MP(dilated coordinated attention-max pooling)模块,加强下采样的感受野同时提高缺陷所占权重,提高缺陷检测精度,其次,在Neck层中融合了CARAFE(content aware reassembly of features)模块进一步提高缺陷检测精度。实验结果表明,YOLOv7-DCA模型平均检测精度可以达到97.77%,相比于原YOLO(you only look once)算法提高了3.27%。与当前主流的Faster-RCNN,YOLOv5,YOLOv7-tiny系列模型相比,综合表现效果最好。可见,该模型对于轮胎缺陷自动检测研究提供了参考意义。